检索结果-内蒙古大学图书馆

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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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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一种改进的降噪自编码神经网络不平衡数据分类算法

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计算机应用研究 2017年第5期34卷 1329-1332页

作者：张成刚宋佳智姜静清裴志利内蒙古民族大学数学学院内蒙古通辽028000 内蒙古民族大学计算机科学与技术学院内蒙古通辽028000 东北师范大学计算机科学与信息技术学院长春130000 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

针对少数类样本合成过采样技术(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)在合成少数类新样本时会带来噪声问题,提出了一种改进降噪自编码神经网络不平衡数据分类算法(SMOTE-SDAE)。该算法通过SMOTE方法合成少数类新样本以均... 详细信息

针对少数类样本合成过采样技术(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)在合成少数类新样本时会带来噪声问题,提出了一种改进降噪自编码神经网络不平衡数据分类算法(SMOTE-SDAE)。该算法通过SMOTE方法合成少数类新样本以均衡原始数据集,考虑到合成样本过程中会产生噪声的影响,利用降噪自编码神经网络算法的逐层无监督降噪学习和有监督微调过程,有效实现对过采样数据集的降噪处理与数据分类。在UCI不平衡数据集上实验结果表明,相比传统SVM算法,该算法显著提高了不平衡数据集中少数类的分类精度。

关键词：神经网络过采样不平衡数据分类

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时空轨迹大数据分布式蜂群模式挖掘算法

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计算机工程与科学 2016年第2期38卷 255-261页

作者：于彦伟齐建鹏陆云辉赵金东张永刚烟台大学计算机与控制工程学院山东烟台264005 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

针对时空轨迹大数据的蜂群模式挖掘需求,提出了一种高效的基于MapReduce的分布式蜂群模式挖掘算法。首先,提出了基于最大移动目标集的对象集闭合蜂群模式概念,并利用最小时间支集优化了串行挖掘算法;其次,提出了蜂群模式的并行化挖掘模... 详细信息

针对时空轨迹大数据的蜂群模式挖掘需求,提出了一种高效的基于MapReduce的分布式蜂群模式挖掘算法。首先,提出了基于最大移动目标集的对象集闭合蜂群模式概念,并利用最小时间支集优化了串行挖掘算法;其次,提出了蜂群模式的并行化挖掘模型,利用蜂群模式时间域无关性,并行化了聚类与子时间域上的蜂群模式挖掘过程;第三,设计了一个基于MapReduce链式架构的分布式并行挖掘算法,通过四个阶段快速地实现了蜂群模式的并行挖掘;最后,在Hadoop平台上,使用真实交通轨迹大数据集对分布式算法的有效性和高效性进行了验证与分析。

关键词：时空轨迹挖掘大数据蜂群模式分布式 MapReduce

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一种基于随机投影的贝叶斯时间差分算法

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电子学报 2016年第11期44卷 2752-2757页

作者：刘全于俊王辉傅启明朱斐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 软件新技术与产业化协同创新中心江苏南京210023

在强化学习方法中,大部分的算法都是基于值函数评估的算法.高斯过程时间差分算法利用贝叶斯方法来评估值函数,通过贝尔曼公式和贝叶斯规则,建立立即奖赏与值函数之间的概率生成模型.在状态空间中,通过在线核稀疏化并利用最小二乘方法来... 详细信息

在强化学习方法中,大部分的算法都是基于值函数评估的算法.高斯过程时间差分算法利用贝叶斯方法来评估值函数,通过贝尔曼公式和贝叶斯规则,建立立即奖赏与值函数之间的概率生成模型.在状态空间中,通过在线核稀疏化并利用最小二乘方法来求解新样本的近似线性逼近,以提高算法的执行速度,但时间复杂度依然较高.针对在状态空间中近似状态的选择问题,在高斯过程框架下提出一种基于随机投影的贝叶斯时间差分算法,该算法利用哈希函数把字典状态集合中的元素映射成哈希值,根据哈希值进行分组,进而减少状态之间的比较.实验结果表明,该方法不仅能够提高算法的执行速度,而且较好地平衡了评估状态值函数精度和算法执行时间.

关键词：强化学习马尔科夫决策过程高斯过程随机投影时间差分算法

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基于需求模型的航天软件测试用例生成方法

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光学精密工程 2016年第5期24卷 1185-1196页

作者：哈清华刘大有沈湘衡刘逻吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所吉林长春130033 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

为了提高航天软件测试的效率和覆盖率,增加航天软件测试的有效性,提出了一种基于需求模型的软件测试用例设计方法。针对航天软件测试的特点,该方法采用从用例层深入至步骤层的测试优化策略。首先,基于元建模方法定义了一种测试需求模型... 详细信息

为了提高航天软件测试的效率和覆盖率,增加航天软件测试的有效性,提出了一种基于需求模型的软件测试用例设计方法。针对航天软件测试的特点,该方法采用从用例层深入至步骤层的测试优化策略。首先,基于元建模方法定义了一种测试需求模型;通过建立模型,将测试需求加以拆分,获取了测试需求之间的先后依赖关系以及测试需求与测试步骤之间的对应关系。然后,基于测试需求模型,构建了测试需求的路径图,进而通过对图的遍历获得了测试用例。最后,将该方法用于工程实践进行了实验验证。验证结果表明,该方法有效保证了测试活动的充分性和有效性,降低了测试用例约简的风险。与不约简的测试方法相比,该方法减少测试工作量达18%,减少测试用例数量为40%以上,软件测试的执行时间也减少了40%以上,在满足需求覆盖率的同时,有效提高了测试效率。

关键词：软件测试航天软件测试用例生成用例约简测试需求模型

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基于新道路发现的GIS地图更新算法

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计算机应用 2016年第9期36卷 2616-2619页

作者：郭森秦贵和肖晓任鹏飞孙铭会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

针对导航系统中电子地图的更新代价大、耗时长的问题,结合浮动车的历史GPS轨迹信息匹配到当前电子地图中时匹配时效的情形,提出了一种基于失效数据筛选的新道路判定和电子地图更新算法。首先,通过计算全部失效点的横纵跨度判断行驶轨迹... 详细信息

针对导航系统中电子地图的更新代价大、耗时长的问题,结合浮动车的历史GPS轨迹信息匹配到当前电子地图中时匹配时效的情形,提出了一种基于失效数据筛选的新道路判定和电子地图更新算法。首先,通过计算全部失效点的横纵跨度判断行驶轨迹的主方向。其次,通过飘逸筛选,剔除可能由于车载GPS采集设备因故障而产生的定位失准数据点组;利用基于直线的最小二乘法,对匹配失效的异常轨迹进行线性拟合,以确定轨迹的位置和方向;通过角度筛选,剔除误差较大的定位数据点组。最后,将筛选所得新道路的轨迹数据进行融合并排序,结合电子地图的路网结构,根据新道路的路段端点的匹配结果,将新道路插入到当前GIS电子地图的路网中。通过在某城市局部区域的电子地图路网数据上进行实验,结果表明该方法能够准确地判定和筛选新增道路,并将其正确地插入到电子地图的当前路网结构中。

关键词：新道路发现飘逸筛选轨迹拟合角度筛选地图更新

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自适应变异免疫算法在物流配送中心选址中的应用

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内蒙古民族大学学报（自然科学版） 2017年第5期32卷 406-411页

作者：平环宋初一姜静清内蒙古民族大学数学学院内蒙古通辽028043 内蒙古民族大学计算机科学与技术学院内蒙古通辽028043 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

随着经济的发展,物流业成为新兴产业,物流配送中心选址变得尤为重要.本文采用改进的免疫算法对一个中等规模进行配送中心选址.主要从两方面对免疫算法进行改进,一方面抗体与抗原的亲和度采用有阈值限制的矢量距进行计算,另一方面对变异... 详细信息

随着经济的发展,物流业成为新兴产业,物流配送中心选址变得尤为重要.本文采用改进的免疫算法对一个中等规模进行配送中心选址.主要从两方面对免疫算法进行改进,一方面抗体与抗原的亲和度采用有阈值限制的矢量距进行计算,另一方面对变异操作进行自适应化.实验表明,改进后的免疫算法不仅提高了精确度,而且提升了收敛速度.

关键词：物流配送中心自适应变异矢量距人工免疫算法

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命题模态逻辑S5系统中并行推理方法

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计算机科学与探索 2016年第12期10卷 1783-1792页

作者：杨洋李广力张桐搏刘磊吕帅吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学数学学院长春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

S5系统是一类知识表示能力和处理能力都较强的模态公理系统,它是认知逻辑、信念逻辑等非经典逻辑理论的基础。根据Kripke语义模型以及S5系统中部分公理,对命题模态逻辑S5公理系统的性质进行了较为深入的研究,并对S5系统中一类具有代表... 详细信息

S5系统是一类知识表示能力和处理能力都较强的模态公理系统,它是认知逻辑、信念逻辑等非经典逻辑理论的基础。根据Kripke语义模型以及S5系统中部分公理,对命题模态逻辑S5公理系统的性质进行了较为深入的研究,并对S5系统中一类具有代表性的标准模态子句集的特性进行了分析,提出了一种基于扩展规则方法的命题模态逻辑推理算法(propositional modal clausal reasoning based on novel extension rule,PMCRNER)。针对朴素算法时间复杂度较高的问题,利用任务间潜在的关联性对算法同时进行了粗粒度与细粒度并行化,提出了并行算法PPMCRNER(parallel PMCRNER)理论框架,并且与基本算法进行了对比。实验结果表明,PPMCRNER算法在不可满足的子句集上的推理具有良好的加速比,为高时间复杂性的模态推理方法的进一步研究提供了一种可行方案。

关键词：命题模态逻辑 S5公理系统并行推理扩展规则

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基于安卓平台的掌上校园APP的设计与开发研究

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信息与电脑 2016年第7期28卷 87-88页

作者：张亦聪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519040

在校园移动网络覆盖范围不断扩大,智能手机应用不断普及的作用下,校园在进行信息化建设的同时,逐渐认识到进行掌上校园APP的设计与开发的重要性。现阶段我国学生应用的大部分智能手机配置的是安卓系统,所以以安卓平台为基础,进行掌上校... 详细信息

在校园移动网络覆盖范围不断扩大,智能手机应用不断普及的作用下,校园在进行信息化建设的同时,逐渐认识到进行掌上校园APP的设计与开发的重要性。现阶段我国学生应用的大部分智能手机配置的是安卓系统,所以以安卓平台为基础,进行掌上校园APP的设计与开发已成为必然趋势。笔者在对基于安卓平台的掌上校园APP设计与开发背景和意义进行分析的基础上,结合某院校的实际情况,对基于安卓平台的掌上校园APP的设计与开发展开研究,为推动我国院校提升设计、开发掌上校园APP水平做出努力。

关键词：掌上校园 APP 安卓

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