检索结果-内蒙古大学图书馆

第九届中国大数据技术大会

作者：黄宜华南京大学PASA大数据技术实验室南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏省软件新技术与产业化协同创新中心

本文阐述了大数据机器学习系统，以及基于R语言的跨平台大数据机器学习与数据分析系统。具体分析了大数据机器学习系统的技术特征、主要研究问题、大数据机器学习方法分类与典型系统。

关键词：大数据机器学习系统数据分析系统 R语言

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顾及距离衰减效应的网络空间同位模式挖掘

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测绘科学 2020年第6期45卷 180-186页

作者：王娜谷玉莉周梦杰湖南师范大学资源与环境科学学院长沙410006 南京大学地理与海洋科学学院南京210023 天津大学环境科学与工程学院天津300350 地理空间大数据挖掘与应用湖南省重点实验室长沙410006

针对现有挖掘方法往往忽略了地理学第一定律的区位影响,未考虑距离衰减效应问题,该文提出了一种顾及距离衰减效应的网络空间同位模式挖掘方法。该方法包括两个核心步骤:①计算网络空间要素网络核密度,刻画要素的分布强度与影响范围;②... 详细信息

针对现有挖掘方法往往忽略了地理学第一定律的区位影响,未考虑距离衰减效应问题,该文提出了一种顾及距离衰减效应的网络空间同位模式挖掘方法。该方法包括两个核心步骤:①计算网络空间要素网络核密度,刻画要素的分布强度与影响范围;②探测要素间分布相关性,跟据相关性强弱来评价和判断要素是否同位。通过模拟实验与比较发现,该方法能够准确识别和挖掘网络空间同位模式。最后将该方法应用至犯罪事件与城市设施兴趣点的网络空间关联实例挖掘中,挖掘结果可为犯罪预防和犯罪管控提供更为科学的借鉴和参考。

关键词：同位模式距离衰减效应网络空间网络核密度估计

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从人类智能到机器实现模型——粒计算理论与方法

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智能系统学报 2016年第6期11卷 743-757页

作者：苗夺谦张清华钱宇华梁吉业王国胤吴伟志高阳商琳顾沈明张红云同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室上海201804 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西太原030006 浙江海洋大学浙江省海洋大数据挖掘与应用重点实验室浙江舟山316022 南京大学软件新技术国家重点实验室江苏南京210093

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,是对人的意识、思维过程的模拟。粒计算是当前智能信息处理领域中一种新的概念和计算范式,是研究基于多层次粒结构的思维方式、复杂... 详细信息

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,是对人的意识、思维过程的模拟。粒计算是当前智能信息处理领域中一种新的概念和计算范式,是研究基于多层次粒结构的思维方式、复杂问题求解、信息处理模式及其相关理论、技术和工具的方法论。本文首先分析了人工智能模拟人脑智能的粒计算模式与方法,其次总结了粗糙集、商空间、模糊集、云模型、三支决策等几种典型的粒计算基本构架与数学模型,然后分析知识的多粒度解析表示与不确定性度量的研究现状,最后展望了粒计算求解模式在大数据时代所面临的机遇与挑战。

关键词：人工智能大数据不确定性粒计算多粒度粗糙集商空间模糊集云模型三支决策

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智能优化在软件测试中的应用综述

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控制与决策 2022年第2期37卷 257-266页

作者：姚香娟田甜党向盈孙百才巩敦卫中国矿业大学数学学院江苏徐州221116 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210008 山东建筑大学计算机科学与技术学院济南250101 徐州工程学院信息工程学院(大数据学院) 江苏徐州221018 中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116

软件测试是软件开发活动中一个关键且耗时的环节,其核心是生成满足特定准则的测试数据.随着软件复杂程度的不断增加,软件测试的难度也越来越高.使用遗传算法等智能优化方法解决复杂软件的测试问题,是近年来软件工程领域的一个研究热点.... 详细信息

软件测试是软件开发活动中一个关键且耗时的环节,其核心是生成满足特定准则的测试数据.随着软件复杂程度的不断增加,软件测试的难度也越来越高.使用遗传算法等智能优化方法解决复杂软件的测试问题,是近年来软件工程领域的一个研究热点.鉴于此,针对智能优化在软件测试的应用进行综述,首先介绍软件测试的基本原理和方法;然后介绍智能优化在不同测试领域的研究进展,并对基于不同智能优化方法的软件测试研究进展进行分析;最后给出该领域的挑战与展望.

关键词：智能优化优化算法软件测试测试数据生成进化测试

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生成式人工智能技术如何影响专业型工作?——来自软件工程行业的早期证据

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劳动经济研究 2024年第3期12卷 3-34页

作者：马晔风陈楠崔雪彬中国社会科学院数量经济与技术经济研究所中国社会科学院经济大数据与政策评估实验室南京大学数字经济与管理学院

生成式人工智能(AI)技术的发展显著缩小了人工智能与人类认知能力的差距,这一趋势对知识型、专业型工作带来重大影响。本文以软件工程行业为研究对象,分析生成式AI在应用早期阶段对专业型工作的影响效果与机制。研究显示,现阶段生成式A... 详细信息

生成式人工智能(AI)技术的发展显著缩小了人工智能与人类认知能力的差距,这一趋势对知识型、专业型工作带来重大影响。本文以软件工程行业为研究对象,分析生成式AI在应用早期阶段对专业型工作的影响效果与机制。研究显示,现阶段生成式AI对专业型工作的冲击有限,对软件开发工作的影响以效率提升为主,距离大规模广泛替代还有较大差距。AI工具在通用型业务场景的效率提升效应最高,在行业属性较强的应用场景中提升效应有限。当应用场景涉及云计算、机器学习等前沿技术能力时,生成式AI工具的表现最差。原因在于,使用生成式AI工具辅助软件开发仍面临训练数据、复杂逻辑、隐性知识、人机交互等制约因素,在理解问题、解决问题、生成代码等环节限制了技术在实际应用中的表现。从长期来看,生成式AI有望推动软件开发工作从单向任务自动化转变为“人机合作”模式,从而实现基于“双向互动”的效率提升。本文的研究结果对未来如何建立专业型劳动者与人工智能技术进步之间的良性关系具有启发意义。

关键词：生成式人工智能专业型工作软件开发应用场景

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面向半监督聚类的最优间隔分布学习机

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中国科学：信息科学 2022年第1期52卷 86-98页

作者：张腾黎铭金海华中科技大学大数据技术与系统国家地方联合工程研究中心武汉430074 华中科技大学服务计算技术与系统教育部重点实验室武汉430074 华中科技大学集群与网格计算湖北省重点实验室武汉430074 华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

基于间隔的聚类是一类经典的聚类算法,此类算法假设聚类结构能通过引入监督学习中的间隔来确定.即一个好的聚类结果,当以其簇标记作为类别标记进行监督学习时,所得分类器产生的关于间隔的目标物理量也同时达到最优.目前最为有效的间隔... 详细信息

基于间隔的聚类是一类经典的聚类算法,此类算法假设聚类结构能通过引入监督学习中的间隔来确定.即一个好的聚类结果,当以其簇标记作为类别标记进行监督学习时,所得分类器产生的关于间隔的目标物理量也同时达到最优.目前最为有效的间隔物理量是间隔分布,其基于最新的间隔理论,取得了比优化最小间隔更好的效果.然而在现实聚类任务中,我们往往还能获得一些额外的监督信息,例如两两样本之间的"必连"约束和"勿连"约束,此时优化间隔分布是否还有效尚未可知.对此,本文提出面向半监督聚类的最优间隔分布学习机(ODMSSC),对该问题进行初步探索. ODMSSC对应的形式化是一个混合整数规划,我们将其放松成一个鞍点问题,并提出一种高效的交替优化方法进行求解.最终通过真实数据集上的实验,我们验证了所提算法的有效性.

关键词：半监督聚类约束聚类最优间隔分布学习机间隔分布间隔

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软件运行时验证与监控技术发展现状与展望

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前瞻科技 2023年第1期2卷 62-77页

作者：卜磊董威单云霄南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京大学软件学院国防科技大学计算机学院中山大学人工智能学院广东省大数据分析与处理重点实验室

当今社会，大量软件系统运行在开放、动态、不确定的场景中，经常受到非预期的干扰和影响，因此对系统行为进行运行时验证与监控，并针对各种实时情况做出自适应的实时响应、决策与动态调控，具有重要意义。文章从运行时验证、监控、增... 详细信息

当今社会，大量软件系统运行在开放、动态、不确定的场景中，经常受到非预期的干扰和影响，因此对系统行为进行运行时验证与监控，并针对各种实时情况做出自适应的实时响应、决策与动态调控，具有重要意义。文章从运行时验证、监控、增强及动态调控等方面对相关领域的国内外进展进行了回顾与展望，并从软件行为认知与理解、控制器生成、全生命期监控等角度对后续潜在方向进行探讨与建议。

关键词：形式化建模与验证运行时验证在线监控控制生成

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基于Spark的LIBSVM参数优选并行化算法

基于Spark的LIBSVM参数优选并行化算法

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第三届CCF大数据学术会议

作者：李坤刘鹏吕雅洁张国鹏黄宜华单位:中国矿业大学信息与电气工程学院/中国矿业大学物联网(感知矿山)研究中心/矿山互联网应用技术国家地方联合工程实验室/南京大学计算机系PASA大数据实验室

LIBSVM软件包中采用网格搜索算法对C、g参数组合进行寻优，尽管该算法在单机上实现了并行化，但当数据量达到一定程度时，仍需要花费大量的时间。随着大数据并行处理技术的快速发展，在计算集群上探索C、g参数组合的并行寻优有望大幅提...

LIBSVM软件包中采用网格搜索算法对C、g参数组合进行寻优，尽管该算法在单机上实现了并行化，但当数据量达到一定程度时，仍需要花费大量的时间。随着大数据并行处理技术的快速发展，在计算集群上探索C、g参数组合的并行寻优有望大幅提高运行效率。本文基于Spark并行计算架构，进行了LIBSVM的C、g参数网格优选并行算法的设计与实现。实验结果表明，本文提出的并行粗粒度网格搜索C、g参数优选算法比传统算法速度提升了近7倍，而进一步提出的细粒度并行网格搜索算法则将C、 g参数组合的优选结果和速度又做了进一步的提升。

关键词：

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重庆夏季不同气象条件下的臭氧特征

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海洋气象学报 2024年第3期44卷 68-77页

作者：王陆潇蔡哲刘海涵刘夏雪刘强葛鹏刘祎周德荣江飞重庆市生态环境大数据应用中心重庆410025 南京创蓝科技有限公司江苏南京211135 南京大学大气科学学院江苏南京210023 南京大学江苏省地理信息技术重点实验室江苏南京210023 南京大学关键地球物质循环前沿科学中心江苏南京210023

2022年8月重庆月最高气温达41.3℃,高温日数长达28 d,在此高温天气下8月重庆市区臭氧未出现超标情况,7月整体气温低于8月,出现7 d臭氧超标的情况。利用观测资料、天气研究与预报(Weather Research and Forecasting,WRF)模式,对此现象进... 详细信息

2022年8月重庆月最高气温达41.3℃,高温日数长达28 d,在此高温天气下8月重庆市区臭氧未出现超标情况,7月整体气温低于8月,出现7 d臭氧超标的情况。利用观测资料、天气研究与预报(Weather Research and Forecasting,WRF)模式,对此现象进行分析,并综合探讨不同片区臭氧与气象条件的关系,结果表明:(1)8月的气温和边界层高度偏高、风速偏大,而相对湿度偏低,这可能有利于8月臭氧污染状况改善。整体来看,重庆臭氧质量浓度随气温和边界层高度升高均呈现先升高再降低的趋势,当气温高于30℃、边界层高度高于1000 m、相对湿度低于59%、风速小于6.3 m·s^(-1)时,臭氧质量浓度及超标率均显著上升,而当气温、边界层高度、相对湿度、风速分别超过39℃、2800 m、59%、6.3 m·s^(-1)时,臭氧质量浓度及超标率均显著下降。(2)主城区和郊区县(区)的气温分别超过38℃和37℃后,臭氧质量浓度升幅变小或出现下降,个别县(区)气温为38~40℃时,臭氧质量浓度仍保持上升趋势。(3)沙坪坝区和长寿区在污染日臭氧和边界层高度2 h升幅峰值同时出现在11时或13时,合川区和荣昌区在污染日臭氧和边界层高度2 h升幅峰值出现时间不一致。研究成果可为重庆夏季臭氧污染的预测、防控和管控提供参考。

关键词：高温边界层高度臭氧质量浓度气象条件

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基于效用函数的期望最大搜索算法

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软件导刊 2023年第8期22卷 86-92页

作者：魏语轩李昕闻陈兴国南京邮电大学贝尔英才学院南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院南京邮电大学大数据安全与智能处理重点实验室江苏南京210023 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210046

强化学习已在各行业得到广泛应用,强化学习所需的大量探索在很多语境下均可能带来严重后果。为此,业界提出安全强化学习。从经济学中借鉴的效用函数是其中的一种常用技巧,但其在搜索算法中还未得到充分研究。当智能体在风险中立的语境... 详细信息

强化学习已在各行业得到广泛应用,强化学习所需的大量探索在很多语境下均可能带来严重后果。为此,业界提出安全强化学习。从经济学中借鉴的效用函数是其中的一种常用技巧,但其在搜索算法中还未得到充分研究。当智能体在风险中立的语境下进行训练后,如何利用搜索算法将其迁移至风险敏感语境中仍是一个需要解决的问题。因此,提出向期望最大搜索算法中加入安全强化学习常用的效用函数技巧进行改进。以2048游戏为例,基于2022年最新的NTuple方法及在风险中立语境下所训练的权重,实验了不同的超参数。实验结果表明,将sigmoid函数作为效用函数应用于搜索算法中,可以显著提升算法性能。其中,在2层搜索中,改进后的算法相较于原始算法提升了14053.35分,在3层搜索中,提升了6522.9分。

关键词：随机性游戏 2048游戏期望最大搜索安全强化学习效用函数

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