检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2024年第1期35卷 220-235页

作者：邹悦赖家洋张永刚吉林大学软件学院吉林长春130012 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

机器学习与自动推理的融合是当前人工智能研究的新趋势.约束满足问题是人工智能研究的经典问题,现实世界中大量的调度、规划和配置等问题均可以建模为约束满足问题,高效的求解算法一直是研究热点.近年来涌现出众多将机器学习应用于约束... 详细信息

机器学习与自动推理的融合是当前人工智能研究的新趋势.约束满足问题是人工智能研究的经典问题,现实世界中大量的调度、规划和配置等问题均可以建模为约束满足问题,高效的求解算法一直是研究热点.近年来涌现出众多将机器学习应用于约束满足问题求解的新方法,这些基于“学习-推理”的新方法为约束满足问题求解开辟了新方向并展示出巨大发展潜力,方法的突出优点是适应性强、可在线优化并具有更强的可扩展性.将当前的“学习-推理”方法分为基于消息传递神经网络、基于序列到序列和基于最优化等3类进行综述,详细分析各类方法的特点和在不同的问题集上求解效果,尤其对每类方法所涵盖的相关工作进行多角度的对比分析.最后,对基于“学习-推理”的约束求解方法进行总结和展望.

关键词：约束满足问题消息传递神经网络序列到序列强化学习最优化

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基于部分最大可满足性问题的动态系统中最小故障检测隔离集求解方法

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吉林大学学报（工学版） 2023年第4期53卷 1163-1173页

作者：欧阳丹彤孙睿田新亮张立明刘萍萍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

选择一组能够检测并隔离所有故障的故障检测隔离集(FDIS)是动态系统基于模型故障检测与隔离(FDI)的重要步骤,该步骤通常要求FDIS的基数最小,即求解最小故障检测隔离集(MFDIS),MFDIS的求解时间随着问题规模增大呈指数级增长。BILP(Binary... 详细信息

选择一组能够检测并隔离所有故障的故障检测隔离集(FDIS)是动态系统基于模型故障检测与隔离(FDI)的重要步骤,该步骤通常要求FDIS的基数最小,即求解最小故障检测隔离集(MFDIS),MFDIS的求解时间随着问题规模增大呈指数级增长。BILP(Binary integer linear programming)完备方法是现行动态系统中通用和最高效的MFDIS求解方法,但该方法的求解效率有待提高。本文首次提出了基于部分最大可满足性问题(PMS)的MFDIS求解方法。提出极小超定方程集(MSO)的概念,将部分MSO集合用MSO等价集表示,以缩减问题规模。将MFDIS求解问题转化为PMS问题,进而提高求解效率。实验结果表明,本文方法将问题规模平均约简至原来的8.22%;与BILP方法相比,本文方法的求解效率提高了4.18~9.5倍。

关键词：基于模型诊断最小故障检测隔离集故障检测与隔离最小型超定方程集部分最大可满足性问题

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基于集合阻塞的不确定系统中传感器选择方法

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吉林大学学报（工学版） 2023年第2期53卷 547-554页

作者：欧阳丹彤孙睿田新亮高博涵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

动态系统故障检测与隔离(FDI)的一个重要步骤是选择一组满足故障检测性与故障隔离性且花费最小的传感器集合。针对不确定系统,故障可诊断性量化方法被用来量化系统的故障检测性和故障隔离性。由于传感器选择问题的搜索空间随传感器规模... 详细信息

动态系统故障检测与隔离(FDI)的一个重要步骤是选择一组满足故障检测性与故障隔离性且花费最小的传感器集合。针对不确定系统,故障可诊断性量化方法被用来量化系统的故障检测性和故障隔离性。由于传感器选择问题的搜索空间随传感器规模增大呈指数增长,目前没有研究针对量化可诊断性的不确定系统提出传感器选择的完备方法。针对该问题本文提出基于集合阻塞策略的传感器选择算法:通过二进制整数优化问题(BILP)实现子集阻塞与超集阻塞;通过迭代阻塞搜索空间减小所需遍历的节点。在标准测试用例上的实验结果表明:针对实验中的绝大多数搜索空间,与深度优先遍历方法相比,本文方法效率提高了4.41~103.37倍。且在区分度计算次数相同的情况下,本文方法得到的大多数解优于现行的高效算法。

关键词：故障诊断传感器选择基于模型诊断故障可诊断性分析

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基于深度学习的核糖核酸二级结构预测方法

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吉林大学学报(工学版) 2025年第1期55卷 297-306页

作者：刘元宁臧子楠张浩刘震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 长崎综合科学大学研究生院工学研究科长崎851-0193

本文提出了一种基于深度学习的方法 UCEfold,用于预测核糖核酸(Ribonucleic acid,RNA)二级结构。UCEfold是一种同时采用“序列”和“图像”作为深度学习模型输入提取隐藏特征的全新方法,并在模型中加入一定的先验知识提高预测精度。在RN... 详细信息

本文提出了一种基于深度学习的方法 UCEfold,用于预测核糖核酸(Ribonucleic acid,RNA)二级结构。UCEfold是一种同时采用“序列”和“图像”作为深度学习模型输入提取隐藏特征的全新方法,并在模型中加入一定的先验知识提高预测精度。在RNAStralign和ArchiveⅡ两个数据集上测试UCEfold模型,结果表明UCEfold性能显著优于传统方法,能够更准确地预测带假结的RNA序列,并具有较强的泛化能力,有效解决了传统算法复杂度高、效率低下且无法预测假结的瓶颈。

关键词：计算机应用深度学习核糖核酸二级结构预测假结注意力机制

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强表达描述逻辑本体的后继式公理定位研究

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软件学报 2023年第8期34卷 3574-3586页

作者：李静欧阳丹彤叶育鑫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

公理定位能够挖掘描述逻辑中可解释的缺陷,并为逻辑蕴含结果寻找隐藏的理由,因此在描述逻辑研究中引起了广泛的关注.平衡描述逻辑表达能力和推理机求解效率问题一直是公理定位研究的重点内容.基于一种后继式判定算法,从白盒和黑盒两个... 详细信息

公理定位能够挖掘描述逻辑中可解释的缺陷,并为逻辑蕴含结果寻找隐藏的理由,因此在描述逻辑研究中引起了广泛的关注.平衡描述逻辑表达能力和推理机求解效率问题一直是公理定位研究的重点内容.基于一种后继式判定算法,从白盒和黑盒两个角度将其用于公理定位.白盒方法利用修正的后继式规则(即定位规则)来追踪推理的具体过程,并引入定位公式的概念建立子句的布尔公式标签与逻辑蕴含的所有极小公理集之间的对应关系.黑盒方法则直接调用基于未修正的后继式规则的推理机,并进一步利用碰集树方法求得逻辑蕴含的所有理由.最后,基于这样的两种面向强表达描述逻辑本体的公理定位算法设计推理工具,从理论和实验两方面验证其可行性,并与已有的推理工具比较求解性能.

关键词：公理定位后继式判定算法定位规则白盒与黑盒

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一种高效的FDE并行传播算法

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软件学报 2023年第9期34卷 4153-4166页

作者：李哲于哲舟李占山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

约束规划(constraint programming, CP)是表示和求解组合问题的经典范式之一.扩展约束(extensional constraint)或称表约束(table constraint)是约束规划中最为常见的约束类型.绝大多数约束规划问题都可以用表约束表达.在问题求解时,相... 详细信息

约束规划(constraint programming, CP)是表示和求解组合问题的经典范式之一.扩展约束(extensional constraint)或称表约束(table constraint)是约束规划中最为常见的约束类型.绝大多数约束规划问题都可以用表约束表达.在问题求解时,相容性算法用于缩减搜索空间.目前,最为高效的表约束相容性算法是简单表约缩减(simple table reduction, STR)算法簇,如Compact-Table (CT)和STRbit算法.它们在搜索过程中维持广义弧相容(generalized arc consistency, GAC).此外,完全成对相容性(full pairwise consistency, fPWC)是一种比GAC剪枝能力更强的相容性.最为高效的维持fPWC算法是PW-CT算法.多年来,人们提出了多种表约束相容性算法来提高剪枝能力和执行效率.因子分解编码(factor-decomposition encoding, FDE)通过对平凡问题重新编码.它一定程度地扩大了问题模型,使在新的问题上维持相对较弱的GAC等价于在原问题上维持fPWC.目前, FDE的合适STR算法是STRFDE和STR2,而不是CT.这是由于CT算法可能产生内存溢出问题.在维持相容性算法的过程中,需要将迭代地调用各个约束执行其相容性算法过滤搜索空间,这个过程称为约束传播.动态提交方案是一个并行约束传播框架,可以并行地调度约束执行传播算法.它在大规模问题中,改进效果尤为明显.改进STRFDE和动态提交传播算法.针对FDE提出了PSTRFDE算法. PSTRFDE可以嵌入到动态提交方案中,进一步提高了约束规划问题的求解效率.大量的实验表明, PSTRFDE与CT和STRbit相比,可以减少内存占用;与STRFDE和STR2相比,可以提高算法的效率.所作工作充分说明了PSTRFDE是FDE上最为高效的过滤算法.

关键词：约束规划并行约束传播相容性算法简单表缩减算法

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基于本体指导的矿产预测知识图谱构建研究

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地学前缘 2024年第4期31卷 16-25页

作者：叶育鑫刘家文曾婉馨叶水盛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 吉林大学综合信息矿产预测研究所吉林长春130026

在基于数据驱动范式的科学研究中,构建知识图谱已被证明是获取和表征知识的有效手段之一。然而,目前已构建的矿产资源预测领域知识图谱仍然存在诸多挑战和局限性,有待进一步解决和完善。首先,针对矿产预测的本体构建问题研究相对较少,... 详细信息

在基于数据驱动范式的科学研究中,构建知识图谱已被证明是获取和表征知识的有效手段之一。然而,目前已构建的矿产资源预测领域知识图谱仍然存在诸多挑战和局限性,有待进一步解决和完善。首先,针对矿产预测的本体构建问题研究相对较少,尤其是该领域现有知识图谱的本体层普遍缺乏时空语义,限制了对于矿产资源时空特征的有效表示与分析。其次,现有图谱构建方法主要为面向数据层面的文本抽取,而缺乏对于复杂逻辑关系的本体层建设,以及本体层与数据层之间的有效关联。以上问题会导致构建的地学知识图谱缺乏深层次的语义信息,难以满足矿产资源预测对表达复杂地学概念和关系的需求。针对上述问题,本研究以综合信息矿产预测理论为指导,旨在构建可应用于矿产预测任务的复杂语义知识图谱。具体而言,首先通过对矿产预测的理论和方法进行解析构建初始化领域本体,然后选择成熟的地质时间本体和地理空间本体对初始本体进行本体融合和扩展,通过嵌入时空语义有效表达地矿产资源的时空特征。此外,重点关注了本体层与数据层之间的关联建设,通过建立丰富的语义关系,实现知识图谱中各个节点之间的有效连接与信息共享。实验结果表明,采用本文所提出的方法构建的图谱在知识丰度和置信度等指标上均优于其他现有方法。这一研究为矿产预测领域提供了更为深入和全面的数据资源建设的方法支撑,有助于推动该领域的进一步发展和应用。

关键词：矿产资源知识图谱本体工程综合信息矿产预测理论

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基于模型诊断中隐式碰集的获取与判断

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计算机研究与发展 2025年

作者：欧阳继红黄森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(吉林大学)

基于模型诊断主要是根据系统的行为进行建模，一旦观察到异常行为就在系统模型上运行一个诊断算法来返回可能的解释．现有的诊断算法是每求出一个冲突集就计算一次极小碰集，然后再检验该极小碰集是否满足系统观测．这样虽然能够减少冗... 详细信息

基于模型诊断主要是根据系统的行为进行建模，一旦观察到异常行为就在系统模型上运行一个诊断算法来返回可能的解释．现有的诊断算法是每求出一个冲突集就计算一次极小碰集，然后再检验该极小碰集是否满足系统观测．这样虽然能够减少冗余解集的生成，但是计算冲突集的极小碰集难度随冲突集数量的增加呈指数级增长，而计算部分冲突集的极小碰集不一定是诊断，当检验极小碰集是否满足系统观测也是十分耗时的．针对以上问题，设计了一个筛选函数，在保证所得的碰集尽可能是诊断的情况下，分别从诊断的势和数量上来删除低质量的冲突集．除此之外，为了能够快速检验碰集是否是诊断，还根据电路的逻辑关系提出了一种高效的判定算法．在实验部分，详细分析了在设置不同数量的故障条件下运行时间和求解诊断个数的比较，与目前最先进的算法相比，效率最高提升2～40倍，诊断数量多获得5～200倍．

关键词：基于模型诊断系统观测极小冲突集极小碰集极小势诊断

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一种高效的求解最小负载着色问题的局部搜索算法

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软件学报 2025年

作者：田新亮欧阳丹彤周慧思蒋璐宇太然张立明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(吉林大学)

最小负载着色问题(minimum load coloring problem, MLCP)源于构建光通信网络的波分复用(wavelength division multiplexing, WDM)技术,是一个被证明的NP完全问题.由于NP完全问题有着随问题规模呈指数增长的解空间,因此启发式算法常被... 详细信息

最小负载着色问题(minimum load coloring problem, MLCP)源于构建光通信网络的波分复用(wavelength division multiplexing, WDM)技术,是一个被证明的NP完全问题.由于NP完全问题有着随问题规模呈指数增长的解空间,因此启发式算法常被用来解决这类问题.在对国内外相关工作的深入分析基础上得知,现有的多类求解MLCP问题的启发式算法中局部搜索算法表现是最好的.研究针对当前求解MLCP问题的局部搜索算法在数据预处理和邻域空间搜索上的不足,提出了两点相应的优化策略:一是在数据的预处理阶段,提出一度顶点规则来约简数据的规模,进而减小MLCP问题的搜索空间;二是在算法的邻域空间搜索阶段,提出两阶段多重选择策略(twostage best from multiple selections, TSBMS)来帮助局部搜索算法在面对不同规模的邻域空间时可以高效地选择一个高质量的邻居解,它有效地提高了局部搜索算法在处理不同规模数据时的求解表现.将这个优化后的局部搜索算法命名为IRLTS.采用74个经典的测试用例来验证IRLTS算法的有效性.实验结果表明,无论最优解还是平均解, IRLTS算法在大多数测试用例上都明显优于当前表现最好的3个局部搜索算法.此外,还通过实验验证了所提策略的有效性以及分析了关键参数对算法的影响.

关键词：最小负载着色问题启发式算法局部搜索算法

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联合时空注意力的视频显著性预测

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吉林大学学报（工学版） 2024年第6期54卷 1767-1776页

作者：孙铭会薛浩金玉波曲卫东秦贵和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 上海爱思博特管理咨询有限公司上海200050 光电对抗测试评估技术重点实验室河南洛阳471000

为了解决视频显著性预测任务中时间与空间特征联合建模的问题,提出联合时空注意力机制(COStA),共同提取时间和空间维度的注意信息,突出特定时间和区域的特征供模型来感知。基于该机制,进一步提出视频显著性预测模型TASED-COStA,对比实... 详细信息

为了解决视频显著性预测任务中时间与空间特征联合建模的问题,提出联合时空注意力机制(COStA),共同提取时间和空间维度的注意信息,突出特定时间和区域的特征供模型来感知。基于该机制,进一步提出视频显著性预测模型TASED-COStA,对比实验表明:COStA机制能为神经网络模型在CC、NSS与SIM三个评价指标上获得大于8%的性能提升,TASED-COStA模型能有效地建模视频信息中的时间与空间关系,并给出准确的预测结果。

关键词：计算机应用深度学习计算机视觉卷积神经网络视频显著性预测联合时空注意力机制

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