检索结果-内蒙古大学图书馆

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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同步和异步π演算的表达能力研究

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高技术通讯 2005年第8期15卷 18-22页

作者：韩婷婷陈韬略颜锋吕建南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

以π演算为框架,通过研究同步和异步通信机制,澄清了各个算子对语言表达能力的影响.给出了一个编码,它以同步π演算作为编码的源语言,异步π演算作为对应的目标语言,在同步π演算中保留match算子、全复制算子、并行算子和受限算子以及... 详细信息

以π演算为框架,通过研究同步和异步通信机制,澄清了各个算子对语言表达能力的影响.给出了一个编码,它以同步π演算作为编码的源语言,异步π演算作为对应的目标语言,在同步π演算中保留match算子、全复制算子、并行算子和受限算子以及输入输出前缀,而异步π演算保留lazy复制算子、并行算子、受限算子、输入前缀以及没有后继的输出消息.研究结果证明了编码在接口互模拟关系下是完全抽象的,从而证明了编码的正确性.进一步说明了在不考虑不确定选择算子的情况下同步通信机制和异步通信机制的等价性,并为π演算的实现提供了理论依据.

关键词：同步π演算异步π演算编码表达能力语言表达能力 π演算异步同步通信机制复制算子

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针对面片的Reeb图骨架抽取算法

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系统仿真学报 2006年第z1期18卷 52-56页

作者：黄坤武唐杰武港山南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

骨架是三维模型几何形状的表示方式之一。它保存了模型的拓扑特性,有着广泛的应用前景。提出了一种基于面片采用Reeb图对多边形网格模型进行骨架抽取的算法。通过对模型进行一定的预处理保证面片的规则,定义面片间距离计算方法,创建模... 详细信息

骨架是三维模型几何形状的表示方式之一。它保存了模型的拓扑特性,有着广泛的应用前景。提出了一种基于面片采用Reeb图对多边形网格模型进行骨架抽取的算法。通过对模型进行一定的预处理保证面片的规则,定义面片间距离计算方法,创建模型的对偶图,识别连通分量,在连通分量上应用Reeb图的计算思想抽取原模型的骨架。试验表明,该算法具有较好的计算效果和效率,最终的骨架保存了模型的拓扑连通性以及姿态,可用于基于内容的三维模型检索时的特征描述符。

关键词：骨架三维模型 Reeb图面片

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基于Agent的行为建模在虚拟环境中的应用

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系统仿真学报 2006年第z1期18卷 114-116,119页

作者：苏绍勇陈继明徐丹潘金贵南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

虚拟环境中应用的基于Agent的行为建模技术主要有:反应型Agent建模、混合型Agent建模和多Agent建模,对这些技术进行了分析与对比。并在此基础上介绍了南京大学虚拟足球比赛系统应用的基于Agent的行为建模方案,该方案综合运用了各种建模... 详细信息

虚拟环境中应用的基于Agent的行为建模技术主要有:反应型Agent建模、混合型Agent建模和多Agent建模,对这些技术进行了分析与对比。并在此基础上介绍了南京大学虚拟足球比赛系统应用的基于Agent的行为建模方案,该方案综合运用了各种建模技术。最后展望了行为建模技术的发展方向。

关键词：虚拟环境行为建模反应型Agent 混和型Agent

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移动Agent系统的一个因果保序通信协议

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计算机工程 2005年第7期31卷 120-121,154页

作者：陈韬略韩亮陶先平吕建南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

讨论了移动Agent系统通信中因果序的保持问题。在界定系统模型和基本假定的基础上,对已有的Agent通信协议做了扩充,给出了一个支持因果保序的新协议。此协议对Agent数目的动态变化具有良好的适应性,较好地解决了移动所带来的影响。

关键词：移动Agent Agent通信因果序保序协议

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基于GDT的不完整信息系统规则发现

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计算机研究与发展 2001年第11期38卷 1290-1294页

作者：尹旭日赵志宏商琳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

提出了一个基于 GDT的从不完整信息系统进行规则发现的方法 .该方法利用 GDT的思想 ,通过概括强度、规则置信度和规则强度等概念 ,充分考虑到数据不完整性和噪音引起的不确定性 ,在不改变原信息系统大小的前提下 ,直接从不完整信息系统... 详细信息

提出了一个基于 GDT的从不完整信息系统进行规则发现的方法 .该方法利用 GDT的思想 ,通过概括强度、规则置信度和规则强度等概念 ,充分考虑到数据不完整性和噪音引起的不确定性 ,在不改变原信息系统大小的前提下 ,直接从不完整信息系统中得到简洁实用的规则 .最后 ,通过一个例子阐述了该方法的实施过程 ,并将该方法与提及的其它几种从不完整信息系统中发现规则的方法进行了分析比较 .

关键词： GDT 不完整信息系统规则发现规则强度人工智能

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基于神经网络的强化学习算法研究

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计算机研究与发展 2002年第8期39卷 981-985页

作者：陆鑫高阳李宁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

BP神经网络在非线性控制系统中被广泛运用 ,但作为有导师监督的学习算法 ,要求批量提供输入输出对对神经网络训练 ,而在一些并不知道最优策略的系统中 ,这样的输入输出对事先并无法得到 ;另一方面 ,强化学习从实际系统学习经验来调整策... 详细信息

BP神经网络在非线性控制系统中被广泛运用 ,但作为有导师监督的学习算法 ,要求批量提供输入输出对对神经网络训练 ,而在一些并不知道最优策略的系统中 ,这样的输入输出对事先并无法得到 ;另一方面 ,强化学习从实际系统学习经验来调整策略 ,并且是一个逐渐逼近最优策略的过程 ,学习过程中并不需要导师的监督 .提出了将强化学习与 BP神经网络结合的学习算法—— RBP模型 .该模型的基本思想是通过强化学习控制策略 ,经过一定周期的学习后再用学到的知识训练神经网络 ,以使网络逐步收敛到最优状态 .

关键词：神经网络强化学习算法 RBP模型

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一种在无标注图像库中进行的基于关键词的检索方法

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模式识别与人工智能 2009年第3期22卷 422-426页

作者：焦隽姜远黎铭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

提出一种在无标注图像库中进行的基于关键词的检索方法.该方法在用户输入关键词后,首先利用图像周围的文字信息从网页中过滤一部分与检索主题无关的图像.然后利用图像的视觉特征在之前的基础上筛选出与检索词具有高度相关性的图像.最后... 详细信息

提出一种在无标注图像库中进行的基于关键词的检索方法.该方法在用户输入关键词后,首先利用图像周围的文字信息从网页中过滤一部分与检索主题无关的图像.然后利用图像的视觉特征在之前的基础上筛选出与检索词具有高度相关性的图像.最后利用数据审计技术对筛选出的图像进行进一步精化,并利用精化后的图像对图像库进行检索.实验结果表明,借助数据审计技术,该方法可有效提高对无标注图像库进行基于关键词的检索性能.

关键词：图像检索图像标注基于关键词的检索 Web搜索数据审计

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HTTP多路超链接在Web　Servers中的应用

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计算机工程 2001年第8期27卷 40-42页

作者：周刚朱晴波陈道蓄谢立南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

频繁的ＷＷＷ访问要求有有效的Ｗｅｂ　Ｓｅｒｖｅｒｓ组织方式。针对ＨＴＴＰ超链接不能进行负载平衡的缺点，提出了ＨＴＴＰ多路超链接，并用ＨＴＴＰ超链接对ＨＴＴＰ多路超链接进行了模拟。最后将ＨＴＴＰ多路超链接引入Ｗｅｂ　Ｓ... 详细信息

频繁的ＷＷＷ访问要求有有效的Ｗｅｂ　Ｓｅｒｖｅｒｓ组织方式。针对ＨＴＴＰ超链接不能进行负载平衡的缺点，提出了ＨＴＴＰ多路超链接，并用ＨＴＴＰ超链接对ＨＴＴＰ多路超链接进行了模拟。最后将ＨＴＴＰ多路超链接引入Ｗｅｂ　Ｓｅｒｖｅｒｓ设计。

关键词： HTTP 超链接 WebServers 服务器浏览器 WWW

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基于最优权值的选择性神经网络集成方法

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模式识别与人工智能 2001年第4期14卷 476-480页

作者：吴建鑫陈兆乾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

本文提出一种基于最优权值的选择性神经网络集成构造方法,在训练出个体神经网络之后,使用遗传算法计算出这些网络在加权平均方法中对应的最优权值,然后选择权值大于一定阈值的部分网络使用简单平均方法组成神经网络集成,理论分析和实验... 详细信息

本文提出一种基于最优权值的选择性神经网络集成构造方法,在训练出个体神经网络之后,使用遗传算法计算出这些网络在加权平均方法中对应的最优权值,然后选择权值大于一定阈值的部分网络使用简单平均方法组成神经网络集成,理论分析和实验结果表明,与传统方法相比,本文方法使用部分网络能够取得更好的效果。

关键词：选择性神经网络集成最优权值学习算法人工智能

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