检索结果-内蒙古大学图书馆

科技传播 2016年第2期8卷 195-196页

作者：周淑君吉林大学珠海学院计算机系符号计算与知识工程教育部重点实验室珠海分实验室广东珠海519041

信息时代的到来为各行业领域的发展注入新鲜的活力,然而由于计算机自身软件与硬件设计中存在一定漏洞,加上计算机网络具有开放性特征,使计算机应用中极易出现较多安全问题。以计算机数据库为典型代表,实际运用中出现数据丢失或被破坏的... 详细信息

信息时代的到来为各行业领域的发展注入新鲜的活力,然而由于计算机自身软件与硬件设计中存在一定漏洞,加上计算机网络具有开放性特征,使计算机应用中极易出现较多安全问题。以计算机数据库为典型代表,实际运用中出现数据丢失或被破坏的可能性极高,要求引入入侵检测技术,以此为计算机数据库的可靠运行提供保障。本文主要对数据库入侵检测技术内涵与功能、入侵检测技术实际运用中的难点以及提升入侵检测技术运用效果的具体策略进行探析。

关键词：入侵检测技术计算机数据库安全运用

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连续空间中的随机技能发现算法

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现代电子技术 2016年第10期39卷 14-17,20页

作者：栾咏红刘全章鹏苏州工业职业技术学院江苏苏州215104 苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 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

针对大规模、连续空间随着状态维度指数级增加造成的"维数灾"问题,提出基于Option分层强化学习基础框架的改进的随机技能发现算法。通过定义随机Option生成一棵随机技能树,构造一个随机技能树集合。将任务目标分成子目标,通... 详细信息

针对大规模、连续空间随着状态维度指数级增加造成的"维数灾"问题,提出基于Option分层强化学习基础框架的改进的随机技能发现算法。通过定义随机Option生成一棵随机技能树,构造一个随机技能树集合。将任务目标分成子目标,通过学习低阶Option策略,减少因智能体增大而引起学习参数的指数增大。以二维有障碍栅格连续空间内两点间最短路径规划为任务,进行仿真实验和分析,实验结果表明:由于Option被随机定义,因此算法在初始性能上具有间歇的不稳定性,但是随着随机技能树集合的增加,能较快地收敛到近似最优解,能有效克服因为维数灾引起的难以求取最优策略或收敛速度过慢的问题。

关键词：强化学习 Option 连续空间随机技能发现

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刍议如何发挥学生党建在大学生思想政治教育中的引领作用

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中文信息 2017年第10期 118-118页

作者：冷嵩吉林大学珠海学院符号计算与知识工程教育部重点实验室珠海分实验室广东珠海 519041 吉林大学珠海学院广东珠海 519041

中共十八大报告指出:我国教育的根本目标是'引导学生形成优秀的道德品质,帮助学生树立正确的人生观与价值观,把我国的社会主义接班人培养成德、智、体、美、劳全方位发展的高素质人才'.因此,我国教育工作者应在工作过程中不断努... 详细信息

中共十八大报告指出:我国教育的根本目标是'引导学生形成优秀的道德品质,帮助学生树立正确的人生观与价值观,把我国的社会主义接班人培养成德、智、体、美、劳全方位发展的高素质人才'.因此,我国教育工作者应在工作过程中不断努力,将此教育的根本目标落到实处:要在教学过程中不断践行社会主义价值观,积极开展大学生思想政治工作,对大学生党政建设工作进行进一步的改革与完善,将党政建设对大学生思想政治教育的引领作用发挥到极致.

关键词：党建大学生思想政治引领作用

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多社区网络上的命名博弈

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计算机研究与发展 2015年第2期52卷 487-498页

作者：郭东伟孟翔燕刘淼侯彩芳吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 长春130012

为了模仿人类对新物体认知和命名的过程,提出了一种新型的命名博弈模型,它通过词汇的权重表示个体的认知程度,低权重词汇被删除模拟个体有限记忆的过程.实验发现,在单社区网络上,所有个体的词汇最终能够统一,通过总词汇数、不同词汇数... 详细信息

为了模仿人类对新物体认知和命名的过程,提出了一种新型的命名博弈模型,它通过词汇的权重表示个体的认知程度,低权重词汇被删除模拟个体有限记忆的过程.实验发现,在单社区网络上,所有个体的词汇最终能够统一,通过总词汇数、不同词汇数和平均协议成功率的分析解释了新个体命名的演化过程.衰减因子和删除阈值的取值对于演化速度影响较大,当它们之间存在线性关系时演化收敛较快.通过将该模型应用到多社区网络模型上,发现收敛词汇数可能不唯一,会与社区数相同,且收敛词汇数的稳定性与网络社区化强度和社区内节点的平均度有关,而与社区内节点数无关.最后,使用微分动力学的方法对这种情况进行了定量分析.

关键词：多社区网络命名博弈词汇权重演化收敛词汇

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基于诊断器的可诊断性增量测试方法

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吉林大学学报（工学版） 2015年第1期45卷 222-228页

作者：王晓宇欧阳丹彤赵剑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

在离散事件系统的基于模型诊断中,提出了一种增量的可诊断性判定方法,用于提高可诊断性判定的效率。通过在状态上反向传播故障标签的方法,建立预诊断器。在预诊断器模型上,结合虚拟在线的观测窗口,增量进行可诊断性判断,决定是否对当前... 详细信息

在离散事件系统的基于模型诊断中,提出了一种增量的可诊断性判定方法,用于提高可诊断性判定的效率。通过在状态上反向传播故障标签的方法,建立预诊断器。在预诊断器模型上,结合虚拟在线的观测窗口,增量进行可诊断性判断,决定是否对当前状态剪枝。提出增量算法,并证明该算法的正确性。实验验证增量可诊断性算法的效率,并实验研究了增量窗口大小对增量可诊断性判定效率的影响。

关键词：人工智能基于模型诊断可诊断性增量方法

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浅论云计算技术的发展与挑战性问题

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通讯世界 2016年第2期22卷 1-2页

作者：张亦聪周淑君吉林大学珠海学院计算机科学与技术系符号计算与知识工程教育部重点实验室珠海分实验室广东珠海519041

云计算是一种基于网络的计算机应用技术,其利用高速网络把数据的处理过程从个人计算机或者服务器,转移到了网络中的服务器集群中。从以往的理论和实践经验来看,云计算的优点是较为显著的,也正是因为如此也能够得以在诸多领域当中广泛运... 详细信息

云计算是一种基于网络的计算机应用技术,其利用高速网络把数据的处理过程从个人计算机或者服务器,转移到了网络中的服务器集群中。从以往的理论和实践经验来看,云计算的优点是较为显著的,也正是因为如此也能够得以在诸多领域当中广泛运用。在本文的研究当中,笔者主要立足于这一宏观背景进行讨论,并深入分析了当前云计算技术中存在的问题,进而提出解决策略。

关键词：云计算技术发展挑战性问题策略

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基于实例化次数的约束求解方法研究

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计算机研究与发展 2015年第5期52卷 1091-1097页

作者：李占山张乾张良吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 长春130012

启发式是约束满足问题领域的重要研究课题,有效的启发式方法可以极大地提高问题的求解效率.在求解约束满足问题时,发现变量实例化失败次数与值实例化成功次数反映了变量和值与已实例化集合之间的关系,将实例化次数加以利用可以对问题求... 详细信息

启发式是约束满足问题领域的重要研究课题,有效的启发式方法可以极大地提高问题的求解效率.在求解约束满足问题时,发现变量实例化失败次数与值实例化成功次数反映了变量和值与已实例化集合之间的关系,将实例化次数加以利用可以对问题求解效率有很大的影响.据此,提出了实例化次数的权值统计方法,并将其与现有启发式方法相结合,提出了实例化次数启发式及其相应的约束求解算法MAC_Try,并证明了其在一个分支上的最坏时间复杂度是O(ned3).大量实验结果表明,新的MAC_Try方法在求解效率上明显优于国际上流行的MAC3rm方法.

关键词：人工智能约束满足问题启发式变量实例化失败次数值实例化成功次数

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基于论域折半的最大限定路径相容算法

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吉林大学学报（工学版） 2015年第1期45卷 229-235页

作者：李占山贾湘华许苍竹张舒娟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

针对绝大多数不可满足问题的特点,提出了一种将弧相容算法与最大限定路径相容算法相结合的相容性算法——基于论域折半的最大限定路径相容的算法。该算法充分利用了弧相容计算开销小和最大限定相容删值能力强的优点,可以减少在求解不可... 详细信息

针对绝大多数不可满足问题的特点,提出了一种将弧相容算法与最大限定路径相容算法相结合的相容性算法——基于论域折半的最大限定路径相容的算法。该算法充分利用了弧相容计算开销小和最大限定相容删值能力强的优点,可以减少在求解不可满足问题中生成的结点数,进而提高求解效率。实验结果表明,本文算法在处理不可满足问题时的求解效率明显优于传统的维持弧相容算法。

关键词：人工智能论域折半弧相容最大限定路径相容不可满足问题

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利用CSP求解极小碰集的方法

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计算机研究与发展 2015年第3期52卷 588-595页

作者：王艺源欧阳丹彤张立明张永刚吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 长春130012

基于模型诊断是人工智能领域中具有挑战性的问题,包含了很多人工智能中的关键问题,其研究对整个人工智能领域起着重要推动作用.在基于模型诊断中,候选诊断结果通常由所有极小冲突集对应的所有极小碰集所描述,求出所有极小碰集是其核心... 详细信息

基于模型诊断是人工智能领域中具有挑战性的问题,包含了很多人工智能中的关键问题,其研究对整个人工智能领域起着重要推动作用.在基于模型诊断中,候选诊断结果通常由所有极小冲突集对应的所有极小碰集所描述,求出所有极小碰集是其核心问题之一.提出一种将极小碰集问题转换为约束满足问题的方法,该方法调用成熟的CSP求解器进行求解,扩展了约束可满足问题的应用领域.首次提出hard-冲突集和soft-冲突集的概念,并给出利用所提的方法分别求解具有一些特征的极小碰集:小于固定长度、不含特定元素及包含hard-冲突集和soft-冲突集.实验结果表明,提出的方法易于实现、扩展性强,对于特定类型极小碰集问题的求解效率较高.

关键词：极小碰集约束可满足问题基于模型诊断 hard-冲突集 soft-冲突集

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基于兴趣图谱的用户兴趣分布分析及专家发现

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电子学报 2015年第8期43卷 1561-1567页

作者：国琳左万利吉林大学计算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

尽管用户可自主生成个性化数据以更全面描述个人偏好,但由于用户创建数据不严谨、不可控,导致生成的庞大数据集大多存在质量低、噪声严重的缺陷.因此管理复杂网络信息时,不能仅使用写入性知识,必须重视具有大量领域知识的专家,因为其可... 详细信息

尽管用户可自主生成个性化数据以更全面描述个人偏好,但由于用户创建数据不严谨、不可控,导致生成的庞大数据集大多存在质量低、噪声严重的缺陷.因此管理复杂网络信息时,不能仅使用写入性知识,必须重视具有大量领域知识的专家,因为其可为系统提供高质量的信息.本文通过构建和分析用户兴趣分布曲线以发现兴趣领域专家,并提出甄别状态不正常的伪专家算法.由于网络中权威专家数量较少,所以所提供的信息是有限的.因此本文定义的领域专家不仅包含权威专家,而且包含普通用户中对某领域有极高关注的兴趣领域专家.实验证明算法的正确性和高效性,并且较低的复杂度使其可处理海量用户节点信息.

关键词：专家发现兴趣分析兴趣图谱复杂网络分析

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