检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与科学 2023年第12期45卷 2274-2280页

作者：王英陈文祺韩耀郴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

深度学习在提取数据特征方面取得了巨大的成功,尤其是在处理节点间关系信息丰富的图数据时,通过在频域上使用图滤波器进行图卷积操作,设计出了多种图神经网络。这些图神经网络主要关注设计固定的滤波器或学习简单的滤波器,但这种对滤波... 详细信息

深度学习在提取数据特征方面取得了巨大的成功,尤其是在处理节点间关系信息丰富的图数据时,通过在频域上使用图滤波器进行图卷积操作,设计出了多种图神经网络。这些图神经网络主要关注设计固定的滤波器或学习简单的滤波器,但这种对滤波器的简化可能会导致滤波器不能适用于所有的图数据。为了解决上述问题,提出了一种基于元学习和图滤波器的节点分类模型MGCN,以提高图滤波器的普适性。模型利用元学习为图卷积神经网络(GCN)的滤波器学习了一组初始化权重,在对滤波器的权重进行微调之后,模型可以快速地适应新任务。为了验证MGCN的有效性,在6个基线数据集上进行了大量实验。实验结果表明,提出的模型相比于传统图神经网络模型可以适用于更加广泛的图数据。

关键词：元学习图神经网络图滤波器节点分类

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基于兴趣函数的多样化Option-Critic算法

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计算机研究与发展 2024年第12期61卷 3108-3120页

作者：栗军伟刘全黄志刚徐亚鹏苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 软件新技术与产业化协同创新中心(南京大学) 南京210023 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 长春130012 江苏省计算机信息处理技术重点实验室(苏州大学) 江苏苏州215006

Option框架作为分层强化学习的一种常用时序抽象方法,允许智能体在不同的时间尺度上学习策略,可以有效解决稀疏奖励问题.为了保证Option可以引导智能体访问更多的状态空间,一些方法通过引入基于互信息的内部奖励和终止函数来提升Option... 详细信息

Option框架作为分层强化学习的一种常用时序抽象方法,允许智能体在不同的时间尺度上学习策略,可以有效解决稀疏奖励问题.为了保证Option可以引导智能体访问更多的状态空间,一些方法通过引入基于互信息的内部奖励和终止函数来提升Option内部策略的多样性.但这会导致算法学习速度慢和内部策略的知识迁移能力低等问题,严重影响了算法性能.针对以上问题,提出基于兴趣函数优化的多样化Option-Critic算法(diversity-enriched Option-Critic algorithm with interest functions,DEOC-IF).该算法在多样化Option-Critic算法(diversity-enriched Option-Critic,DEOC)的基础上,通过引入兴趣函数约束上层策略对Option内部策略的选择,既保证了Option集合的多样性,又使得学习到的内部策略可以关注状态空间的不同区域,有利于提高算法的知识迁移能力,加快学习速度.此外,DEOC-IF算法引入一种新的兴趣函数更新梯度,有利于提高算法的探索能力.为了验证算法的有效性和知识迁移能力,分别在4房间导航任务、Mujoco和MiniWorld实验环境中,将DEOC-IF算法与其他最新算法进行对比实验.结果表明,DEOC-IF算法具有更好的性能优势和策略迁移能力.

关键词：强化学习时序抽象 Option框架兴趣函数 Option-Critic算法

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身份保持约束下的面部图像超分辨率重建方法

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数据采集与处理 2023年第2期38卷 350-363页

作者：田旭刁红军凌兴宏苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006 苏州城市学院苏州215104 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

低分辨率是影响人脸识别精度的重要因素。一种有效方法是使用图像超分辨率技术对低分辨率图像重建,生成超分辨率图像后再对其作人脸识别,从而克服低分辨率面部图像对人脸识别的限制。但是,现有超分辨率方法在重建过程中往往忽略了保持... 详细信息

低分辨率是影响人脸识别精度的重要因素。一种有效方法是使用图像超分辨率技术对低分辨率图像重建,生成超分辨率图像后再对其作人脸识别,从而克服低分辨率面部图像对人脸识别的限制。但是,现有超分辨率方法在重建过程中往往忽略了保持其原始身份信息,这直接影响生成图像的人脸识别结果。针对上述问题,提出了一种身份保持约束下的面部超分辨率重建方法IPNet,在提高低分辨率面部图像质量的同时,能保持重建后的面部图像身份。IPNet方法将语义分割网络和面部生成器相结合,通过语义分割网络提取低维隐码和多分辨率空间特征,进而指导面部生成器输出接近于原图的真实面部图像。在此基础上引入人脸识别网络,将身份信息整合到超分辨率方法中,从而约束重建前后的面部图像身份保持一致。实验结果表明,IPNet方法在超分辨率图像质量和身份保持上均优于其他对比方法。

关键词：超分辨率人脸识别语义分割面部生成器身份保持

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地理分布数据中心的工作流经济高效资源分配

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吉林大学学报（工学版） 2021年第4期51卷 1349-1357页

作者：魏晓辉汤钫宇李洪亮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

针对工作流作业跨数据中心传输产生高额流量费用的场景,对跨地理分布数据中心工作流作业资源分配问题进行了分析并建模,使用启发的贪心思想提出了MCCD算法,并将本文算法与常见的几种资源分配算法进行了对比。实验的结果验证了本文算法... 详细信息

针对工作流作业跨数据中心传输产生高额流量费用的场景,对跨地理分布数据中心工作流作业资源分配问题进行了分析并建模,使用启发的贪心思想提出了MCCD算法,并将本文算法与常见的几种资源分配算法进行了对比。实验的结果验证了本文算法在跨地理分布数据中心的工作流作业中,可以有效降低用户通信流量资费平均达40%,对于降低用户跨地理分布数据中心的通信资费有明显的帮助。

关键词：云计算地理分布式工作流调度经济高效启发式算法

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基于图神经网络的兴趣活动推荐算法

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吉林大学学报（工学版） 2021年第1期51卷 278-284页

作者：魏晓辉孙冰怡崔佳旭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

针对在基于事件的社交网络中,用户和其参加过的活动天然构成异质网络这一特点,提出了一个端到端的推荐算法,旨在使用异质网络的高阶连接性和非线性匹配关系,提高活动的推荐命中率。首先,通过图神经网络提取异质图的高阶连接信息对每个... 详细信息

针对在基于事件的社交网络中,用户和其参加过的活动天然构成异质网络这一特点,提出了一个端到端的推荐算法,旨在使用异质网络的高阶连接性和非线性匹配关系,提高活动的推荐命中率。首先,通过图神经网络提取异质图的高阶连接信息对每个节点的影响,更新节点的嵌入式表示;然后,将用户-活动的嵌入式表示输入到多层感知机中,得到基于当前嵌入式表示的匹配概率,反向传播更新模型参数;重复此过程,获得最终的匹配概率。实验结果表明:本文算法训练稳定;相较于已有方法,命中率提高10%以上,归一化折损累计增益提高约10%;相较于不考虑异质图的高阶连接性的情况,命中率和归一化折损累计增益均有提高。

关键词：计算机软件与理论推荐系统基于事件的社交网络异质图图神经网络

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基于信息熵函数的启发式贝叶斯因果推理

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计算机学报 2021年第10期44卷 2135-2147页

作者：刘洋王利民孙铭会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

贝叶斯网络分类器(BNC)由于其优越的分类性能和可解释性在数据挖掘和人工智能等领域有着广泛的应用.信息论为其迅速发展奠定了坚实的数学理论基础,例如条件互信息被用来度量BNC拓扑结构中属性间的条件依赖关系.然而,贝叶斯网络又被称为... 详细信息

贝叶斯网络分类器(BNC)由于其优越的分类性能和可解释性在数据挖掘和人工智能等领域有着广泛的应用.信息论为其迅速发展奠定了坚实的数学理论基础,例如条件互信息被用来度量BNC拓扑结构中属性间的条件依赖关系.然而,贝叶斯网络又被称为因果网络,但目前人工智能等领域中有关贝叶斯网络因果关系的研究是一个很有争议性的课题.属性间因果性的定义远比相关性的定义复杂微妙很多.而条件互信息可能不适用于度量BNC整体拓扑结构对数据的拟合性,并且其表达式的对称性决定了其只能描述属性之间的无向相关性,而非有向因果性.本文从信息熵的角度对贝叶斯网络中的因果关系进行了探索性的研究,首先基于对似然函数定义了联合熵函数与贝叶斯网络拓扑结构中联合概率分布的映射关系,然后在此基础上提出了类条件熵和局部条件熵函数来识别拓扑结构中属性间的因果关系.最后提出了一种基于类标签驱动的启发式结构学习方法来构建可以兼顾有标签数据拟合和无标签数据泛化的BNC(记为HBN).对美国加州大学欧文分校(UCI)机器学习数据库中35个数据集的实验评估表明,本文所提出算法与其它算法相比在分类性能上具有显著优势,例如HBN在0-1损失函数上明显优于CFWNB(17优5劣)、SKDB(14优5劣)、AIWNB(17优7劣);在偏差上HBN与CFWNB相比26优6劣,与SKDB相比10优5劣,与WAODE相比15优7劣,与RF相比29优4劣,与AIWNB相比22优6劣.由于CFWNB、WAODE、AIWNB没有结构学习过程,其拓扑结构不受训练数据扰动的影响.这三种算法的方差显著低于其它算法.而HBN的局部拓扑结构能充分体现测试实例中隐含的因果关系,在一定程度上减轻训练数据过拟合带来的负面影响.因此,与SKDB和RF相比,HBN的方差结果均明显占优(20优9劣,26优3劣).与其他算法相比,HBN的0-1损失函数和偏差结果分别平均提高了6.06%和12.65%.与SKDB和RF相比,HBN的方差结果平均提高了16.49%.HBN为不确定性知识表示和推理提供了一种有效且可行的方法.

关键词：贝叶斯网络分类器对数似然函数联合熵条件熵交叉熵

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结合格局检测与局部搜索的故障数据缩减方法

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吉林大学学报（工学版） 2021年第6期51卷 2144-2153页

作者：欧阳丹彤张必歌田乃予张立明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

针对集成电路故障诊断中故障数据缩减方法 N-cover存在冗余故障数据的问题,提出了结合格局检测与局部搜索的故障数据缩减方法。通过分析故障数据与端口覆盖次数的逻辑关系,提出了故障频率和故障覆盖度的概念以指导局部搜索。同时,结合... 详细信息

针对集成电路故障诊断中故障数据缩减方法 N-cover存在冗余故障数据的问题,提出了结合格局检测与局部搜索的故障数据缩减方法。通过分析故障数据与端口覆盖次数的逻辑关系,提出了故障频率和故障覆盖度的概念以指导局部搜索。同时,结合格局检测策略以避免重复搜索,进而通过减少冗余迭代来增加搜索广度。在标准测试用例上的实验结果表明,与现有方法相比,本文方法可有效缩减故障数据数目并提高求解效率。

关键词：人工智能故障诊断电路测试故障数据局部搜索格局检测

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基于正向软标签的轻量级关系抽取

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吉林大学学报（理学版） 2023年第2期61卷 317-324页

作者：宋函宇欧阳丹彤叶育鑫吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 一汽-大众汽车有限公司长春130011 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

针对关系抽取模型规模越来越大、耗时越来越长的问题,提出一种知识筛选机制,利用筛选出的正向软标签构造轻量级关系抽取模型.首先,利用知识蒸馏提取出知识并将其存储在软标签中,为避免知识蒸馏中教师与学生间差距大导致的知识难吸收问题... 详细信息

针对关系抽取模型规模越来越大、耗时越来越长的问题,提出一种知识筛选机制,利用筛选出的正向软标签构造轻量级关系抽取模型.首先,利用知识蒸馏提取出知识并将其存储在软标签中,为避免知识蒸馏中教师与学生间差距大导致的知识难吸收问题,使用教师助手知识蒸馏模式;其次,使用标签的余弦相似度筛选出正向软标签,在每步蒸馏中都动态赋予正向软标签更高的权重,以此削弱知识传递中错误标签导致的影响.在数据集SemEval-2010 Task 8上的实验结果表明,该模型不仅能完成轻量化关系抽取任务,还能提升抽取精度.

关键词：轻量级关系抽取知识筛选正向软标签知识蒸馏余弦相似度

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基于多方向局部二值模式与稳定特征的虹膜识别

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吉林大学学报（工学版） 2021年第2期51卷 650-658页

作者：朱晓冬张齐贤刘元宁吴迪吴祖慷王超群李昕龙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 吉林大学软件学院长春130012

为抑制虹膜图像中的噪声以及有效提取局部纹理的特征,从而提高虹膜识别率,提出了基于多方向局部二值模式与稳定特征的虹膜识别算法。通过多种滤波处理算法,从存在光照及噪声干扰的不稳定状态的虹膜图像中提取足量的虹膜内部特征点作为... 详细信息

为抑制虹膜图像中的噪声以及有效提取局部纹理的特征,从而提高虹膜识别率,提出了基于多方向局部二值模式与稳定特征的虹膜识别算法。通过多种滤波处理算法,从存在光照及噪声干扰的不稳定状态的虹膜图像中提取足量的虹膜内部特征点作为有效虹膜信息,进而形成虹膜的稳定特征图像。然后基于局部二进制模式,提出多方向局部二值模式提取特征向量,该方法不仅能描述虹膜图像的整体空间信息,而且还能降低特征图像的维度。最后用Hamming距离进行虹膜识别。对CASIA、JLU-6.0等虹膜库进行了识别和评价,实验结果表明:该方法不仅可以保证稳定特征的有效性,而且能有效提取局部纹理特征,具有更高的识别率和鲁棒性。

关键词：局部纹理虹膜识别局部二进制模式鲁棒性

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基于YOLOv3改进的用户界面组件检测算法

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吉林大学学报（工学版） 2021年第3期51卷 1026-1033页

作者：刘元宁吴迪朱晓冬张齐贤李双双郭书君王超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 吉林大学软件学院长春130012

针对传统方法识别用户界面(UI)组件时,无法进行组件分类的问题,本文提出了基于经典目标检测算法YOLOv3改进的算法用于UI组件检测任务,包括识别和分类。特征提取网络采用DenseNet紧密连接结构使提取到的特征能够充分使用;在特征提取网络... 详细信息

针对传统方法识别用户界面(UI)组件时,无法进行组件分类的问题,本文提出了基于经典目标检测算法YOLOv3改进的算法用于UI组件检测任务,包括识别和分类。特征提取网络采用DenseNet紧密连接结构使提取到的特征能够充分使用;在特征提取网络中加入通道注意力机制和空间注意力机制,使用加权的特征代替原来的特征用于后面的特征融合;构造4个维度的特征金字塔网络完成组件检测任务;使用Focalloss作为分类损失函数。在收集的真实UI数据集上进行实验,实验结果表明:在检测精度上,本文方法的召回率达到了91.97%,平均精度mAP达到了48.21%,相比传统检测方法,本文方法具有更好的性能。

关键词：计算机应用组件检测注意力机制焦损失函数

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