检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2019年第3期56卷 643-654页

作者：章晓芳周倩梁斌徐进苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

多臂赌博机问题是强化学习中研究探索和利用两者平衡的经典问题,其中,随机多臂赌博机问题是最经典的一类多臂赌博机问题,是众多新型多臂赌博机问题的基础.针对现有多臂赌博机算法未能充分使用环境反馈信息以及泛化能力较弱的问题,提出... 详细信息

多臂赌博机问题是强化学习中研究探索和利用两者平衡的经典问题,其中,随机多臂赌博机问题是最经典的一类多臂赌博机问题,是众多新型多臂赌博机问题的基础.针对现有多臂赌博机算法未能充分使用环境反馈信息以及泛化能力较弱的问题,提出一种自适应的多臂赌博机算法.该算法利用当前估计值最小的动作被选择的次数来调整探索和利用的概率(chosen number of arm with minimal estimation, CNAME),有效缓解了探索和利用不平衡的问题.同时,该算法不依赖于上下文信息,在不同场景的多臂赌博机问题中有更好的泛化能力.通过理论分析给出了该算法的悔值(regret)上界,并通过不同场景的实验结果表明:CNAME算法可以高效地获得较高的奖赏和较低的悔值,并且具有更好的泛化能力.

关键词：强化学习多臂赌博机探索和利用自适应上下文相关

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基于布谷鸟优化的三维点云配准算法

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计算机应用与软件 2020年第12期37卷 216-223,272页

作者：马卫南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093 南京旅游职业学院酒店管理学院江苏南京211100

针对ICP算法在点云配准时存在对初始位置敏感、易陷入局部最优的缺陷,提出一种基于布谷鸟优化算法的点云配准方法。对输入点云的均匀采样,并基于领域半径约束的固有形状特征点(Intrinsic Shape Signature,ISS)提取进一步简化点云。通过... 详细信息

针对ICP算法在点云配准时存在对初始位置敏感、易陷入局部最优的缺陷,提出一种基于布谷鸟优化算法的点云配准方法。对输入点云的均匀采样,并基于领域半径约束的固有形状特征点(Intrinsic Shape Signature,ISS)提取进一步简化点云。通过布谷鸟算法莱维飞行全局搜索更新策略完成对点云较好的初始配准,得到空间变换矩阵参数。利用k-D树(k-Dimension tree)近邻搜索方法加快对应点的搜索速度,以提高点云ICP精细配准的效率。通过对不同初始位置的点云库模型进行配准实验,结果表明该算法能有效克服ICP算法的缺陷,其全局搜索性能与寻优精度更具优势,抗噪性好,配准精度高,鲁棒性强。

关键词：布谷鸟算法全局优化点云配准粗精配准 ICP算法

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自适应深度残差椒盐噪声滤除算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2020年第8期32卷 1248-1257页

作者：邓森徐进轩梁鹿鸣杨珉谢浩然王富利汪俊魏明强郭延文南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京210016 模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室南京210016 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 Microsoft Research Seattle 908765 .吉林大学软件学院长春130012 香港岭南大学电脑及决策科学学系中国香港999077 香港公开大学科技学院中国香港999077

为了在去除图像中椒盐噪声的同时最大程度地避免产生色彩失真与边缘模糊等瑕疵,提出基于深度残差网络的椒盐噪声自适应滤除算法.将图像去噪分解为2步.首先,为了让网络模型能够处理不同尺度密度的椒盐噪声,提高网络模型的鲁棒性,先对图... 详细信息

为了在去除图像中椒盐噪声的同时最大程度地避免产生色彩失真与边缘模糊等瑕疵,提出基于深度残差网络的椒盐噪声自适应滤除算法.将图像去噪分解为2步.首先,为了让网络模型能够处理不同尺度密度的椒盐噪声,提高网络模型的鲁棒性,先对图像进行自适应预处理以去除高频信息;其次,构建深度残差网络模型,训练出能将预处理后的图像映射到干净图像的函数.大量实验结果表明,文中算法不仅在保留图像边缘细节和去除高密度椒盐噪声方面均优于传统和基于机器学习的椒盐噪声去除技术,可有效地避免出现色彩失真和条纹等瑕疵.同时,其在BSD300数据集上去噪效果优于其他算法.

关键词：椒盐噪声残差网络图像去噪

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基于主动迁移学习的图像目标自动标注

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指挥信息系统与技术 2021年第5期12卷 61-69页

作者：江彪龙坤谢佳鑫林喜鹏陈杰罗子娟南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 中国电子科技集团公司第二十八研究所南京210023

针对目标检测中海量图像数据缺乏标注的情况,提出了一种基于主动学习和域适应迁移学习的联合训练策略。为了显著降低标注量,引入了主动学习,利用了不确定策略和无监督聚类算法来采样关键数据进行标注;引入了域适应迁移学习,通过类似的... 详细信息

针对目标检测中海量图像数据缺乏标注的情况,提出了一种基于主动学习和域适应迁移学习的联合训练策略。为了显著降低标注量,引入了主动学习,利用了不确定策略和无监督聚类算法来采样关键数据进行标注;引入了域适应迁移学习,通过类似的已标注的源域数据集拟合无标注的目标域数据集。将2种方法联合进行数据标注,在速度和精度上均获得更优的效果。在自行收集的数据集上试验结果证明了该方法的有效性。

关键词：主动学习迁移学习域适应目标检测无监督聚类

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基于逻辑运算的离散人工蜂群优化双聚类算法

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计算机与数字工程 2021年第3期49卷 433-438页

作者：马卫朱娴南京旅游职业学院酒店管理学院南京211100 南京大学计算机科学与技术系计算机软件新技术国家重点实验室南京210093 南京理工大学紫金学院计算机学院南京210046

基因表达数据是由DNA微阵列实验产生的大规模数据矩阵,双聚类算法是挖掘数据矩阵中具有较高相关性的子矩阵,能有效地提取生物学信息。针对当前多目标双聚类优化算法易于陷入早熟和局部最优解等问题,论文提出了基于逻辑运算的离散人工蜂... 详细信息

基因表达数据是由DNA微阵列实验产生的大规模数据矩阵,双聚类算法是挖掘数据矩阵中具有较高相关性的子矩阵,能有效地提取生物学信息。针对当前多目标双聚类优化算法易于陷入早熟和局部最优解等问题,论文提出了基于逻辑运算的离散人工蜂群优化双聚类算法(LOABCB算法),一方面引入人工蜂群算法增强双聚类的全局寻优能力,另一方面通过逻辑运算邻域搜索策略寻找最优双聚类,提高搜索效率。采用基因表达数据的酵母细胞数据集进行实验,结果表明论文算法能够获得实验效果优的具有生物意义的双聚类。

关键词：基因表达数据双聚类逻辑运算离散人工蜂群算法

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一种基于卷积神经网络的砂岩显微图像特征表示方法

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软件学报 2020年第11期31卷 3621-3639页

作者：李娜顾庆姜枫郝慧珍于华倪超计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南京理工大学泰州科技学院移动互联网学院江苏泰州225300 南京工程学院通信工程学院江苏南京211167

砂岩显微图像分类是地质学研究中一项基本工作,在油气储集层评估等方面有重要意义.在实现自动分类时,由于砂岩显微图像具有复杂多变的显微结构,人工定义特征对砂岩显微图像的表示能力有限.此外,由于样本采集和标注成本高昂,带标记的砂... 详细信息

砂岩显微图像分类是地质学研究中一项基本工作,在油气储集层评估等方面有重要意义.在实现自动分类时,由于砂岩显微图像具有复杂多变的显微结构,人工定义特征对砂岩显微图像的表示能力有限.此外,由于样本采集和标注成本高昂,带标记的砂岩显微图像很少.提出一种面向小规模数据集的基于卷积神经网络的特征表示方法FeRNet,以便有效地捕获砂岩显微图像的语义信息,提高对砂岩显微图像的特征表示能力.FeRNet网络结构简单,可降低网络对带标记图像数据量的要求,防止参数过拟合.针对带标记砂岩显微图像数量不足的问题,提出了图像扩增预处理方法及基于卷积自编码网络的权重初始化策略,降低了因数据不足造成的过拟合风险.基于采自西藏地区的砂岩显微图像数据集设计并进行实验,实验结果表明,在带标记砂岩显微图像数据不足的情况下,图像扩增和卷积自编码网络可以有效地改善FeRNet网络的训练效果,通过FeRNet网络提取的特征对砂岩显微图像的表示能力优于人工定义特征.

关键词：特征表示砂岩显微图像卷积神经网络图像扩增卷积自编码

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基于多目标优化的测试用例优先级排序方法

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计算机科学 2020年第6期47卷 38-43页

作者：夏春艳王兴亚张岩牡丹江师范学院计算机与信息技术学院黑龙江牡丹江157011 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

回归测试是软件测试中使用最频繁、成本最昂贵的测试方法。测试用例优先级排序是一种能够有效降低回归测试成本的方法,其目的是通过优先执行高级别的测试用例来达到提升软件故障检测的能力。文中提出了一种基于多目标优化的测试用例优... 详细信息

回归测试是软件测试中使用最频繁、成本最昂贵的测试方法。测试用例优先级排序是一种能够有效降低回归测试成本的方法,其目的是通过优先执行高级别的测试用例来达到提升软件故障检测的能力。文中提出了一种基于多目标优化的测试用例优先级排序方法,该方法在遗传算法的个体评价机制中融入了选择函数,设计了合理的编码方式以及合适的选择、交叉和变异策略,以故障检测率、语句覆盖率和有效执行时间为优化目标,采用非支配排序遗传算法对测试用例优先级排序。基于4个基准程序和4个工业程序的实验结果表明:与其他方法相比,所提方法能够提高软件测试的有效性。

关键词：软件测试测试用例优先级多目标优化非支配排序遗传算法选择函数

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基于机器学习的数据库系统自动调参研究

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软件导刊 2021年第11期20卷 148-151页

作者：陈镭南京审计大学信息工程学院江苏南京211815 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

现代数据库管理系统有成百上千个配置参数,繁琐的参数配置工作已经超出数据库管理员的负荷能力。近年来,机器学习技术因具有较强的学习和泛化能力,为解决数据库调参问题提供了新思路。基于机器学习的数据库自动调参系统能利用已有调优... 详细信息

现代数据库管理系统有成百上千个配置参数,繁琐的参数配置工作已经超出数据库管理员的负荷能力。近年来,机器学习技术因具有较强的学习和泛化能力,为解决数据库调参问题提供了新思路。基于机器学习的数据库自动调参系统能利用已有调优数据训练模型自动推荐最优参数,进而提高数据库管理系统的性能,如降低延迟和增加吞吐量等。使用OtterTune系统对PostgreSQL关系数据库进行自动化调参实验,结果表明,基于机器学习的自动调参系统能将系统吞吐率从个位数提高到百位数,显著提高了数据库管理系统性能。

关键词：数据库系统机器学习参数调优

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大型语言模型智能体:机制和应用的综述

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指挥信息系统与技术 2024年第6期15卷 1-11页

作者：胡伟姜晓夏邵洲天朱容志南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 信息系统工程全国重点实验室南京210023

人工智能智能体(AI agent)具有环境感知、决策制定和行动执行能力,被视为实现通用人工智能(AGI)的关键。首先,介绍了大型语言模型智能体(LLM agent)在角色定位、记忆操作、规划推理和动作执行环节的技术细节,包括长短期混合记忆机制、... 详细信息

人工智能智能体(AI agent)具有环境感知、决策制定和行动执行能力,被视为实现通用人工智能(AGI)的关键。首先,介绍了大型语言模型智能体(LLM agent)在角色定位、记忆操作、规划推理和动作执行环节的技术细节,包括长短期混合记忆机制、多种推理模型(如思维链、思维树和思维图)以及基于规划的多样化输出策略;其次,回顾了***和LangChain等开源框架,并探讨了LLM agent在多个领域的应用及未来发展趋势,包括多模态发展、机器人技术进步和模型轻量化设计;最后,指出了LLM agent面临的伦理和社会问题。

关键词：大型语言模型 AI智能体思维链

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高可信众包群体构建方法

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中国科学：信息科学 2019年第11期49卷 1412-1427页

作者：冯洋王祎房春荣郭楠楠陈振宇南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093 Department of Software Engineering Rochester Institute of TechnologyRochester 14623USA

构建高可信众包群体是众包活动的一个重要挑战.目前,众包机制研究主要集中在激励众包个体,而忽略了能够反映微服务质量的高诚信众包群体的构建.本文根据通过融合委托–代理模型和信号博弈理论提出了一种新颖的高可信众包群体构建机制.... 详细信息

构建高可信众包群体是众包活动的一个重要挑战.目前,众包机制研究主要集中在激励众包个体,而忽略了能够反映微服务质量的高诚信众包群体的构建.本文根据通过融合委托–代理模型和信号博弈理论提出了一种新颖的高可信众包群体构建机制.该机制实现了众包工人和发包方的信息交换,并通过随机质量审查来为诚信/失信工人提供动态的经济激励/惩罚.本文通过大规模的仿真实验来对该机制进行验证.实验结果表明该机制具有良好的有效性和高效性,能够通过极小的代价让能力强但失信的工人在任务提交前改正行为做出诚信决策.

关键词：可信众包众包机制信号博弈理论委托代理模型

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