检索结果-内蒙古大学图书馆

2008年全国理论计算机科学学术年会

作者：贾海洋刘大有陈娟关淞元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

贝叶斯网用一种紧凑的形式表示联合概率分布,具有完备的语义和坚实的理论基础,目前已成为人工智能领域处理不确定性问题的最佳方法之一.贝叶斯网学习是其关键问题,传统学习方法存在如下不足:(1)随节点数增多非法结构以指数级增加,影响... 详细信息

贝叶斯网用一种紧凑的形式表示联合概率分布,具有完备的语义和坚实的理论基础,目前已成为人工智能领域处理不确定性问题的最佳方法之一.贝叶斯网学习是其关键问题,传统学习方法存在如下不足:(1)随节点数增多非法结构以指数级增加,影响学习效率;(2)在等价结构之间进行打分搜索,影响收敛速度;(3)假设每个结构具有相同的先验概率,造成等价类中包含结构越多则先验概率越高.本文提出一种学习马尔科夫等价类算法,该算法基于骨架空间进行状态转换,利用从骨架空间到等价类空间的映射关系实现学习贝叶斯网等价类.实验数据证明,该方法可有效缩小搜索空间规模,相对于在有向图空间搜索的算法加快了算法的收敛速度,提高了执行效率。

关键词：贝叶斯网结构学习马尔科夫等价类链图学习算法人工智能学习效率

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一种新的可信修复网络模型及其实现

一种新的可信修复网络模型及其实现

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第十六届全国网络与数据通信学术会议(NDCC2008)

作者：王健刘衍珩张瀛戈梅芳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

为解决目前缺乏一种可行的可信修复网络框架问题,提出了一种新的、可行性强的可信修复网络模型,详细说明了该模型提供的功能和工作流程,着重阐明了可信修复网络的通讯机制和认证方法。仿真实验表明,该框架在保证网络系统安全性和可信性... 详细信息

为解决目前缺乏一种可行的可信修复网络框架问题,提出了一种新的、可行性强的可信修复网络模型,详细说明了该模型提供的功能和工作流程,着重阐明了可信修复网络的通讯机制和认证方法。仿真实验表明,该框架在保证网络系统安全性和可信性的同时,实现了为不满足可信网络安全策略的终端用户提供及时可靠的修复服务.

关键词：网络安全可信网络修复网络可信接入认证方法

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过程挖掘中一种能发现重复任务的扩展α算法

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计算机学报 2007年第8期30卷 1436-1445页

作者：李嘉菲刘大有杨博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

基于α-算法,提出了能发现工作流日志中重复任务的过程挖掘算法α**,并给出了正确性证明.该算法先通过机器学习的方法分析重复任务的性质,给出了判定重复任务的定理并证明了其正确性;然后使用这些定理判断并标识出日志中的所有重复任务... 详细信息

基于α-算法,提出了能发现工作流日志中重复任务的过程挖掘算法α**,并给出了正确性证明.该算法先通过机器学习的方法分析重复任务的性质,给出了判定重复任务的定理并证明了其正确性;然后使用这些定理判断并标识出日志中的所有重复任务;最后,采用α-算法从标识后的日志中提取出工作流网,并对其进行调整得到包含重复任务的工作流网模型.通过模拟实验验证了算法的有效性,与现有的重复任务挖掘方法的实验结果相比证实了文中提出的方法具有更高的效率.

关键词：过程挖掘工作流挖掘重复任务 Petri网工作流网

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基于潜在局部区域空间关系学习的物体分类算法

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计算机学报 2007年第8期30卷 1286-1294页

作者：韩东峰李文辉郭武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

提出了一种物体分类模型——潜在局部区域空间关系模型及实现算法.模型描述物体各部分间的潜在空间关系,将抗缩放和仿射变换的特征区域方法与模型相结合,采用变分期望值最大方法进行学习.与同类空间关系模型算法比较,该文模型算法具有... 详细信息

提出了一种物体分类模型——潜在局部区域空间关系模型及实现算法.模型描述物体各部分间的潜在空间关系,将抗缩放和仿射变换的特征区域方法与模型相结合,采用变分期望值最大方法进行学习.与同类空间关系模型算法比较,该文模型算法具有以下优点:(1)为非监督式学习模型;(2)可抵抗几何变换;(3)模型为稠密模型;(4)模型描述的是一种潜在的空间关系,这种关系对物体具有更本质的描述.在标准测试图像库上的实验表明了该算法在抵抗平移、旋转、尺度缩放、仿射变换和部分遮挡等难点问题上具有优势.

关键词：物体分类潜在局部空间关系图模型变分期望值最大化局部特征点

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基于模糊集及RCC理论的区域移动模型

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吉林大学学报（工学版） 2007年第3期37卷 591-594页

作者：欧阳继红欧阳丹彤刘大有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

基于RCC理论中的概念邻域结构和模糊集理论,提出了可以表达动态环境下随时间移动或变形的空间区域的区域移动模型,然后基于Allen的路径一致性算法,给出了关于此模型的路径一致性模糊推理算法。

关键词：人工智能时空推理 RCC模型 9交集模型空间区域模糊集理论

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基于多Agent的开放本体服务

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吉林大学学报（工学版） 2007年第3期37卷 587-590页

作者：白岩刘大有姜丽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

为了对开放本体进行有效管理,协调不同领域的本体,甚至是同领域的本体的语义差异,给出了一个基于多Agent的本体管理体系MOMA(Multi-based Ontology Management Architecture),MOMA具有以下特点:①Agent通讯实体中包含的概念采用本体方... 详细信息

为了对开放本体进行有效管理,协调不同领域的本体,甚至是同领域的本体的语义差异,给出了一个基于多Agent的本体管理体系MOMA(Multi-based Ontology Management Architecture),MOMA具有以下特点:①Agent通讯实体中包含的概念采用本体方法进行描述,对本体做分层松散的社会性管理。②建立一个动态跨平台的开放本体环境,使得Agent能够获取、共享和管理各种本体资源,也可以对Agent提供按需的本体服务,支持Agent间的协同工作、Agent间的协商、Agent的相互通讯等问题。

关键词：人工智能本体移动Agent 本体服务

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基于模糊对象的不精确需求建模

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吉林大学学报（理学版） 2007年第4期45卷 572-576页

作者：潘洪军孙吉贵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

用模糊贴近度方法获取模糊类,在模糊类中通过封装的模糊规则描述属性之间的关系,根据模糊贴近度和模糊范围定义了用于计算子类和超类、对象和类之间的隶属函数,解决了对不精确和不确定复杂信息的获取问题,所得结果可用于不精确需求建模.

关键词：模糊贴近度模糊类不精确需求

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粗集和多关系学习综述

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计算机科学 2007年第6期34卷 152-155页

作者：孙成敏刘大有孙舒杨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

文中给出了多关系学习的产生、实质以及任务,指出多关系学习具有狭义和广义两个层面。对粗集和多关系学习给出了简单综述,表明粗集理论在多关系学习中占有重要地位。分析研究了粗集和归纳逻辑程序设计方法用于多关系学习的几种结合途径... 详细信息

文中给出了多关系学习的产生、实质以及任务,指出多关系学习具有狭义和广义两个层面。对粗集和多关系学习给出了简单综述,表明粗集理论在多关系学习中占有重要地位。分析研究了粗集和归纳逻辑程序设计方法用于多关系学习的几种结合途径,尤其重点介绍了RSILP系列模型,并在文中给出其一般模型。文中对用于多关系学习中其它粗集方法也作了简单介绍。RSILP模型的完善扩展以及粗集方法在多关系学习中的进一步应用是今后的工作方向。

关键词：多关系学习粗集归纳逻辑程序设计 RSILP模型

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用改进的1-DNF算法获取最强反例集合的方法

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计算机工程 2007年第9期33卷 191-193页

作者：赫枫龄左万利于海龙吉林大学计算机科学与技术工程学院符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

利用正样例集合和未标识样例集合获取初始的最强反例集合是使用两步框架方法构造一个面向PU问题文本分类器的基础。该文指出了使用1-DNF算法抽取初始的最强反例集合的局限性,提出了对算法1-DNF的改进方法。实验结果表明,与原算法相比,... 详细信息

利用正样例集合和未标识样例集合获取初始的最强反例集合是使用两步框架方法构造一个面向PU问题文本分类器的基础。该文指出了使用1-DNF算法抽取初始的最强反例集合的局限性,提出了对算法1-DNF的改进方法。实验结果表明,与原算法相比,它大大增加了获取的最强反例数目,加快了算法的收敛速度,提高了分类器的精度。

关键词：文本分类面向PU问题的文本分类文本分类器

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一种基于集合符号的自动推理扩展方法

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计算机研究与发展 2007年第8期44卷 1317-1323页

作者：刘全伏玉琛孙吉贵崔志明龚声蓉凌兴宏苏州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长春130012

在多值逻辑Tableau推理的基础上,提出了一种基于集合符号的自动推理扩展方法.将符号集合作为真值,减少了Tableau的推理分枝,并可以将适合经典逻辑的推理方法和策略应用于其中,使得非经典逻辑推理经典化.使用SWI-PROLOG语言设计实现了基... 详细信息

在多值逻辑Tableau推理的基础上,提出了一种基于集合符号的自动推理扩展方法.将符号集合作为真值,减少了Tableau的推理分枝,并可以将适合经典逻辑的推理方法和策略应用于其中,使得非经典逻辑推理经典化.使用SWI-PROLOG语言设计实现了基于集合符号的自动推理系统,在系统中使用集合符号方法,只需要在规则库中增加推理规则,即可生成规则程序,系统本身不需要任何的修改,因此一些适合于经典逻辑的推理方法和技巧就可以很容易地应用到多值逻辑、模态逻辑、直觉逻辑等非经典逻辑,也可以进一步推广到无穷值逻辑和含模糊量词(如T-算子和S-算子)的逻辑中,对于无穷值逻辑和模糊逻辑的Tableau方法研究具有一定的借鉴作用.对TPTP中的900个逻辑问题进行了证明,实验结果表明,系统在时间和空间上效率都是较高的.

关键词：集合符号自动推理 Tableau 经典逻辑非经典逻辑

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