检索结果-内蒙古大学图书馆

电子学报 2016年第7期44卷 1636-1642页

作者：曹政才邱明辉刘民北京化工大学信息科学与技术学院北京100029 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 清华大学自动化系北京100084

瓶颈设备是制约半导体生产线在制品水平、生产周期及准时交货率的关键因素,对其进行有效地分析能够提高生产线多性能.现有的分析方法主要是将瓶颈设备视为静态瓶颈,未考虑到生产线不确定因素所带来的动态漂移问题,这样容易造成以瓶颈设... 详细信息

瓶颈设备是制约半导体生产线在制品水平、生产周期及准时交货率的关键因素,对其进行有效地分析能够提高生产线多性能.现有的分析方法主要是将瓶颈设备视为静态瓶颈,未考虑到生产线不确定因素所带来的动态漂移问题,这样容易造成以瓶颈设备控制为核心的调度算法缺乏柔性,降低算法实效性,因此,本文提出一种基于增长修剪型神经网络的动态瓶颈分析方法.该方法从设备相对生产负荷、利用率及缓冲区队列长度等方面,利用复合定义方法描述设备的综合瓶颈度,并结合瓶颈判定机制识别瓶颈;其次,通过构建增长修剪型神经网络模型预测生产线下一时刻瓶颈,借鉴闭环控制思想动态修正网络结构;再次,使用单因子试验法对影响瓶颈的关键参数进行分析以获得设备动态特性;最后,通过仿真验证方法的可行性和有效性.

关键词：半导体生产线动态瓶颈分析综合瓶颈度增长修剪型神经网络单因子试验法

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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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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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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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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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基于有向混合图的蛋白质新功能预测

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中国科学：信息科学 2016年第4期46卷 461-475页

作者：傅广垣余国先王峻张自力西南大学计算机与信息科学学院重庆400715 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

蛋白质执行着生物体内各种重要生物活动,对蛋白质功能的准确标注能极大地促进生命科学研究与应用.传统的湿实验法通量低,已无法测定高通量技术产生的海量蛋白质功能,基于计算模型的大规模蛋白质功能预测是后基因时代生物信息学的核心任... 详细信息

蛋白质执行着生物体内各种重要生物活动,对蛋白质功能的准确标注能极大地促进生命科学研究与应用.传统的湿实验法通量低,已无法测定高通量技术产生的海量蛋白质功能,基于计算模型的大规模蛋白质功能预测是后基因时代生物信息学的核心任务之一.当前基于机器学习的方法通常仅关注对完全未标记功能的蛋白质的功能预测,而忽略了已标注功能的蛋白质可能存在的自身功能标记的不完整性,预测精度有限.本文结合基因本体层次结构关系和蛋白质互作网信息,设计了一种有向混合图(directed hybrid graph,d HG)对上述信息进行描述,并在此基础上提出一种基于有向混合图重启动随机游走的蛋白质功能预测方法——d HG.本文提出的d HG方法不仅能补充已知部分功能标记的蛋白质新功能,还能预测功能完全未知的蛋白质新功能.在酵母菌和人类蛋白质上的实验结果表明,d HG在多种评价度量上的预测性能均优于现有方法,且效率更高.

关键词：蛋白质功能预测机器学习有向混合图随机游走基因本体蛋白质互作网

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用于游戏NPC路径规划的改进遗传算法

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传感器与微系统 2017年第6期36卷 114-118页

作者：李井颂钱谦孙铭会昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500 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 吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012

针对游戏非玩家控制(NPC)路径规划中传统遗传算法计算速度慢、正确率低等问题,设计了改进型遗传算法。提出了最佳种群规模估计方法,设计了基于精英主义思想的遗传算子。根据游戏地图的特点,引入了基于启发式深度优先搜索的变异操作。与... 详细信息

针对游戏非玩家控制(NPC)路径规划中传统遗传算法计算速度慢、正确率低等问题,设计了改进型遗传算法。提出了最佳种群规模估计方法,设计了基于精英主义思想的遗传算子。根据游戏地图的特点,引入了基于启发式深度优先搜索的变异操作。与传统遗传算法以及其他学者的改进算法进行了对比实验。实验结果表明:算法能够在保证正确率的前提下,提高计算速度,并且在多目标的环境下同样适用。

关键词：人工智能路径规划遗传算法种群规模精英主义启发式深度优先搜索

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基于整数数据的文档压缩编码方案

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吉林大学学报（工学版） 2016年第1期46卷 228-234页

作者：特日跟江晟李雄飞李军长光卫星技术有限公司长春130000 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所长春130033 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

提出了针对整数数据的CSN-2压缩算法,并将其应用于任意文档的压缩,且CSN-2压缩算法不需额外的数据支持。通过研究CSN-2解压算法,提出了可以正确还原原数据的CSNE-2解压算法,并对解压算法结果的唯一性和正确性进行了理论及实验检验。并... 详细信息

提出了针对整数数据的CSN-2压缩算法,并将其应用于任意文档的压缩,且CSN-2压缩算法不需额外的数据支持。通过研究CSN-2解压算法,提出了可以正确还原原数据的CSNE-2解压算法,并对解压算法结果的唯一性和正确性进行了理论及实验检验。并通过与其他压缩方案的实验比较,结果表明CSN-2压缩算法对整数型文档具有较高的压缩率,且对任意文档均具有压缩效果。

关键词：计算机软件数据压缩压缩编码文本压缩整数数据

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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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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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