检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机集成制造系统 2024年第8期30卷 2897-2912页

作者：邹文涛李传艺葛季栋骆斌南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

协作业务流程可以在执行跨组织的业务目标时简化业务逻辑,提升协作效率。它有两个重要的管理目标:隐私保护和数据监管。协作者们通常会利用可信的第三方平台。然而这种中心化的协作会存在监管失效和隐私泄露的风险。因此,目前的研究转... 详细信息

协作业务流程可以在执行跨组织的业务目标时简化业务逻辑,提升协作效率。它有两个重要的管理目标:隐私保护和数据监管。协作者们通常会利用可信的第三方平台。然而这种中心化的协作会存在监管失效和隐私泄露的风险。因此,目前的研究转向了利用去中心化方式的区块链技术实现流程监管。目前的方法基于匿名身份和公开的数据,会造成数据泄露的风险。为此,提出一个基于混合链的协作业务流程管理新方法,在监管业务流程数据的基础上,设计了对流程数据的针对性隐私保护方案。公有链部分确保流程实例对外部用户的隐私性和可监管性,联盟链部分提供了对内部协作者的隐私保护和数据监管。当流程实例在联盟链上执行时,利用三次遍历全体协作者的双向传递机制隔离协作任务。通过在多个公开的业务流程数据上的仿真实验,对比了混合链方法与其他基于区块链的方法。实验结果表明,混合链方法能够保护隐私数据和监管流程数据,在执行效率上具备可用性。

关键词：协作业务流程区块链隐私保护数据监管

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

网络重要流检测方法综述

引用

软件学报 2024年第2期35卷 852-871页

作者：钱昊郑嘉琦陈贵海计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

网络的管理与监测是网络领域的重要话题,这一领域的相关技术通常也称为网络测量(network measurement).网络重要流检测(network heavy hitter detection)是网络测量的一项关键技术,也是研究对象.重要流指占用网络资源(如带宽或发送的数... 详细信息

网络的管理与监测是网络领域的重要话题,这一领域的相关技术通常也称为网络测量(network measurement).网络重要流检测(network heavy hitter detection)是网络测量的一项关键技术,也是研究对象.重要流指占用网络资源(如带宽或发送的数据包数量)超过某一给定标准的流,检测重要流有助于快速识别网络异常,提升网络运行效率,但链路的高速化为其实现带来了挑战.按出现时间顺序,可将重要流检测方法划分为两大类:基于传统网络框架的和基于软件定义网络(SDN)框架的.围绕网络重要流检测相关的框架与算法,系统地总结其发展过程与研究现状,并尝试给出其未来可能的发展方向.

关键词：网络测量网络重要流检测梗概算法软件定义网络可编程交换机

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于业务过程模型的刑事案件裁判文书过程信息自动梳理技术

引用

计算机集成制造系统 2024年第8期30卷 2968-2980页

作者：张源邹文涛袁豪李传艺葛季栋骆斌南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210046

在信息时代,大量过程信息被隐藏在由自然语言写成的文档中,从中自动抽取过程模型并可视化将有助于对过程信息的查看和管理。在中国刑事案件裁判文书中,存在着以下两个挑战:①事件在文本中的描述未严格按照时间顺序;②存在大量噪声信息... 详细信息

在信息时代,大量过程信息被隐藏在由自然语言写成的文档中,从中自动抽取过程模型并可视化将有助于对过程信息的查看和管理。在中国刑事案件裁判文书中,存在着以下两个挑战:①事件在文本中的描述未严格按照时间顺序;②存在大量噪声信息。尽管该特征广泛存在于不同领域的文本中,相关的研究却很少。为此,提出一种具有可移植性的文本过程挖掘算法,通过结合领域知识和机器学习建立名为“事件框架”的新型数据结构,从而解决上述难点并最终自动构建业务过程模型。通过人工构建的大量过程模型与自动生成的过程模型在结构、文本相似度上的实验对比,证明该算法能有效地解决上述挑战。

关键词：过程挖掘过程文本自然语言处理事件抽取裁判文书

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

开放环境下的协作多智能体强化学习进展

引用

中国科学:信息科学 2025年第2期55卷 217-268页

作者：袁雷张子谦李立和管聪俞扬南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

多智能体强化学习(multi-agent reinforcement learning, MARL)近年来获得广泛关注并在不同领域取得进展.其中,协作多智能体强化学习专注于训练智能体团队以协同完成单智能体难以应对的任务目标,在路径规划、无人驾驶、主动电压控制和... 详细信息

多智能体强化学习(multi-agent reinforcement learning, MARL)近年来获得广泛关注并在不同领域取得进展.其中,协作多智能体强化学习专注于训练智能体团队以协同完成单智能体难以应对的任务目标,在路径规划、无人驾驶、主动电压控制和动态算法配置等场景展现出巨大的应用潜力.如何提升系统协作效能是协作多智能体强化学习领域研究重点之一.以往的研究工作主要在简单、静态和封闭的环境设定中展开.随着人工智能技术落地的驱使,目前在多智能体协作领域也有部分研究开始对开放环境下的多智能体协作展开研究,这些工作从多个方面对智能体所处环境中要素可能发生改变这一情况进行探索与研究,并取得一定进展.但是当前主流工作仍然缺乏对该方向的综述.本文从强化学习概念着手,针对多智能体系统、协作多智能体强化学习、典型方法与测试环境进行介绍,对封闭到开放环境下的协作多智能体强化学习研究工作进行总结,提炼出多类研究方向并对典型工作进行介绍.最后,本文对当前研究的优势与不足进行了总结,对未来开放环境下协作多智能体强化学习的发展方向与待研究问题进行展望,以吸引更多研究人士参与这个新兴方向的研究与交流.

关键词：强化学习多智能体系统多智能体协作开放环境机器学习开放环境多智能体协作

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

稳健的重尾线性赌博机算法

引用

计算机研究与发展 2023年第6期60卷 1385-1395页

作者：马兰霁弘赵鹏周志华计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

线性赌博机模型是在线学习的基本模型之一,其每个摇臂的平均奖赏可以由线性函数进行参数化.该模型具有坚实的理论保证和良好的实际建模能力,被广泛应用于各个场景.然而在一些现实场景中,数据通常是从开放动态环境中收集得到,因而会存在... 详细信息

线性赌博机模型是在线学习的基本模型之一,其每个摇臂的平均奖赏可以由线性函数进行参数化.该模型具有坚实的理论保证和良好的实际建模能力,被广泛应用于各个场景.然而在一些现实场景中,数据通常是从开放动态环境中收集得到,因而会存在数据不规范的问题,已有算法缺乏对此的稳健性.特别关注2类数据的不规范性:奖励函数的回归参数可能随时间变化,环境噪声可能无界,甚至不服从亚高斯分布.这2类问题分别被称为分布变化和重尾噪声.为了应对这2类不利因素,提出一种基于置信上界的在线算法,该算法使用均值中位数估计器以处理潜在的重尾噪声,同时采用重启机制来解决分布变化问题.在理论上,首先建立了问题的遗憾理论下界,进一步给出了算法的理论保障,所取得的结果可以回退到已有研究中没有分布变化或没有重尾噪声场景线性赌博机的理论结果.此外,针对未知环境设计了实用的在线集成适应技术,并在合成和真实世界的数据集上进行了广泛的实验来验证其有效性.

关键词：机器学习开放环境学习线性赌博机或没有重尾分布变化重尾噪声

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于策略多样性熵指标的无人机群智系统激发-汇聚程度度量方法研究

引用

中国科学：技术科学 2023年第4期53卷 547-564页

作者：王文汪亮吴俊锋陶先平胡昊南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

新一代无人机群系统的重要特征是具有群体智能,是一类典型的群智激发汇聚系统.目前,多智能体强化学习技术展现出较强优势,是构建新一代自主智能无人机群系统的重要方法.但多智能体强化学习的训练过程尚处于“黑盒”状态,缺乏对群体智能... 详细信息

新一代无人机群系统的重要特征是具有群体智能,是一类典型的群智激发汇聚系统.目前,多智能体强化学习技术展现出较强优势,是构建新一代自主智能无人机群系统的重要方法.但多智能体强化学习的训练过程尚处于“黑盒”状态,缺乏对群体智能的激发和汇聚程度的有效度量手段.针对这一问题,从多智能体强化学习中智能体的策略出发,以策略多样性度量无人机群在多智能体强化学习的训练过程中的激发-汇聚程度.为了对策略的多样性进行度量,借鉴物种多样性和信息论中的相关概念,明确了策略多样性的内涵包括丰富和均匀程度两方面,提出了“策略距离二次熵”和“动作分布信息熵”这两种策略多样性的计算方法.设计了无人机群突防场景对本文所提出的策略多样性指标和两种计算方法的有效性和有用性进行了验证,并通过敏感程度分析对两种计算方法进行了对比.实验结果表明这两种计算方法在该场景中均能有效区分策略多样性的变化,且两种计算方法间具有一致性,从而验证了策略多样性指标及其计算方法的有效性.在有用性方面,验证了策略多样性与奖赏之间的关联关系,以及环境的动态改变与策略多样性之间的相互影响和关联关系,体现了策略多样性在认知群智系统,指导群智激发汇聚过程上的潜在有用性.提出的策略多样性及其计算方法,能够为定量认知群智系统激发-汇聚程度,进而对群智系统的学习和训练开展引导和干预提供方法支撑.

关键词：群智激发-汇聚度量策略多样性策略距离二次熵动作分布信息熵无人机群导航

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习的类别增量学习算法综述

引用

计算机学报 2023年第8期46卷 1577-1605页

作者：周大蔚汪福运叶翰嘉詹德川计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

近年来,深度学习模型在众多领域取得了广泛成功.现有的深度学习模型大多部署在静态环境下,依赖提前收集好的数据集进行离线训练,模型一经确定,便无法进一步更新.然而,现实中开放动态的环境往往存在以流形式不断到来的数据,包括随时间演... 详细信息

近年来,深度学习模型在众多领域取得了广泛成功.现有的深度学习模型大多部署在静态环境下,依赖提前收集好的数据集进行离线训练,模型一经确定,便无法进一步更新.然而,现实中开放动态的环境往往存在以流形式不断到来的数据,包括随时间演进不断产生的新类别数据.因此,理想的机器学习模型应能够从流式数据中不断学习新类,从而增强自身的判别能力.这样的学习范式被称作“类别增量学习”(class-incremental learning),且近年来已成为机器学习领域的研究热点.面对流式数据,直接使用新类别样本训练模型会使其遗忘旧类别的数据,造成整体性能的下降.因此,设计增量学习模型时,需确保模型在学习新类的同时也能够抵抗灾难性遗忘.本文从机器学习的三个重要方面(数据层面、参数层面、算法层面)着眼,总结和归纳近几年基于深度学习的类别增量学习算法.此外,本文还在基准数据集上对10种典型算法进行了实验验证,并从中总结出适应类别增量学习的一般性规律.最后,本文对基于深度学习的类别增量学习算法目前存在的挑战加以分析,并展望未来的发展趋势.

关键词：类别增量学习持续学习开放动态环境灾难性遗忘模型复用

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

稳健选择伪标注的混合式半监督学习

引用

中国科学：信息科学 2024年第3期54卷 623-637页

作者：郭兰哲李宇峰计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

半监督学习旨在数据标注缺乏的情形下利用无标注数据提升学习性能,是重要的机器学习范式.尽管不少研究报道表明半监督学习取得了优异的性能表现,然而其在面临诸多实践任务时仍存在伪标注质量判断困难、超参数选择敏感、理论指导缺乏等瓶... 详细信息

半监督学习旨在数据标注缺乏的情形下利用无标注数据提升学习性能,是重要的机器学习范式.尽管不少研究报道表明半监督学习取得了优异的性能表现,然而其在面临诸多实践任务时仍存在伪标注质量判断困难、超参数选择敏感、理论指导缺乏等瓶颈.针对上述挑战,本文提出一种稳健选择伪标注的混合式半监督学习方法,通过综合利用模型预测结果之间的分歧自适应地判断伪标注质量,无需预设超参数,显著提升了半监督学习的稳健性.本文在理论上证明了新方法的错误率随训练轮数的增加而显著下降.实验验证了本文方法较主流技术取得了明显的性能提升,例如,相较于在CIFAR-10数据集中表现最优的半监督学习技术FixMatch,新方法的分类错误率下降了11%以上,在更具挑战的STL-10数据集中分类错误率下降了18.8%.

关键词：机器学习深度学习半监督学习伪标注稳健性

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

神经符号系统:非确定性管理的视角

引用

中国科学:信息科学 2025年第1期55卷 1-31页

作者：李泽南姚远马晓星吕建南京大学计算机软件新技术全国重点实验室南京210023 南京大学计算机学院南京210023

作为一种智能化软件形态,融合了神经网络和符号规则的神经符号系统正受到越来越多的关注,相关研究爆炸性增长.然而,现有技术仍然难以有效支持较大规模神经符号系统“端到端”的自动构建.神经网络训练和符号规则学习过程中对非确定性的... 详细信息

作为一种智能化软件形态,融合了神经网络和符号规则的神经符号系统正受到越来越多的关注,相关研究爆炸性增长.然而,现有技术仍然难以有效支持较大规模神经符号系统“端到端”的自动构建.神经网络训练和符号规则学习过程中对非确定性的不兼容的处理方式是造成神经符号学习效果欠佳的一个关键因素.本文旨在以非确定性管理的新视角,较为系统、一致、严谨地讨论分析“端到端”神经符号学习的技术挑战,并以此视角整理讨论相关工作的思路、进展和当前仍然存在的问题.在此基础上,展望下一步的发展方向.

关键词：神经符号学习神经符号接地推理捷径符号约束合成

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

适应梯度变化的普适在线凸优化算法

引用

计算机学报 2024年第11期47卷 2629-2644页

作者：刘朗麒张利军南京大学计算机软件新技术全国重点实验室南京210023 南京大学人工智能学院南京210023

普适在线凸优化算法能够自动适应多类损失函数并进行优化,这使得用户无须自行判别损失函数的类型,降低了在线凸优化技术的使用门槛.虽然现有的普适算法对于多类损失函数的理论保障均达到极小极大最优,但是它们难以针对一般凸函数获得问... 详细信息

普适在线凸优化算法能够自动适应多类损失函数并进行优化,这使得用户无须自行判别损失函数的类型,降低了在线凸优化技术的使用门槛.虽然现有的普适算法对于多类损失函数的理论保障均达到极小极大最优,但是它们难以针对一般凸函数获得问题相关的理论保障.为解决该问题,本文提出的UAGV算法不仅能够自动适应一般凸与强凸的损失函数,同时首次在平滑条件下对于一般凸损失函数保障了梯度变化界,即能够在损失函数梯度变化缓慢时取得更好的性能.算法整体采用元算法-专家算法的二层结构,在顶层本文创新性地采用具有乐观项的元算法,并针对梯度变化界的形式设计替代损失函数与乐观项,使得其在结合底层专家算法时能够获得相应保障.在多个数据集上的实验结果表明,UAGV算法对于平滑一般凸函数产生的遗憾整体小于现有普适算法,在部分数据集上遗憾减小的幅度超过14%.

关键词：在线凸优化普适算法平滑梯度变化问题相关界乐观项

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：