检索结果-内蒙古大学图书馆

中国科学：信息科学 2019年第6期49卷 685-697页

作者：周慧思欧阳丹彤刘梦田乃予张立明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

部分最大可满足性问题(partial maximum satisfiability problem, PMS)是最大可满足性问题(maximum satisfiability problem, MaxSAT)的泛化问题,在很多领域中得到广泛应用.目前,在工业诊断实例方面PMS求解仍有待改进,在对基于随机搜索... 详细信息

部分最大可满足性问题(partial maximum satisfiability problem, PMS)是最大可满足性问题(maximum satisfiability problem, MaxSAT)的泛化问题,在很多领域中得到广泛应用.目前,在工业诊断实例方面PMS求解仍有待改进,在对基于随机搜索的PMS算法深入研究基础上,本文首次提出一种结合结构特征的随机搜索方法 (structure characteristics partial MaxSAT, SCPMS).首先,依据单元传播规则结合问题结构特征逐步将PMS问题中硬单元子句分成两部分,从而构造出因缺乏部分硬单元子句使得问题可满足的子问题;提出结合结构特征的随机搜索指导策略,对新的子问题再次利用单元传播找出原问题中的硬单元子句中硬阻塞变量,再结合子句特征翻转相应软阻塞变量,从而提高随机搜索的求解效率.实验结果表明,提出的SCPMS与最新的两个算法DeciDist和DistUp相比,在基于模型诊断问题(model-based diagnosis, MBD)的工业实例上, SCPMS求得的不满足软子句数有较大程度的减少.

关键词： PMS 单元传播最大可满足性问题随机搜索基于模型的诊断

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基于映射规则的数据产品自动生成方法及系统

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吉林大学学报（信息科学版） 2021年第4期39卷 403-408页

作者：李子恒叶育鑫曹玲玲刘思培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 北方信息控制研究院集团有限公司总体部南京211111

随着知识图谱的广泛应用,为了提高从中提取知识数据和产品数据的准确率和效率,以知识图谱为数据源,根据实际业务需求制定业务数据抽取与组织规则(抽取规则即为题目中的映射规则,设计规则的表达描述方法和规范约束,由业务需求者填写实际... 详细信息

随着知识图谱的广泛应用,为了提高从中提取知识数据和产品数据的准确率和效率,以知识图谱为数据源,根据实际业务需求制定业务数据抽取与组织规则(抽取规则即为题目中的映射规则,设计规则的表达描述方法和规范约束,由业务需求者填写实际可实施抽取的规则),支持根据该规则从知识图谱中抽取符合规则的子图。由于该子图符合设计业务需求方的规则,因此该子图包含了符合业务需求的数据和组织结构。通过数据产品生成规则(从结构相对固定,具备实际业务含义的子图数据生成报告文档、统计表格等业务用户最终需要的数据产品),从抽取的子图生成需要的数据产品(报告文档,统计表格等)。通过SPARQL查询语言、自然语言生成等技术实现了以知识图谱为数据源,快速自动地生成文本、图表、报告文档等数据产品,大幅度提升了效率。

关键词：知识图谱本体 SPARQL查询语言生成规则自然语言生成

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基于局部平面线性点的翻拍图像鉴别算法

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吉林大学学报（工学版） 2019年第4期49卷 1320-1328页

作者：孙延君申铉京陈海鹏赵永哲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 空军航空大学计算机教研室长春130022

针对现有翻拍图像鉴别算法辨别理论基础弱和鉴别率不高的问题,提出了基于局部平面线性点的翻拍图像鉴别算法。首先建立图像成像过程的数学模型,然后从模型中提出局部平面线性点的概念和性质,根据性质提取图像中的局部平面线性点作为特征... 详细信息

针对现有翻拍图像鉴别算法辨别理论基础弱和鉴别率不高的问题,提出了基于局部平面线性点的翻拍图像鉴别算法。首先建立图像成像过程的数学模型,然后从模型中提出局部平面线性点的概念和性质,根据性质提取图像中的局部平面线性点作为特征值;最后利用支持向量机分类器对真实图像和翻拍图像进行分类。实验结果及分析表明:本文算法不但对翻拍图像具有较好的鉴别率,并且特征向量的维数也低于其他鉴别算法。

关键词：计算机应用信息安全翻拍图像局部平面线性点图像鉴别

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Tabular表达式中正规函数表操作的形式语义

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华南理工大学学报（自然科学版） 2019年第2期47卷 85-91页

作者：周文博刘磊张鹏吕帅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 吉林大学软件学院吉林长春130012

正规函数表是一类典型的Tabular表达式,被广泛应用于软件说明文档.文中对Tabular表达式中正规函数表操作的语义进行研究.首先给出了正规函数表的形式文法,讨论了规整性、完全性和不可交叉性等性质,说明了其求值过程;然后根据操作的影响... 详细信息

正规函数表是一类典型的Tabular表达式,被广泛应用于软件说明文档.文中对Tabular表达式中正规函数表操作的语义进行研究.首先给出了正规函数表的形式文法,讨论了规整性、完全性和不可交叉性等性质,说明了其求值过程;然后根据操作的影响范围,以内部操作和外部操作为分类标准,分别对二元操作、替换操作、提取操作和扩展操作的语义进行刻画,讨论了各个操作的封闭性;最后通过电梯控制系统实例分析了相关操作的实际应用场景,说明了正规函数表操作的形式语义的合理性和可用性.实例结果表明,文中提出的正规函数表操作的语义描述与实际结果是一致的.

关键词：正规函数表 Tabular表达式操作语义软件文档规格说明

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融合TF-IDF和LDA的中文FastText短文本分类方法

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应用科学学报 2019年第3期37卷 378-388页

作者：冯勇屈渤浩徐红艳王嵘冰张永刚辽宁大学信息学院沈阳110036 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

FastText文本分类模型具有快速高效的优势,但直接将其用于中文短文本分类则存在精确率不高的问题.为此提出一种融合词频-逆文本频率(term frequency-inverse document frequency, TF-IDF)和隐含狄利克雷分布(latent Dirichlet allocatio... 详细信息

FastText文本分类模型具有快速高效的优势,但直接将其用于中文短文本分类则存在精确率不高的问题.为此提出一种融合词频-逆文本频率(term frequency-inverse document frequency, TF-IDF)和隐含狄利克雷分布(latent Dirichlet allocation, LDA)的中文FastText短文本分类方法.该方法在FastText文本分类模型的输入阶段对n元语法模型处理后的词典进行TF-IDF筛选,使用LDA模型进行语料库主题分析,依据所得结果对特征词典进行补充,从而在计算输入词序列向量均值时偏向高区分度的词条,使其更适用于中文短文本分类环境.对比实验结果可知,所提方法在中文短文本分类方面具有更高的精确率.

关键词：中文短文本分类 FastText 词频-逆文本频率词向量隐含狄利克雷分布

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基于多级融合的斑岩铜矿蚀变异常提取——以伊朗萨汉德—巴兹曼斑岩铜矿带为例

基于多级融合的斑岩铜矿蚀变异常提取——以伊朗萨汉德—巴兹曼斑...

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首届全国矿产勘查大会

作者：王兆国苏程汪愿愿叶育鑫计算机科学与技术学院/吉林大学地球科学学院/浙江大学符号计算与知识工程教育部重点实验室/吉林大学

矿化蚀变异常是矿产资源勘查与预测的重要依据。现有的蚀变异常识别精度通常会受到图像噪声、特征选择和识别模型等各方面的影响。因此,本文提出像素-特征-决策-多级融合遥感蚀变异常提取策略。在像素级利用多传感器影像进行掩膜确认和... 详细信息

矿化蚀变异常是矿产资源勘查与预测的重要依据。现有的蚀变异常识别精度通常会受到图像噪声、特征选择和识别模型等各方面的影响。因此,本文提出像素-特征-决策-多级融合遥感蚀变异常提取策略。在像素级利用多传感器影像进行掩膜确认和影像去干扰;在特征级采用主成分分析法进行特征融合分析和提取波段选择;在决策级利用加权融合法对不同模型的提取结果进行决策确准。在对伊朗萨汉德—巴兹曼斑岩铜矿带东南部地区铁染蚀变异常提取的过程中,多级融合方法较主成分分析法在用户精度和制图精度方面提高了约20%,Kappa系数达到了0.79。

关键词：错分率制图精度像素级融合决策级融合主成分分析法斑岩铜矿异常提取

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基于MACR和CAL启发式的求差知识编译算法

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电子学报 2020年第2期48卷 285-290页

作者：牛当当吕帅王金艳刘斌西北农林科技大学信息工程学院陕西杨凌712100 吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室(西北农林科技大学) 陕西杨凌712100 农业农村部农业物联网重点实验室(西北农林科技大学) 陕西杨凌712100 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 广西师范大学计算机科学与信息工程学院广西桂林541004

DKCHER算法是基于超扩展规则的求差知识编译算法.本文首先研究了DKCHER算法的执行流程,并定义了互补量的概念,然后设计了启发式策略MACR(maximum complementary amount of clauses with middle result),用于动态选择与中间结果互补量最... 详细信息

DKCHER算法是基于超扩展规则的求差知识编译算法.本文首先研究了DKCHER算法的执行流程,并定义了互补量的概念,然后设计了启发式策略MACR(maximum complementary amount of clauses with middle result),用于动态选择与中间结果互补量最大的子句.针对互补展开过程,设计了动态启发式策略CAL(optimal sequence sorted by complementary amount of literals),将互补展开中的文字按照与输入公式互补量的大小进行排序并展开.将上述两种启发式策略与DKCHER算法相结合,分别设计了MACR_DKCHER算法、CAL_DKCHER算法和MACR_CAL_DKCHER算法.实验结果表明,MACR启发式策略能够提升DKCHER算法的编译效率和编译质量,编译效率最高可提升9倍,编译质量最高可提升1.9倍;CAL启发式策略在子句数和变量数比值较大的实例上,能够提高DKCHER算法的编译效率,但会降低DKCHER算法的编译质量;MACR_CAL启发式最高可将DKCHER算法的编译效率提高12倍,但会导致DKCHER算法的编译质量有所降低.

关键词：知识编译扩展规则超扩展规则 EPCCL理论启发式策略

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面向双注意力网络的特定方面情感分析模型

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计算机研究与发展 2019年第11期56卷 2384-2395页

作者：孙小婉王英王鑫孙玉东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 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 长春130012 长春工程学院计算机技术与工程学院长春130012

特定方面情感分析已经成为自然语言处理领域的研究热点,其通过学习文本上下文的信息判别文本中特定方面的情感极性,可以更加有效地帮助人们了解用户对不同方面的情感表达.当前,将注意力机制和神经网络相结合的模型在解决特定方面情感分... 详细信息

特定方面情感分析已经成为自然语言处理领域的研究热点,其通过学习文本上下文的信息判别文本中特定方面的情感极性,可以更加有效地帮助人们了解用户对不同方面的情感表达.当前,将注意力机制和神经网络相结合的模型在解决特定方面情感分析任务时大多仅考虑单一层面的注意力信息,并且卷积神经网络无法获取全局结构信息、循环神经网络训练时间过长且单词间的依赖程度随着距离增加而逐渐减弱.针对上述问题,提出一种面向双注意力网络的特定方面情感分析(dual-attention networks for aspect-level sentiment analysis,DANSA)模型.首先,引入多头注意力机制,通过对输入进行多次不同的线性变换操作,获取更全面的注意力信息,同时,多头注意力机制可以实现并行化计算,保证了DANSA的训练速度.其次,DANSA引入自注意力机制,通过计算输入中每个单词与其他所有单词的注意力得分获取全局结构信息,并且单词间的依赖程度不会受到时间和句子长度的影响.最后,融合上下文自注意力信息与特定方面单词注意力信息,共同作为特定方面情感预测的依据,最终实现特定方面情感极性的预测.相比结合注意力机制的神经网络,DANSA弥补了注意力信息单一问题,不仅可以有效获取全局结构信息,还能够实现并行化计算,大大降低了训练时间.在SemEval2014数据集和Twitter数据集上进行实验,DANSA获得了更好的分类效果,进一步证明了DANSA的有效性.

关键词：特定方面情感分析自注意力机制多头注意力机制双注意力网络自然语言处理

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基于双重注意力机制的异步优势行动者评论家算法

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计算机学报 2020年第1期43卷 93-106页

作者：凌兴宏李杰朱斐刘全伏玉琛苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 软件新技术与产业化协同创新中心南京210000 常熟理工学院计算机科学与工程学院江苏常熟215500

深度强化学习是目前机器学习领域发展最快的技术之一.传统的深度强化学习方法在处理高维度大状态的空间任务时,庞大的计算量导致其训练时间过长.虽然异步深度强化学习利用异步方法极大缩短了训练时间,但会忽略某些更具价值的图像区域和... 详细信息

深度强化学习是目前机器学习领域发展最快的技术之一.传统的深度强化学习方法在处理高维度大状态的空间任务时,庞大的计算量导致其训练时间过长.虽然异步深度强化学习利用异步方法极大缩短了训练时间,但会忽略某些更具价值的图像区域和图像特征.针对上述问题,本文提出了一种基于双重注意力机制的异步优势行动者评论家算法.新算法利用特征注意力机制和视觉注意力机制来改进传统的异步深度强化学习模型.其中,特征注意力机制为卷积神经网络卷积后的所有特征图设置不同的权重,使得智能体聚焦于重要的图像特征;同时,视觉注意力机制为图像不同区域设置权重参数,权重高的区域表示该区域信息对智能体后续的策略学习有重要价值,帮助智能体更高效地学习到最优策略.新算法引入双重注意力机制,从表层和深层两个角度对图像进行编码表征,帮助智能体将聚焦点集中在重要的图像区域和图像特征上.最后,通过Atari 2600部分经典实验验证了基于双重注意力机制的异步优势行动者评论家算法的有效性.

关键词：注意力机制双重注意力机制行动者评论家异步优势行动者评论家异步深度强化学习

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基于新闻的国际天然气价格趋势预测方法

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计算机科学 2021年第S01期48卷 235-239页

作者：裴莹李天祥王鏖清付加胜韩霄松长春财经学院信息工程学院长春130122 中国科学院大学北京100049 中国科学院新疆理化技术研究所乌鲁木齐830011 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 中国石油集团工程技术研究院有限公司北京102206

天然气作为新型清洁能源,不仅有着重要的能源意义,作为期货交易的大宗商品之一,也有着重要的经济意义,是国家经济和国际贸易的重要组成。但是由于天然气价格受经济因素、政治因素、自然因素甚至人为因素等多种因素的影响,准确预测其价... 详细信息

天然气作为新型清洁能源,不仅有着重要的能源意义,作为期货交易的大宗商品之一,也有着重要的经济意义,是国家经济和国际贸易的重要组成。但是由于天然气价格受经济因素、政治因素、自然因素甚至人为因素等多种因素的影响,准确预测其价格十分困难。因此,文中设计了一种基于新闻的天然气价格趋势预测方法,该方法首先利用爬虫获取大量天然气相关新闻,并针对新闻进行嵌入表示和情感分析,运用格兰杰因果检验方法证明了天然气价格与相关新闻的情感倾向具有因果关系,并将新闻情感作为新闻向量的权值,将其相乘作为模型输入,然后构建了一个CNN-LSTM融合模型,CNN用于提取新闻特征,LSTM用于捕捉新闻和天然气价格时间序列信息,从而得到了62%的准确率,优于绝大多数机器学习算法。

关键词：自然语言处理天然气价格深度学习因果检验新闻

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