检索结果-内蒙古大学图书馆

吉林大学学报（工学版） 2018年第4期48卷 1199-1205页

作者：王旭欧阳继红陈桂芬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 吉林农业大学信息技术学院长春130118

针对图相似度度量过程中复杂度高、信息缺失的问题,采用将图转换为广义树,将广义树表示为垂直维序列的方法,通过计算垂直维序列的距离度量图的相似度。该方法把度量图相似度的问题简化为计算垂直维序列距离的问题。垂直维序列不仅包含... 详细信息

针对图相似度度量过程中复杂度高、信息缺失的问题,采用将图转换为广义树,将广义树表示为垂直维序列的方法,通过计算垂直维序列的距离度量图的相似度。该方法把度量图相似度的问题简化为计算垂直维序列距离的问题。垂直维序列不仅包含了顶点标号、入度和出度信息,而且体现了顶点的层次结构特性,保留了图中的路径信息。与现有方法相比,该方法在度量过程中考虑了更多的图信息,并将时间复杂度降至O(n^2)。

关键词：人工智能图相似度度量动态时间规整垂直维序列距离计算时间复杂度

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一种采用模型学习和经验回放加速的正则化自然行动器评判器算法

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计算机学报 2019年第3期42卷 532-553页

作者：钟珊刘全傅启明龚声蓉董虎胜苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 常熟理工学院计算机科学与工程学院江苏常熟215500 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 苏州科技大学江苏省建筑智慧节能重点实验室江苏苏州215006 软件新技术与产业化协同创新中心南京210000 苏州科技大学电子与信息工程学院江苏苏州215006

行动器评判器(Actor Critic,简称AC)算法是强化学习连续动作领域的一类重要算法,其采用独立的结构表示策略,但更新策略时需要大量样本导致样本效率不高.为了解决该问题,提出了基于模型学习和经验回放加速的正则化自然AC算法(Regularized... 详细信息

行动器评判器(Actor Critic,简称AC)算法是强化学习连续动作领域的一类重要算法,其采用独立的结构表示策略,但更新策略时需要大量样本导致样本效率不高.为了解决该问题,提出了基于模型学习和经验回放加速的正则化自然AC算法(Regularized Natural AC with Model Learning and Experience Replay,简称RNAC-ML-ER).RNAC-ML-ER将Agent与环境在线交互产生的样本用于学习系统动态性对应的线性模型和填充经验回放存储器.将线性模型产生的模拟样本和经验回放存储器中存储的样本作为在线样本的补充,实现值函数、优势函数和策略的更新.为了提高更新的效率,在每个时间步,仅当模型的预测误差未超过阈值时才利用该模型进行规划,同时根据TD-error从大到小的顺序对经验回放存储器中的样本进行回放.为了降低策略梯度估计的方差,引入优势函数参数向量对优势函数进行线性近似,在优势函数的目标函数中加入2-范数进行正则化,并通过优势函数参数向量来对策略梯度更新,以促进优势函数和策略的收敛.在指定的两个假设成立的条件下,通过理论分析证明了所提算法RNAC-ML-ER的收敛性.在4个强化学习的经典问题即平衡杆、小车上山、倒立摆和体操机器人中对RNACML-ER算法进行实验,结果表明所提算法能在大幅提高样本效率和学习速率的同时保持较高的稳定性.

关键词：行动器评判器算法模型学习经验回放最优策略正则化自然梯度

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基于半模型的OWL本体理由探求方法研究

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计算机学报 2018年第12期41卷 2720-2733页

作者：张瑜欧阳丹彤崔仙姬叶育鑫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长春130012 大连民族大学信息与通信工程学院辽宁大连116600

OWL本体理由探求是语义Web推理的重要任务之一.随着语义Web数据的急剧增长以及本体规模的不断扩大,目前的本体理由探求策略已难以满足它们对推理性能的要求.该文以基于黑盒的探求技术为研究对象,黑盒法是基于"扩张"和"收... 详细信息

OWL本体理由探求是语义Web推理的重要任务之一.随着语义Web数据的急剧增长以及本体规模的不断扩大,目前的本体理由探求策略已难以满足它们对推理性能的要求.该文以基于黑盒的探求技术为研究对象,黑盒法是基于"扩张"和"收缩"两个阶段实现理由探求任务的,"扩张"阶段的目标是获得蕴涵目标公理的理由的一个超集,"收缩"阶段对得到的理由超集进行删减至极小集合.然而,这两个阶段的主要时间开销在于频繁地调用推理机进行变化的公理集合与目标公理之间的蕴涵关系的检测,这会严重影响理由探求的效率.为了解决这一问题,通过观察理由探求过程中公理集合的变化情况,给出增量本体序列定义,并揭示了增量本体序列中的最大增量本体与理由之间的关系.增量本体序列的生成过程主要涉及两方面因素:(1)后继本体对先驱本体的有效扩充(必须保证是拟序关系);(2)对本体链中的本体是否蕴涵目标公理的推理判定(必须保证当且仅当最大本体蕴涵目标公理).在增量本体序列生成过程中,利用半模型证明了后继增量本体与目标公理之间的蕴涵关系是半可判定的,进而给出基于半模型增量推理的理由超集探求算法及其正确性证明.半模型增量推理的增量体现在:保留上一次得到的模型作为下一次判定的初始条件之一,从而避免传统蕴涵判定中,每一次都完全重构模型的冗余计算.最后,提出了一种与现有的收缩过程相反的理由求解方案——基于扩张的理由求解策略.通过迭代地添加公理过程,探测该公理集下的所有理由的公共元素.利用探测到的所有公共元素构造目标公理的理由.随后利用该文提出的增量推理任务分别给出新的"扩-缩"理由探求方法和"双扩"理由探求方法.实验结果表明,改进后的"扩-缩"理由探求方法在求解性能上优于原有的"扩-缩"理由探求方法;而新提出的基于增量推理的"双扩"理由探求方法在现有的求解策略中表现最优.

关键词：语义Web推理 OWL本体理由黑盒技术蕴涵关系

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结合引领策略的MMC求解最大约束满足问题

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南京大学学报（自然科学版） 2018年第1期54卷 134-147页

作者：赵双梅崔佳旭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

约束满足问题(Constraint Satisfaction Problem,CSP)是人工智能的一个重要研究方向,相关技术被广泛应用于配置、调度及规划等问题求解.但实际应用中,很多问题往往不存在满足所有约束的解,即呈现为过度约束.MaxCSP是处理过度约束一个简... 详细信息

约束满足问题(Constraint Satisfaction Problem,CSP)是人工智能的一个重要研究方向,相关技术被广泛应用于配置、调度及规划等问题求解.但实际应用中,很多问题往往不存在满足所有约束的解,即呈现为过度约束.MaxCSP是处理过度约束一个简单而有效的框架,它的思想是求出满足尽可能多约束的解,其本质是约束优化问题.受元启发式算法在求解连续约束优化问题方面大量成功案例的启发,基于新近提出的作曲家算法(Method of Musical Composition,MMC)求解MaxCSP,在标准MMC算法的基础上引入引领策略,并将其离散化,以求解MaxCSP.最后,在广为流行的MaxCSP测试问题实例集上进行了求解测试并与改进的教与学(Teaching-learningbased Optimization,TLBO)算法和差分进化(Differential Evolution,DE)算法进行比较.实验结果表明,改进的算法无论对于求解可满足MaxCSP还是不可满足MaxCSP,都具有明显的优势.

关键词：约束满足问题 Max-CSP 作曲家算法引领策略教与学算法差分进化算法

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基于形态学与灰度分布的序列虹膜质量评价算法

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吉林大学学报（理学版） 2018年第5期56卷 1156-1162页

作者：刘帅刘元宁朱晓冬刘文滔程垚松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 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012

基于形态学和灰度直方图中的灰度分布,提出一种虹膜质量评价算法.通过清晰度,基于二值形态学的活体检测,灰度直方图灰度分布的区域有效判定以及超界偏移度和斜视离心度的斜眼程度判断,解决了连续采集的序列虹膜质量评价中因判别指标严... 详细信息

基于形态学和灰度直方图中的灰度分布,提出一种虹膜质量评价算法.通过清晰度,基于二值形态学的活体检测,灰度直方图灰度分布的区域有效判定以及超界偏移度和斜视离心度的斜眼程度判断,解决了连续采集的序列虹膜质量评价中因判别指标严苛导致的有效虹膜幸存率过低的问题.在排除不合格图像的同时,尽可能地保留可以进行识别的虹膜,以提高有效虹膜幸存率,并且时间消耗相对较短.

关键词：虹膜质量评价二值形态学区域有效判定超界偏移度斜视离心度

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面向误诊提示的疾病-症状语义网构建

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吉林大学学报（工学版） 2018年第3期48卷 859-865页

作者：黄岚纪林影姚刚翟睿峰白天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 吉林大学第二医院神经内科长春130041 长春理工大学电子信息工程学院长春130022

首先,从医疗语料库中识别症状描述词语,基于症状间语义关系构建症状本体。然后,通过文本挖掘抽取疾病与症状间的关系、疾病与疾病间的易误诊关系,建立疾病-症状语义网DSSN。DSSN中包含了疾病本体DO、新构建的症状本体、疾病间的易误诊... 详细信息

首先,从医疗语料库中识别症状描述词语,基于症状间语义关系构建症状本体。然后,通过文本挖掘抽取疾病与症状间的关系、疾病与疾病间的易误诊关系,建立疾病-症状语义网DSSN。DSSN中包含了疾病本体DO、新构建的症状本体、疾病间的易误诊关系及鉴别诊断知识。最后,通过一个临床诊断中的用例来说明DSSN在临床辅助诊断系统中对易误诊提示的帮助。

关键词：人工智能语义网文本挖掘误诊本体

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一种重量测量系统的设计

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实验科学与技术 2019年第3期17卷 19-22页

作者：张仲明郭东伟吕巍张立明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长春130012

重量测量仪是将称量与传感器技术、转换技术和信息处理等技术结合成一体的现代新型计量手段,该文设计了一种基于重量传感器、STC12C5A60S2单片机和YM12864C图形液晶显示器的重量测量系统。该系统首先通过压敏电阻将质量信号转变为压力信... 详细信息

重量测量仪是将称量与传感器技术、转换技术和信息处理等技术结合成一体的现代新型计量手段,该文设计了一种基于重量传感器、STC12C5A60S2单片机和YM12864C图形液晶显示器的重量测量系统。该系统首先通过压敏电阻将质量信号转变为压力信号,再借助于线性放大器和A/D转换将其输出为适合于CPU处理的电压数字信号,最后转换为砝码重量显示在YM12864C图形液晶显示器中。实验结果显示,该文设计的系统与高精密天平的重量基准的差别均小于0.5g,偏差度也在0.5 g范围内,基本接近高精度天平所具有的性能。

关键词：重量测量系统重量传感器 STC12C5A60S2单片机 YM12864C图形液晶显示器

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基于有限序列的压缩新算法

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吉林大学学报（工学版） 2018年第3期48卷 882-886页

作者：赵宏伟刘宇琦特日根陈长征臧雪柏吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 中国科学院应用光学国家重点实验室长春130033 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 长光卫星技术有限公司长春130000

为了降低排序序列的空间复杂度,提出了CSNB二进制压缩排序数。通过包含有01校验、奇偶校验以及CSNA校验的解压算法,正确地还原出原序列,并对解压算法结果的唯一性进行了理论及实验检验。从实验结果可知,CSNB能够正确描述任意排序序列,... 详细信息

为了降低排序序列的空间复杂度,提出了CSNB二进制压缩排序数。通过包含有01校验、奇偶校验以及CSNA校验的解压算法,正确地还原出原序列,并对解压算法结果的唯一性进行了理论及实验检验。从实验结果可知,CSNB能够正确描述任意排序序列,且通过CSNB解压算法可以得到唯一解,即可以还原出原序列。通过对CSNB压缩算法的测试,表明CSNB压缩算法对整数型文档具有较高的压缩率。数据压缩不仅可以节省数据的存储空间,而且能够增强其在传输过程中的安全和效率。

关键词：计算机应用数据压缩压缩编码整数数据数据还原

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基于隐喻词扩展的短文本聚类算法

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吉林大学学报（理学版） 2018年第6期56卷 1447-1452页

作者：王烨左万利王英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

针对目前短文本词汇量少、表达形式多样,导致同种类文本聚类方法无效的问题,提出一种利用中文维基百科的丰富词汇间关系对短文本的隐喻词进行扩充的方法,以解决短文本包含信息少、词汇表达形式多样的不足.实验结果表明,该算法可有效提... 详细信息

针对目前短文本词汇量少、表达形式多样,导致同种类文本聚类方法无效的问题,提出一种利用中文维基百科的丰富词汇间关系对短文本的隐喻词进行扩充的方法,以解决短文本包含信息少、词汇表达形式多样的不足.实验结果表明,该算法可有效提升短文本的聚类效果.

关键词：文本聚类短文本维基百科文本扩展

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基于标签传播的重叠社区发现算法

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大连理工大学学报 2018年第4期58卷 414-421页

作者：吴春国李艳振李瑛高瑞时小虎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 吉林大学珠海学院计算机学院广东珠海519041

重叠社区发现是复杂网络研究的重要课题.提出一种基于标签传播的重叠社区发现算法.首先利用标签传播算法得到初始无重叠社区划分结果,之后通过设计新的重叠节点识别算法确定重叠节点,最后再根据重叠节点的识别结果对社区进行合并从而得... 详细信息

重叠社区发现是复杂网络研究的重要课题.提出一种基于标签传播的重叠社区发现算法.首先利用标签传播算法得到初始无重叠社区划分结果,之后通过设计新的重叠节点识别算法确定重叠节点,最后再根据重叠节点的识别结果对社区进行合并从而得到最终的重叠社区划分结果.该算法克服了已有算法重叠节点占比过大的弊端.为验证算法的有效性,在LFR人工数据集、3个标准公开测试集以及真实的大豆基因共表达网络上进行实验,并与已有算法进行对比.实验结果表明,该算法性能明显优于对比算法,极大地改善了重叠节点比重过大问题.

关键词：重叠社区社区发现标签传播复杂网络基因表达数据

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