检索结果-内蒙古大学图书馆

通信学报 2016年第6期37卷 65-74页

作者：朱斐许志鹏刘全伏玉琛王辉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

针对大数据体量大的问题,在Macro-Q算法的基础上提出了一种在线更新的Macro-Q算法(MQIU),同时更新抽象动作的值函数和元动作的值函数,提高了数据样本的利用率。针对传统的马尔可夫过程模型和抽象动作均难于应对可变性,引入中断机制,提... 详细信息

针对大数据体量大的问题,在Macro-Q算法的基础上提出了一种在线更新的Macro-Q算法(MQIU),同时更新抽象动作的值函数和元动作的值函数,提高了数据样本的利用率。针对传统的马尔可夫过程模型和抽象动作均难于应对可变性,引入中断机制,提出了一种可中断抽象动作的Macro-Q无模型学习算法(IMQ),能在动态环境下学习并改进控制策略。仿真结果验证了MQIU算法能加快算法收敛速度,进而能解决更大规模的问题,同时也验证了IMQ算法能够加快任务的求解,并保持学习性能的稳定性。

关键词：大数据强化学习分层强化学习 Option 在线学习

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基于成功回溯的约束推理技术

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吉林大学学报（工学版） 2016年第5期46卷 1622-1626页

作者：王涛张乾李占山张良长春工业大学计算机科学与工程学院长春130012 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

提出了基于成功回溯的约束推理技术及其相应的约束求解算法MAC_BTS,并证明了该算法在一条分枝上回溯到网络相容状态的最坏时间复杂度是O（ned3）。实验结果表明：新的MAC_BTS算法在大多数问题的求解上较国际上流行的MAC3rm算法以及MAC_L... 详细信息

提出了基于成功回溯的约束推理技术及其相应的约束求解算法MAC_BTS,并证明了该算法在一条分枝上回溯到网络相容状态的最坏时间复杂度是O（ned3）。实验结果表明：新的MAC_BTS算法在大多数问题的求解上较国际上流行的MAC3rm算法以及MAC_LC算法取得了10%~20%的加速,甚至在某些问题上达到50%,可见该算法在效率上更优。

关键词：人工智能约束满足问题约束推理成功回溯

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具有几何不变性的图像复制-粘贴盲鉴别算法

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电子学报 2016年第11期44卷 2592-2599页

作者：吕颖达申铉京陈海鹏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 吉林大学公共计算机教学与研究中心吉林长春130012

提出一种具有几何不变性的复制-粘贴盲鉴别算法.该算法首先定义灰度级别和灰度结构,根据像素的灰度级别划分图像块,再结合其灰度结构定位可疑块对;然后对每一组可疑块对进行基于对数极坐标变换的相位相关,并粗略定位篡改区域;最后,精确... 详细信息

提出一种具有几何不变性的复制-粘贴盲鉴别算法.该算法首先定义灰度级别和灰度结构,根据像素的灰度级别划分图像块,再结合其灰度结构定位可疑块对;然后对每一组可疑块对进行基于对数极坐标变换的相位相关,并粗略定位篡改区域;最后,精确计算篡改区域之间的旋转角度、缩放尺度及平移量,从而定位复制-粘贴区域.实验结果表明,该算法不但具有旋转、缩放等几何不变性,而且具有较高检测效率及较强的鲁棒性.

关键词：盲鉴别复制-粘贴篡改对数极坐标变换相位相关

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基于表达谱数据的乳腺癌疾病力学-药物靶点识别

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北京生物医学工程 2017年第6期36卷 558-563,625页

作者：余静芸李乾鹏田地李冬果首都医科大学生物医学工程学院北京100069 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

目的通过挖掘乳腺癌疾病力学-药物靶点,将力学与药物相结合,为乳腺癌新药的开发以及老药新用提供重要参考。方法基于乳腺癌多重表达谱数据及GO数据库注释文件,应用差异表达分析及富集分析等生物信息学方法挖掘与乳腺癌疾病力学-药物相... 详细信息

目的通过挖掘乳腺癌疾病力学-药物靶点,将力学与药物相结合,为乳腺癌新药的开发以及老药新用提供重要参考。方法基于乳腺癌多重表达谱数据及GO数据库注释文件,应用差异表达分析及富集分析等生物信息学方法挖掘与乳腺癌疾病力学-药物相关的作用靶点,并基于药物靶点数据库构建包含GO功能-基因-药物的三维网络图。结果通过整合数据识别出乳腺癌疾病中参与到力学-药学作用机制中的靶点87个,其中12个被证实为乳腺癌或癌症药物靶点并且发挥了力学相关功能,其余靶点可作为潜在乳腺癌药物靶点。结论通过数据挖掘找出87个参与到乳腺癌疾病力学-药学作用中的靶点,揭示了乳腺癌疾病中力学-药物作用的分子机制,为疾病药物治疗提供了指引。

关键词：乳腺癌力学微环境药物靶点功能分析数据挖掘

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采用高斯拟合的全局阈值算法阈值优化框架

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计算机研究与发展 2016年第4期53卷 892-903页

作者：陈海鹏申铉京龙建武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 重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054

采用最大类间方差法、最大熵法和最小误差法3种经典全局阈值方法获得的阈值,存在一定偏差.针对该问题,提出了一种采用高斯拟合的全局阈值算法阈值优化框架(TOF).本优化框架先利用全局阈值算法获得初始阈值,将图像粗分为背景和目标2个部... 详细信息

采用最大类间方差法、最大熵法和最小误差法3种经典全局阈值方法获得的阈值,存在一定偏差.针对该问题,提出了一种采用高斯拟合的全局阈值算法阈值优化框架(TOF).本优化框架先利用全局阈值算法获得初始阈值,将图像粗分为背景和目标2个部分,然后分别计算各部分均值和方差来拟合出2个高斯分布.由于最佳阈值位于2个高斯分布的交点位置,为此本框架采用多次迭代方式来优化阈值,直至最终收敛到最佳阈值.为提高抗噪性能,结合三维直方图重建和降维思想,提出了一种鲁棒的采用高斯拟合的全局阈值算法阈值优化框架(RTOF).实验结果表明,对于以上经典全局算法,采用本优化方法均能收敛到一个最佳阈值,同时本算法还具有鲁棒的抗噪性能和较高的执行效率.

关键词：图像分割阈值优化 Otsu算法最小误差算法最大熵算法高斯拟合

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面向不确定移动对象的连续K近邻查询算法

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模式识别与人工智能 2016年第11期29卷 1048-1056页

作者：于彦伟齐建鹏宋鹏张永刚烟台大学计算机与控制工程学院烟台264005 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

近年来,位置服务等领域急需解决的一个难点问题是不确定移动对象连续K近邻查询.基于此情况,文中提出高效的面向不确定移动对象的连续K近邻查询算法.首先提出2种预测移动对象可能区域算法Max Min与Rate,利用最近一段时间窗口内的位置采... 详细信息

近年来,位置服务等领域急需解决的一个难点问题是不确定移动对象连续K近邻查询.基于此情况,文中提出高效的面向不确定移动对象的连续K近邻查询算法.首先提出2种预测移动对象可能区域算法Max Min与Rate,利用最近一段时间窗口内的位置采样、速度和方向预测移动对象在查询时刻到未来I区间可能的位置区域.同时使用最小距离与最大距离区间描述移动对象到查询对象的距离.然后采用优化的基于模糊可能度判定的排序方法查找查询对象的K近邻.最后在真实和合成的大规模移动对象数据集上验证文中方法的有效性.

关键词：移动对象 K近邻查询可能度判定排序

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基于信道补偿的说话人识别算法

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吉林大学学报（工学版） 2016年第3期46卷 870-875页

作者：申铉京翟玉杰卢禹彤王玉陈海鹏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 香港理工大学工程学院香港999077 吉林大学应用技术学院长春130012

现有说话人识别算法普遍受信道因素的干扰,为了提高算法的准确率,在特征级利用特征弯折算法对语音特征参数进行处理,在模型级利用因子分析技术对说话人混合高斯模型(GMM)进行信道处理。对端点进行检测后,利用特征弯折算法对语音特征参... 详细信息

现有说话人识别算法普遍受信道因素的干扰,为了提高算法的准确率,在特征级利用特征弯折算法对语音特征参数进行处理,在模型级利用因子分析技术对说话人混合高斯模型(GMM)进行信道处理。对端点进行检测后,利用特征弯折算法对语音特征参数梅尔倒谱系数(MFCC)进行处理,去除线性信道和背景噪声的影响,并建立说话人GMM。然后利用因子分析技术拟合说话人特征空间与信道空间的差异,去除信道因子的影响。最后提取高斯超向量并通过支持向量机(SVM)得到识别结果。实验结果证明了信道补偿算法与GMM-SVM相结合能获得更好的识别率,并能保证算法的鲁棒性。

关键词：计算机应用说话人识别支持向量机混合高斯模型特征弯折隐藏因子分析

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基于交互意见和地位理论的符号网络链接预测模型

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计算机研究与发展 2016年第4期53卷 764-775页

作者：王鑫王英左万利长春工程学院计算机技术与工程学院长春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 广西可信软件重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012

随着社会网络的普遍和流行,社会网络为符号网络(signed network)的深入研究提出了更多的全新问题,其中链接预测是符号网络研究的核心问题之一.交互意见和地位理论能够较好地解释符号网络中链接关系的构建和链接的符号属性,二者作为链接... 详细信息

随着社会网络的普遍和流行,社会网络为符号网络(signed network)的深入研究提出了更多的全新问题,其中链接预测是符号网络研究的核心问题之一.交互意见和地位理论能够较好地解释符号网络中链接关系的构建和链接的符号属性,二者作为链接构建的诱因为提高链接预测的质量提供了理论基础.因此,通过研究交互意见和地位理论与链接关系的强相关性,构建符号网络链接预测模型.首先,利用交互意见增强待分解矩阵的可靠度,弥补由地位理论的对称性所带来的局限性;然后,在稀疏学习矩阵分解模型基础上,将交互意见建模为增强可靠度因子,同时将地位理论建模为稀疏学习模型的正则化项;最后,构建基于交互意见和地位理论的符号网络链接预测模型MF-SI.实验结果表明相比于其他基本方法,MF-SI模型获得了较好的预测质量,说明集成交互意见和地位理论能够较好地实现符号网络链接预测问题.

关键词：符号网络链接预测稀疏学习交互意见地位理论

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一种高效的随机块模型学习算法

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软件学报 2016年第9期27卷 2248-2264页

作者：赵学华杨博陈贺昌深圳信息职业技术学院数字媒体学院广东深圳518172 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

由于随机块模型能够有效处理不具有先验知识的网络,对其研究成为了机器学习、网络数据挖掘和社会网络分析等领域的研究热点.如何设计出具有模型选择能力的快速随机块模型学习算法,是目前随机块模型研究面临的一个主要挑战.提出一种精细... 详细信息

由于随机块模型能够有效处理不具有先验知识的网络,对其研究成为了机器学习、网络数据挖掘和社会网络分析等领域的研究热点.如何设计出具有模型选择能力的快速随机块模型学习算法,是目前随机块模型研究面临的一个主要挑战.提出一种精细随机块模型及其快速学习算法.该学习方法基于提出的模型与最小消息长度推导出一个新成本函数,利用期望最大化参数估计方法,实现了边评价模型边估计参数的并行学习策略,以此方式显著降低随机块模型学习的时间复杂性.分别采用人工网络与真实网络,从学习时间和学习精度两方面对提出的学习算法进行了验证,并与现有的代表性随机块模型学习方法进行了对比.实验结果表明:提出的算法能够在保持学习精度的情况下显著降低时间复杂性,在学习精度和时间之间取得很好的折衷;在无任何先验知识的情况下,可处理的网络规模从几百节点提高至几万节点.另外,通过网络链接预测的实验,其结果也表明了提出的模型及学习算法相比现有随机块模型和学习方法具有更好的泛化能力.

关键词：网络数据挖掘社会网络分析随机块模型模型选择链接预测

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缩微智能车目标检测系统的设计与仿真

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北京工业大学学报 2016年第10期42卷 1509-1518页

作者：刘衍珩高思伟王健邓伟文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 吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室长春130012

为实现对车辆前方目标检测,提出并模拟了一种对缩微智能车前方目标进行检测的方案.在交通沙盘中,搭载ARM9开发板的缩微智能车,通过多种传感器数据融合采集缩微智能车的前方目标信息,然后再对数据进行集中处理.处理过程包括对视觉数据进... 详细信息

为实现对车辆前方目标检测,提出并模拟了一种对缩微智能车前方目标进行检测的方案.在交通沙盘中,搭载ARM9开发板的缩微智能车,通过多种传感器数据融合采集缩微智能车的前方目标信息,然后再对数据进行集中处理.处理过程包括对视觉数据进行行人识别、对雷达数据进行目标状态分析,以及对通信数据进行分包,最后将数据包发送到监控平台完成前方运动目标信息的实时显示.仿真结果表明:该系统实现了对缩微智能车前方目标信息的实时采集,其采集精度和系统稳定性优于传统的目标运动信息采集系统.

关键词：前方目标检测缩微智能车目标检测多传感器

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