检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2000年第8期11卷 1060-1065页

作者：陶先平冯新宇李新张冠群吕建南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093 南京大学计算机软件研究所南京210093

移动 agent技术是新型软件构件框架的基础技术之一 ,而通信机制是其重要的组成部分 .该文结合移动agent系统 Mogent(mobile agent)平台的研制 ,在分析了 agent的移动特性对通信机制的影响后 ,提出并实现了一种用于 Mogent平台的一套系... 详细信息

移动 agent技术是新型软件构件框架的基础技术之一 ,而通信机制是其重要的组成部分 .该文结合移动agent系统 Mogent(mobile agent)平台的研制 ,在分析了 agent的移动特性对通信机制的影响后 ,提出并实现了一种用于 Mogent平台的一套系统的解决方案 .该方案主要包括移动 agent命名机制、移动 agent寻址机制以及通信失效解决方法等 ,具有易于使用、效率高、可靠性好等优点 .

关键词： Mogent系统通信机制通信失效 Internet网

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Web服务组合动态演化的实例可迁移性

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计算机学报 2009年第9期32卷 1816-1831页

作者：宋巍马晓星吕建南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093 南京大学计算机软件研究所南京210093

组合网络上既有Web服务以构造新的增值服务正逐渐成为一种主流软件形态.而Web服务组合常需进行修改演化以优化服务组合的内部业务流程,适应开放的工作环境.在服务组合演化时,为让尽可能多的执行中的服务组合实例享受到新业务流程带来的... 详细信息

组合网络上既有Web服务以构造新的增值服务正逐渐成为一种主流软件形态.而Web服务组合常需进行修改演化以优化服务组合的内部业务流程,适应开放的工作环境.在服务组合演化时,为让尽可能多的执行中的服务组合实例享受到新业务流程带来的好处,应尽可能地将其动态地迁移到新流程下继续执行.同时为避免实例迁移到新流程后引发死锁等动态演化错误,需对这些迁移实例加以约束.文中提出了一个服务组合动态演化过程框架,在此框架下形式化地定义了一种新的实例可迁移性标准,并给出了相应的判定算法.与已有的可迁移性标准相比,该标准在确保不会产生动态演化错误的同时,可允许更多的实例迁移.最后,通过一个旅行代理的服务组合案例,说明了文中工作的有效性和可行性.

关键词：服务组合动态演化实例级迁移可迁移性标准 Petri网

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基于因果发现的神经网络集成方法

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软件学报 2004年第10期15卷 1479-1484页

作者：凌锦江周志华南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093

现有的神经网络集成方法主要通过扰动训练数据来产生精确且差异度较大的个体网络,从而获得较强的泛化能力.利用因果发现技术,在取样结果中找出类别属性的祖先属性,然后使用仅包含这些属性的数据生成个体网络,从而有效地将扰动训练数据... 详细信息

现有的神经网络集成方法主要通过扰动训练数据来产生精确且差异度较大的个体网络,从而获得较强的泛化能力.利用因果发现技术,在取样结果中找出类别属性的祖先属性,然后使用仅包含这些属性的数据生成个体网络,从而有效地将扰动训练数据与扰动输入属性结合起来,以产生精确度高且差异度大的个体.实验结果表明,该方法的泛化能力与当前一些流行的集成方法相当或更好.

关键词：神经网络集成神经网络集成学习因果发现泛化

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基于Bagging的选择性聚类集成

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软件学报 2005年第4期16卷 496-502页

作者：唐伟周志华南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093

使用集成学习技术来提高聚类性能.由于聚类使用的训练样本缺乏期望输出,与监督学习下的集成相比,在对个体学习器进行结合时更加困难.通过对不同的聚类结果进行配准,并基于互信息权进行个体学习器的选择,提出了基于Bagging的选择性聚类... 详细信息

使用集成学习技术来提高聚类性能.由于聚类使用的训练样本缺乏期望输出,与监督学习下的集成相比,在对个体学习器进行结合时更加困难.通过对不同的聚类结果进行配准,并基于互信息权进行个体学习器的选择,提出了基于Bagging的选择性聚类集成算法.实验表明,该算法能够有效地改善聚类结果.

关键词：机器学习集成学习聚类非监督学习选择性集成

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图多智能体任务建模视角下的协作子任务行为发现

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计算机研究与发展 2024年第8期61卷 1904-1916页

作者：李超李文斌高阳计算机软件新技术全国重点实验室(南京大学) 南京210023

大量多智能体任务都表现出近似可分解结构,其中相同交互集合中智能体间交互强度大,而不同交互集合中智能体间交互强度小.有效建模该结构并利用其来协调智能体动作选择可以提升合作型多智能体任务中多智能体强化学习算法的学习效率.然而... 详细信息

大量多智能体任务都表现出近似可分解结构,其中相同交互集合中智能体间交互强度大,而不同交互集合中智能体间交互强度小.有效建模该结构并利用其来协调智能体动作选择可以提升合作型多智能体任务中多智能体强化学习算法的学习效率.然而,目前已有工作通常忽视并且无法有效实现这一目标.为解决该问题,使用动态图来建模多智能体任务中的近似可分解结构,并由此提出一种名叫协作子任务行为(coordinated subtask pattern,CSP)的新算法来增强智能体间局部以及全局协作.具体而言,CSP算法使用子任务来识别智能体间的交互集合,并利用双层策略结构来将所有智能体周期性地分配到多个子任务中.这种分配方式可以准确刻画动态图上智能体间的交互关系.基于这种子任务分配,CSP算法提出子任务内和子任务间行为约束来提升智能体间局部以及全局协作.这2种行为约束确保相同子任务内的部分智能体间可以预知彼此动作选择,同时所有智能体选择优异的联合动作来最大化整体任务性能.在星际争霸环境的多个地图上开展实验,实验结果表明CSP算法明显优于多种对比算法,验证了所提算法可以实现智能体间的高效协作.

关键词：多智能体强化学习合作型任务近似可分解结构动态图协作

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三维结构构件渐进式整合与重组方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2007年第4期19卷 491-495页

作者：路通杨若瑜杨华飞蔡士杰南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

提出一种结构构件三维信息的渐进式整合和规范化重组方法,将各种示意性的图形元素、多样化的表达方式、分散在多张二维图中的三维结构构件信息进行整合和规范化,得到具有严格几何对应关系的规范化投影图;同时,从构件属性标注中提取三维... 详细信息

提出一种结构构件三维信息的渐进式整合和规范化重组方法,将各种示意性的图形元素、多样化的表达方式、分散在多张二维图中的三维结构构件信息进行整合和规范化,得到具有严格几何对应关系的规范化投影图;同时,从构件属性标注中提取三维重建所需的隐含语义信息,在领域知识和经验的辅助下进一步应用到规范化投影图;最后,利用基于投影匹配的方法在规范化后的前视、侧视和水平投影图基础上完成精确重建.

关键词：结构图整合重组

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一种基于MapReduce的频繁闭项集挖掘算法

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模式识别与人工智能 2012年第2期25卷 220-224页

作者：陈光鹏杨育彬高阳商琳南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

频繁闭项集的挖掘是发现数据项之间关联规则的一种有效方式.当前以MapReduce模式为基础的云计算平台为解决海量数据中的关联规则挖掘问题提供新的解决思路.文中提出并实现一种基于Hadoop云计算平台的频繁闭项集的并行挖掘算法.该算法主... 详细信息

频繁闭项集的挖掘是发现数据项之间关联规则的一种有效方式.当前以MapReduce模式为基础的云计算平台为解决海量数据中的关联规则挖掘问题提供新的解决思路.文中提出并实现一种基于Hadoop云计算平台的频繁闭项集的并行挖掘算法.该算法主要包括并行计数、构造全局频繁项表、并行挖掘局部频繁闭项集和并行筛选全局频繁闭项集四个步骤.在多个数据集上的实验表明,该方法能较大提高数据挖掘的效率,具有较好的加速比.

关键词：云计算并行算法数据挖掘频繁闭项集 MapReduce

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真实感材质外观的表示和高效渲染技术研究现状及展望

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第8期36卷 1131-1154页

作者：陶成之孙奇过洁袁军平周辰熙何雪滟范之闽史鹏程郭延文计算机软件新技术全国重点实验室(南京大学) 南京210033

在虚拟场景的组成中,除了三维几何模型之外最重要的要素就是物体表面的材质外观,对材质进行基于物理的建模和真实感绘制是保证虚拟场景真实感的重要手段.然而,由于现实世界材质外观本身的多样性和复杂性,迄今为止对真实感材质的研究一... 详细信息

在虚拟场景的组成中,除了三维几何模型之外最重要的要素就是物体表面的材质外观,对材质进行基于物理的建模和真实感绘制是保证虚拟场景真实感的重要手段.然而,由于现实世界材质外观本身的多样性和复杂性,迄今为止对真实感材质的研究一直是计算机图形学领域的热点和难点.文中总结了材质外观的近期相关工作,从材质的表示建模和材质的真实感绘制2大方向展开讨论;进一步,将材质模型分为表达范围广的通用材质模型和针对毛发及布料等材质的特殊材质模型2大类;并将材质绘制方法分为用于离线渲染的点采样优化和用于实时渲染的材质预过滤2种;最后指出材质研究可能的3个发展方向:神经网络材质、波动光学材质和材质的统一标准,为未来该领域的研究提供思路.

关键词：真实感绘制材质表面微结构毛发渲染皮肤渲染布料渲染重要性采样纹理预过滤

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一种广义信念修正的计算方法

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计算机研究与发展 2004年第5期41卷 769-773页

作者：贾松茂高阳孙召春陈世福南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

AGM理论中新知识为单个语句 ,而实际上新知识通常是以多语句甚至无穷语句的形式出现广义信念修正从理论上扩充了AGM系统 ,但在具体实现上还缺乏有效的算法通过构造优序划分的方法解决信念间的关系问题 ,采用新知识的信度与冲突知识相... 详细信息

AGM理论中新知识为单个语句 ,而实际上新知识通常是以多语句甚至无穷语句的形式出现广义信念修正从理论上扩充了AGM系统 ,但在具体实现上还缺乏有效的算法通过构造优序划分的方法解决信念间的关系问题 ,采用新知识的信度与冲突知识相关的方法解决新知识的信度问题给出了一种基于链表的计算方法。

关键词：信念修正广义信念修正 AGM GBR

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基于模型似然的超1-依赖贝叶斯分类器集成方法

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模式识别与人工智能 2007年第6期20卷 727-731页

作者：李楠姜远周志华南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

平均1-依赖贝叶斯分类器(AODE)是一种重要的贝叶斯学习方法,但由于其平等看待各个超1-依赖贝叶斯分类器输出,可能对最终结果造成不好影响.本文将每个超1-依赖贝叶斯分类器看作一个产生式模型,并通过模型似然度量超1-依赖贝叶斯分类器的... 详细信息

平均1-依赖贝叶斯分类器(AODE)是一种重要的贝叶斯学习方法,但由于其平等看待各个超1-依赖贝叶斯分类器输出,可能对最终结果造成不好影响.本文将每个超1-依赖贝叶斯分类器看作一个产生式模型,并通过模型似然度量超1-依赖贝叶斯分类器的性能,进而提出基于模型似然的超1-依赖贝叶斯分类器集成方法(LODE).与AODE 相比,LODE 仅增加较少计算量却显著提高分类性能.

关键词：机器学习数据挖掘贝叶斯学习朴素贝叶斯集成学习

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