检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2025年

作者：田新亮欧阳丹彤周慧思蒋璐宇太然张立明吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学)

最小负载着色问题(minimum load coloring problem, MLCP)源于构建光通信网络的波分复用(wavelength division multiplexing, WDM)技术,是一个被证明的NP完全问题.由于NP完全问题有着随问题规模呈指数增长的解空间,因此启发式算法常被... 详细信息

最小负载着色问题(minimum load coloring problem, MLCP)源于构建光通信网络的波分复用(wavelength division multiplexing, WDM)技术,是一个被证明的NP完全问题.由于NP完全问题有着随问题规模呈指数增长的解空间,因此启发式算法常被用来解决这类问题.在对国内外相关工作的深入分析基础上得知,现有的多类求解MLCP问题的启发式算法中局部搜索算法表现是最好的.研究针对当前求解MLCP问题的局部搜索算法在数据预处理和邻域空间搜索上的不足,提出了两点相应的优化策略:一是在数据的预处理阶段,提出一度顶点规则来约简数据的规模,进而减小MLCP问题的搜索空间;二是在算法的邻域空间搜索阶段,提出两阶段多重选择策略(twostage best from multiple selections, TSBMS)来帮助局部搜索算法在面对不同规模的邻域空间时可以高效地选择一个高质量的邻居解,它有效地提高了局部搜索算法在处理不同规模数据时的求解表现.将这个优化后的局部搜索算法命名为IRLTS.采用74个经典的测试用例来验证IRLTS算法的有效性.实验结果表明,无论最优解还是平均解, IRLTS算法在大多数测试用例上都明显优于当前表现最好的3个局部搜索算法.此外,还通过实验验证了所提策略的有效性以及分析了关键参数对算法的影响.

关键词：最小负载着色问题启发式算法局部搜索算法

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基于深度学习的核糖核酸二级结构预测方法

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吉林大学学报(工学版) 2025年第1期55卷 297-306页

作者：刘元宁臧子楠张浩刘震吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 长崎综合科学大学研究生院工学研究科长崎851-0193

本文提出了一种基于深度学习的方法 UCEfold,用于预测核糖核酸(Ribonucleic acid,RNA)二级结构。UCEfold是一种同时采用“序列”和“图像”作为深度学习模型输入提取隐藏特征的全新方法,并在模型中加入一定的先验知识提高预测精度。在RN... 详细信息

本文提出了一种基于深度学习的方法 UCEfold,用于预测核糖核酸(Ribonucleic acid,RNA)二级结构。UCEfold是一种同时采用“序列”和“图像”作为深度学习模型输入提取隐藏特征的全新方法,并在模型中加入一定的先验知识提高预测精度。在RNAStralign和ArchiveⅡ两个数据集上测试UCEfold模型,结果表明UCEfold性能显著优于传统方法,能够更准确地预测带假结的RNA序列,并具有较强的泛化能力,有效解决了传统算法复杂度高、效率低下且无法预测假结的瓶颈。

关键词：计算机应用深度学习核糖核酸二级结构预测假结注意力机制

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电商异构网络中基于多层信息融合的用户社区划分算法

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数据分析与知识发现 2022年第5期6卷 89-98页

作者：冯勇徐文韬王嵘冰徐红艳张永刚辽宁大学信息学院沈阳110036 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

【目的】当前用户社区划分算法大多因缺乏对电商网络异构性的考量,导致社区划分准确度不高。为此,本文提出一种电商异构网络中基于多层信息融合的用户社区划分算法。【方法】根据不同关系类型对电商异构网络进行分层处理,构造基于不同... 详细信息

【目的】当前用户社区划分算法大多因缺乏对电商网络异构性的考量,导致社区划分准确度不高。为此,本文提出一种电商异构网络中基于多层信息融合的用户社区划分算法。【方法】根据不同关系类型对电商异构网络进行分层处理,构造基于不同关系类型的用户节点嵌入;通过表征融合将不同层的用户嵌入合并,获得电商异构网络中的用户融合嵌入表征;使用目标函数优化用户节点的相关参数;最后,通过改进的K-means算法形成用户聚类,得到合理的用户社区划分结果。【结果】本文所提算法与基于DeepWalk、Node2Vec、GCN等主流用户社区划分算法中的次优算法相比,在NMI和Sim@5指标上分别提升6.4%和1.7%,在有效表征用户节点及精确划分用户社区方面都有良好的表现。【局限】未考虑电商异构网络中所包含的时间信息,同时忽略了网络中噪声点所产生的影响。【结论】本文算法切实有效,在电商领域有助于提升好友预测、群组推荐等核心应用的性能。

关键词：异构网络电子商务表征学习社区划分

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不确定观测条件下基于模型诊断的故障检测方法

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吉林大学学报(工学版) 2024年

作者：欧阳丹彤郝闯蒋璐宇张立明吉林大学计算机科学与技术学院吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室

基于模型诊断问题（MBD）是人工智能领域研究的重要问题，大多数学者研究的是确定性观测条件下的模型诊断，然而由于传感器故障或其他因素常常导致观测是不确定的。现有的不确定观测下MBD方法需要较长时间。本文提出了基于桶排序（BSD... 详细信息

基于模型诊断问题（MBD）是人工智能领域研究的重要问题，大多数学者研究的是确定性观测条件下的模型诊断，然而由于传感器故障或其他因素常常导致观测是不确定的。现有的不确定观测下MBD方法需要较长时间。本文提出了基于桶排序（BSD）的方法来解决不确定观测条件下的模型诊断问题，主要针对软件方面进行故障检测。BSD方法利用最大可满足性对程序频谱进行压缩，并使用桶排序来确定诊断的优先级。在每个划分的桶内，使用基于频谱的缺陷定位方法（SBFL）来计算各个组件的怀疑度，最终返回有序的诊断集。实验将BSD方法与最新的算法MstLikeDiag以及Incremental-O2D进行对比，结果表明，对于350组测试实例，在TOP-1度量指标下，BSD方法识别的故障数量分别提高了3.91倍及7.56倍，在TOP-5指标下提高了6.15及4.79倍，在TOP-10指标下提高了6.43及4.13倍。同时，BSD方法求解的平均效率与MstLikeDiag以及Incremental-O2D方法相比提高了92.1倍及106.5倍。

关键词：模型诊断最大可满足性问题不确定观测最小基数诊断

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基于区块链的群智感知双向信誉评估隐私保护

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计算机研究与发展 2024年第11期61卷 3681-3692页

作者：邓清勇左清华李哲涛王恩郭斌教育区块链与智能技术教育部重点实验室(广西师范大学) 广西桂林541004 暨南大学信息科学技术学院广州510632 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 长春130012 西北工业大学计算机学院西安710129

在移动群智感知系统中,信誉管理是提高数据收集质量的有效途径,但现有基于主观评价的方案难以实现隐私保护下的工人信誉真实评估.为此,提出了一种基于区块链的分布式群智感知双向信誉评估隐私保护(bilateral reputation evaluation priv... 详细信息

在移动群智感知系统中,信誉管理是提高数据收集质量的有效途径,但现有基于主观评价的方案难以实现隐私保护下的工人信誉真实评估.为此,提出了一种基于区块链的分布式群智感知双向信誉评估隐私保护(bilateral reputation evaluation privacy-preserving,BREPP)方案.首先采用随机干扰、佩德森承诺隐藏工人信誉更新的参数,利用紧凑型可链接自发匿名群签名匿名验证了信誉更新过程,联合Bulletproofs范围证明与Schnnor签名验证了工人的信誉评估过程;然后,采用子地址方法实现工人和请求者身份匿名下的快速定位检索;最后在Hyperledger Fabric上部署了实验原型系统并进行了性能评估.结果表明,BREPP方案与已有信誉隐私保护方案相比,信誉管理总时延和信誉评估误差率分别至少降低了2.00个百分点和24.96个百分点;与无隐私方案相比,在信誉评估准确率与总时延之间取得了较好均衡.

关键词：移动群智感知信誉管理区块链隐私保护匿名验证

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一种基于自适应进化算法的软件产品线抽样方法

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吉林大学学报(工学版) 2024年

作者：欧阳丹彤袁哲张立明吉林大学计算机科学与技术学院吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室

枚举大型软件产品线（SPL）的有效配置十分困难，因此需要从配置中抽取有效样本。当前性能最优的多样化抽样方法是PaD-NSbS算法。为了进一步提高样本集的多样性，本文提出了DDHNSbS算法，其中，多样化变异策略（DMS）不仅能保留初始种... 详细信息

枚举大型软件产品线（SPL）的有效配置十分困难，因此需要从配置中抽取有效样本。当前性能最优的多样化抽样方法是PaD-NSbS算法。为了进一步提高样本集的多样性，本文提出了DDHNSbS算法，其中，多样化变异策略（DMS）不仅能保留初始种群的多样性，还能优化传统遗传算子的效果。同时，为弥补新颖性搜索的局限性，提出多样性检测（DD）以一定概率对特征的赋值进行检验并翻转。本文还用Halton数列实现概率感知多样化（Halton-PaD），提高初始配置的均匀性。实验在39个公共SPL上进行，结果表明，与PaD-NSbS算法相比，DDHNSbS在42.1%的小型SPL中表现求解性能显著更优，在其它SPL上性能相当。

关键词：软件产品线多样化采样自适应新颖性搜索概率感知多样化进化算法

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强表达描述逻辑本体的后继式公理定位研究

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软件学报 2023年第8期34卷 3574-3586页

作者：李静欧阳丹彤叶育鑫吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 吉林长春130012

公理定位能够挖掘描述逻辑中可解释的缺陷,并为逻辑蕴含结果寻找隐藏的理由,因此在描述逻辑研究中引起了广泛的关注.平衡描述逻辑表达能力和推理机求解效率问题一直是公理定位研究的重点内容.基于一种后继式判定算法,从白盒和黑盒两个... 详细信息

公理定位能够挖掘描述逻辑中可解释的缺陷,并为逻辑蕴含结果寻找隐藏的理由,因此在描述逻辑研究中引起了广泛的关注.平衡描述逻辑表达能力和推理机求解效率问题一直是公理定位研究的重点内容.基于一种后继式判定算法,从白盒和黑盒两个角度将其用于公理定位.白盒方法利用修正的后继式规则(即定位规则)来追踪推理的具体过程,并引入定位公式的概念建立子句的布尔公式标签与逻辑蕴含的所有极小公理集之间的对应关系.黑盒方法则直接调用基于未修正的后继式规则的推理机,并进一步利用碰集树方法求得逻辑蕴含的所有理由.最后,基于这样的两种面向强表达描述逻辑本体的公理定位算法设计推理工具,从理论和实验两方面验证其可行性,并与已有的推理工具比较求解性能.

关键词：公理定位后继式判定算法定位规则白盒与黑盒

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基于部分最大可满足性问题的动态系统中最小故障检测隔离集求解方法

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吉林大学学报（工学版） 2023年第4期53卷 1163-1173页

作者：欧阳丹彤孙睿田新亮张立明刘萍萍吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 吉林大学软件学院长春130012

选择一组能够检测并隔离所有故障的故障检测隔离集(FDIS)是动态系统基于模型故障检测与隔离(FDI)的重要步骤,该步骤通常要求FDIS的基数最小,即求解最小故障检测隔离集(MFDIS),MFDIS的求解时间随着问题规模增大呈指数级增长。BILP(Binary... 详细信息

选择一组能够检测并隔离所有故障的故障检测隔离集(FDIS)是动态系统基于模型故障检测与隔离(FDI)的重要步骤,该步骤通常要求FDIS的基数最小,即求解最小故障检测隔离集(MFDIS),MFDIS的求解时间随着问题规模增大呈指数级增长。BILP(Binary integer linear programming)完备方法是现行动态系统中通用和最高效的MFDIS求解方法,但该方法的求解效率有待提高。本文首次提出了基于部分最大可满足性问题(PMS)的MFDIS求解方法。提出极小超定方程集(MSO)的概念,将部分MSO集合用MSO等价集表示,以缩减问题规模。将MFDIS求解问题转化为PMS问题,进而提高求解效率。实验结果表明,本文方法将问题规模平均约简至原来的8.22%;与BILP方法相比,本文方法的求解效率提高了4.18~9.5倍。

关键词：基于模型诊断最小故障检测隔离集故障检测与隔离最小型超定方程集部分最大可满足性问题

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基于生成对抗网络的序列交叉熵哈希

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吉林大学学报（工学版） 2023年第12期53卷 3536-3546页

作者：王振杨宵晗吴楠楠李国坤冯创山东理工大学计算机科学与技术学院山东淄博255022 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

为了快速响应遥感图像的近邻检索请求,提出了基于生成对抗网络的序列交叉熵哈希(GANOCH)。首先,建立了基于交叉熵的序列保持目标函数,确保任意三元组样本在不同空间内的序列相似性关系具有相同的概率分布,增强了序列保持约束性。然后,... 详细信息

为了快速响应遥感图像的近邻检索请求,提出了基于生成对抗网络的序列交叉熵哈希(GANOCH)。首先,建立了基于交叉熵的序列保持目标函数,确保任意三元组样本在不同空间内的序列相似性关系具有相同的概率分布,增强了序列保持约束性。然后,为解决优化过程中的非确定性多项式(NP)难问题,对目标函数中的离散编码进行了连续化松驰处理,并建立了基于三元序列交叉熵的量化损失函数,以减少由连续化过程引起的误差。同时,构造了基于类别标签矩阵的监督生成对抗网络,以增广训练数据集,避免由数据不足或不均衡导致深度网络发生过拟合。最后,在UCMD、SAT4和SAT6遥感数据集上设置了近邻检索性能对比实验,结果表明,基于生成对抗网络的序列交叉熵哈希的近邻检索性能较优。

关键词：计算机应用技术哈希算法交叉熵序列保持

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基于实体类别信息的数据分析与关系抽取模型构建

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吉林大学学报(理学版) 2025年第2期63卷 428-436页

作者：杨航张啸成张永刚吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

针对文档级关系抽取任务中的实体多提及问题和实体对噪音问题,使用实体的类别信息,提出一个基于实体类别信息的关系抽取模型(EUT模型),该模型通过实体类别判断和类别对产生的关系类别先验两个子任务提高关系抽取结果.实体类别判断任务... 详细信息

针对文档级关系抽取任务中的实体多提及问题和实体对噪音问题,使用实体的类别信息,提出一个基于实体类别信息的关系抽取模型(EUT模型),该模型通过实体类别判断和类别对产生的关系类别先验两个子任务提高关系抽取结果.实体类别判断任务对实体进行类型标记后,再对实体所有提及进行类型分类,使实体的多个提及产生更丰富且相近的特征表示.关系类别先验任务使模型获得实体对的头尾类型所产生的关系分布先验,通过实体对的类别降低错误实体对噪音.为验证EUT模型的效果,在两个文档级数据集DocRED和Re-DocRED上进行实验,实验结果表明,该模型有效利用了实体的类型信息,与基础模型相比取得了更好的关系抽取效果,表明实体的类别信息对文档级关系抽取有重要影响.

关键词：文档级关系抽取知识图谱结构化先验自然语言处理

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