检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2011年第5期22卷 929-937页

作者：李宏博李占山韩文成吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林长春130012

基于约束的配置模型中会有一些变量之间不存在任何直接或间接的约束关系,这样的变量之间进行约束传播不会互相影响取值.基于配置问题的这一特点,提出了一种等价类划分的思想,用于构造产品模型时的预处理技术,可以有效地将原问题划分为... 详细信息

基于约束的配置模型中会有一些变量之间不存在任何直接或间接的约束关系,这样的变量之间进行约束传播不会互相影响取值.基于配置问题的这一特点,提出了一种等价类划分的思想,用于构造产品模型时的预处理技术,可以有效地将原问题划分为若干子问题,证明了这些子问题可以分别处理.分别采用两种回溯策略对求解效率进行了测试,结果表明能够有效地提高求解效率.最后,等价类划分方法与计算解释的QUICKXPLAIN算法集成计算冲突解释,测试结果表明,经过等价类划分后,同样可以有效地提高计算解释的效率.

关键词：约束满足配置等价类回溯冲突解释

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基于数字签名方式的图像鉴别方法

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吉林大学学报（工学版） 2011年第3期41卷 734-738页

作者：陈海鹏申铉京李晓飞吕颖达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

提出了一种有效且稳健的基于数字签名方式的图像鉴别方法。该方法对图像预处理后,提取图像块均值的前五位作为被鉴别图像区别于其他图像的特征信息,并把图像进行分区处理,对区域内提取的图像块的特征信息扩展后进行RS差错控制编码,将编... 详细信息

提出了一种有效且稳健的基于数字签名方式的图像鉴别方法。该方法对图像预处理后,提取图像块均值的前五位作为被鉴别图像区别于其他图像的特征信息,并把图像进行分区处理,对区域内提取的图像块的特征信息扩展后进行RS差错控制编码,将编码后的RS校验位随机置乱后作为数字签名,然后与公开图像一起发送出去。实验结果表明:此图像鉴别方法可以有效地鉴别图像内容的真伪并对篡改区域进行定位。

关键词：图像鉴别 RS编译码篡改检测篡改区域定位

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基于动态值启发式的约束满足求解算法

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计算机集成制造系统 2011年第4期17卷 832-837页

作者：王孜文李占山艾阳李宏博吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012

为提高约束满足问题的求解效率,提出了一种基于动态值启发式的约束满足问题求解算法。该算法在求解过程中吸收了以往启发式算法的优点,充分利用了预处理和弧相容检查阶段的信息。不但加入了变量启发式,而且在实例化变量时,对所有值的优... 详细信息

为提高约束满足问题的求解效率,提出了一种基于动态值启发式的约束满足问题求解算法。该算法在求解过程中吸收了以往启发式算法的优点,充分利用了预处理和弧相容检查阶段的信息。不但加入了变量启发式,而且在实例化变量时,对所有值的优先级进行动态的改变,从而实现了动态值启发式。比较了静态值启发式和动态值启发式的效率,分析了该算法的优缺点。通过随机问题标准库用例测试表明,该算法比经典主流算法具有更好的效率优势。

关键词：动态值启发式值排序约束满足问题弧相容技术启发式算法

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基于改进的单纯形和微分进化的混合优化算法

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吉林大学学报（工学版） 2011年第2期41卷 430-434页

作者：田野刘大有齐红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

在对微分进化算法DE进行分析的基础上,结合单纯形算法(NM),提出了一种基于DE和NM的混合算法DE-NM,该算法充分利用DE算法的全局搜索能力和NM算法的局部搜索能力,使得种群既保持了个体的多样性,同时也加快了收敛速度。通过与其他一些优化... 详细信息

在对微分进化算法DE进行分析的基础上,结合单纯形算法(NM),提出了一种基于DE和NM的混合算法DE-NM,该算法充分利用DE算法的全局搜索能力和NM算法的局部搜索能力,使得种群既保持了个体的多样性,同时也加快了收敛速度。通过与其他一些优化算法对比表明,DE-NM混合算法是求解优化问题的一种有效算法。

关键词：人工智能全局优化混合优化算法微分进化算法单纯形算法

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基于系统辨识与T-S模糊神经网络的磨矿分级控制

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吉林大学学报（工学版） 2011年第1期41卷 171-175页

作者：赵宏伟齐一名臧雪柏张孝临马英喆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

针对磨矿分级过程控制中具有的慢时变、非线性特征,提出了一种基于系统辨识的自适应模糊推理网络模型,并应用于磨矿控制领域。利用模糊聚类法对现有数据样本进行系统辨识,自动获取模糊规则库和相应的初始参数。依据得到的模糊系统构建基... 详细信息

针对磨矿分级过程控制中具有的慢时变、非线性特征,提出了一种基于系统辨识的自适应模糊推理网络模型,并应用于磨矿控制领域。利用模糊聚类法对现有数据样本进行系统辨识,自动获取模糊规则库和相应的初始参数。依据得到的模糊系统构建基于Takage-Suge-no推理模型的自适应模糊神经网络推理系统,获得比传统的模糊神经网络具有更强的自适应性和更快的运算速度。仿真实验结果显示,本文设计的控制模型在磨矿控制过程中具有较好的应用效果。

关键词：人工智能模糊神经网络系统辨识自适应控制磨矿分级控制

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基于AC-4的动态值启发式约束满足问题求解算法

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吉林大学学报（工学版） 2011年第5期41卷 1378-1382页

作者：李占山王孜文艾阳李宏博吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012

通过对弧相容算法AC-4的研究,提出了基于AC-4的动态值启发式约束满足问题求解算法MAC-DMSV。算法充分利用AC-4在初始化阶段建立的计数器信息,选择计数最大者为优先实例化的值。将此值启发式加入MAC算法之中,在MAC的相容性检查时,更新计... 详细信息

通过对弧相容算法AC-4的研究,提出了基于AC-4的动态值启发式约束满足问题求解算法MAC-DMSV。算法充分利用AC-4在初始化阶段建立的计数器信息,选择计数最大者为优先实例化的值。将此值启发式加入MAC算法之中,在MAC的相容性检查时,更新计数器的值,实现了动态值启发式。实验结果表明,MAC-DMSV算法比MAC和BT+MPAC算法具有更高的求解效率。

关键词：人工智能动态值排序约束满足问题

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结合约束满足消除误判的等价性验证方法

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吉林大学学报（工学版） 2011年第5期41卷 1374-1377页

作者：张立明曾海林赵剑欧阳丹彤何丽莉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

通过对集成电路等价性验证方法中消除误判方法的研究,给出一种结合约束满足消除误判的方法。提出消除误判约束关系的概念,当等价性验证可能存在误判现象时,调用约束求解器对消除误判约束关系进行求解,进而消除误判。本方法不用借助其他... 详细信息

通过对集成电路等价性验证方法中消除误判方法的研究,给出一种结合约束满足消除误判的方法。提出消除误判约束关系的概念,当等价性验证可能存在误判现象时,调用约束求解器对消除误判约束关系进行求解,进而消除误判。本方法不用借助其他辅助的数据结构、相应约束关系或启发式策略,极大地降低了等价性验证的复杂度。本方法还适用于不同抽象层次间等价性验证方法中误判的消除,可以消除系统级模型和寄存器传输级等价性验证方法中存在的误判。

关键词：人工智能集成电路等价性验证割集

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求解流水车间调度问题的混合粒子群算法

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电子学报 2011年第5期39卷 1087-1093页

作者：田野刘大有吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林长春130012

本文提出了一种混合的元启发式方法HDCPSO用于求解置换流水车间调度问题中的最小化完成时间.该算法将粒子群算法和迭代贪心算法(Iterative Greedy,IG)相结合,利用IG算法中的作业毁坏(Destruction)和构造(Con-struction)操作来对粒子进... 详细信息

本文提出了一种混合的元启发式方法HDCPSO用于求解置换流水车间调度问题中的最小化完成时间.该算法将粒子群算法和迭代贪心算法(Iterative Greedy,IG)相结合,利用IG算法中的作业毁坏(Destruction)和构造(Con-struction)操作来对粒子进行变异,降低群体发生早熟的可能.引入了个体徘徊概念,用来控制个体变异.此外,通过基于插入的邻域搜索来提高个体的局部搜索能力.最后,提出了群体的重新初始化机制来进一步避免早熟收敛的发生.本文算法在不同规模的问题实例上与其他几个具有代表性的算法进行了比较,实验结果表明,无论是在求解质量还是稳定性方面都优于其他算法.

关键词：粒子群算法车间调度迭代贪心算法个体徘徊重新初始化

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基于人工免疫核聚类的支持向量数据描述方法

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吉林大学学报（工学版） 2011年第5期41卷 1369-1373页

作者：刘大有谷方明王生生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

为使支持向量数据描述(SVDD)能应用于无监督多分类情况,提出了一种基于人工免疫核聚类的支持向量数据描述(AIKCSVDD)方法。AIKCSVDD将人工免疫核聚类产生的记忆抗体作为目标数据点,使用SVDD方法进行多类学习。在AIKCSVDD中,一方面实现... 详细信息

为使支持向量数据描述(SVDD)能应用于无监督多分类情况,提出了一种基于人工免疫核聚类的支持向量数据描述(AIKCSVDD)方法。AIKCSVDD将人工免疫核聚类产生的记忆抗体作为目标数据点,使用SVDD方法进行多类学习。在AIKCSVDD中,一方面实现了用核聚类方法解决各类数据边界不清晰的长处与免疫网络聚类方法全局收敛、不需要先验知识的优点的有机结合;另一方面,由于用记忆抗体代替原始数据进行学习,从而更好展现了原始数据的全局分布特征。与基于K-means聚类multi-SVDD方法相比,AIKCSVDD不需要事先指定分类数;在人工数据集和UCI数据集上的实验表明,在为multi-SVDD指定分类数的情况下,AIKCSVDD仍比multi-SVDD具有更好的分类性能。

关键词：人工智能支持向量数据描述人工免疫网络核聚类

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工业检测图像灰度波动变换自适应阈值分割算法

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自动化学报 2011年第8期37卷 944-953页

作者：魏巍申铉京千庆姬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 吉林大学物理学院长春130025

工业检测图像经常受到不均光照的影响,对该类图像局部自适应分割算法比全局算法能产生更好的分割效果.但局部算法中基于分块的算法对分块方法缺乏指导,而基于邻域的算法容易在背景或前景内部产生误分.针对上述缺点,本文提出了一种多方... 详细信息

工业检测图像经常受到不均光照的影响,对该类图像局部自适应分割算法比全局算法能产生更好的分割效果.但局部算法中基于分块的算法对分块方法缺乏指导,而基于邻域的算法容易在背景或前景内部产生误分.针对上述缺点,本文提出了一种多方向灰度波动变换的自适应阈值分割算法.该算法先从多个方向依照灰度波动对图像进行转换,构造以多维向量为基础的灰度波动变换矩阵,然后利用主成分分析法(Principal component analysis,PCA)将高维向量压缩至一维并生成变换图像,最后运用Otsu算法分割变换图像.该算法无需分块,并且仅需波动幅度阈值和布尔型背景色两个参数.实验结果表明,该算法能够有效减少不均光照对工业检测图像分割的影响,与Niblack法、Sauvola法等几种局部算法相比,该法在分割效果上具有了明显的提升.

关键词：图像分割局部阈值分割灰度波动 Otsu算法

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