检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2016年第8期53卷 1729-1739页

作者：刘露左万利彭涛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

挖掘隐藏在异质信息网络中丰富的语义信息是数据挖掘的重要任务之一.离群点在值、数据分布、和产生机制上都明显不同于正常数据对象.检测离群点并分析其不同的产生机制,最终消除离群点具有重要的现实意义.目前,针对异质信息网络动态离... 详细信息

挖掘隐藏在异质信息网络中丰富的语义信息是数据挖掘的重要任务之一.离群点在值、数据分布、和产生机制上都明显不同于正常数据对象.检测离群点并分析其不同的产生机制,最终消除离群点具有重要的现实意义.目前,针对异质信息网络动态离群点检测的研究工作相对较少,还有很多问题有待解决.由于异质信息网络的动态性,随着时间的变化,正常数据对象也可能转变为离群点.针对异质网络提出一种基于张量表示的动态离群点检测方法(TRBOutlier),并根据张量表示的高阶数据构建张量索引树.通过搜索张量索引树,将特征加入到直接项集和间接项集中.同时,根据基于短文本相关性的聚类方法来判断数据集中的数据对象是否偏离其原聚簇来动态检测网络中的离群点.该模型能够在充分降低时间和空间复杂度的条件下保留异质网络中的语义信息.实验结果表明:该方法能够快速有效地进行异质网络环境下的动态离群点检测.

关键词：动态离群点检测异质信息网络张量表示张量索引树聚类

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基于双输入3D卷积神经网络的胰腺分割算法

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吉林大学学报（工学版） 2023年第12期53卷 3565-3572页

作者：刘桂霞田郁欣王涛马明睿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

针对胰腺分割难以获得较高准确率的问题,本文提出了一种基于双输入3D卷积神经网络的胰腺分割算法。首先,通过增加输入切片间上下文残差信息突出边界区域;然后,引入注意力机制抑制无用特征、增加有效特征的表达,提高了胰腺的分割准确率;... 详细信息

针对胰腺分割难以获得较高准确率的问题,本文提出了一种基于双输入3D卷积神经网络的胰腺分割算法。首先,通过增加输入切片间上下文残差信息突出边界区域;然后,引入注意力机制抑制无用特征、增加有效特征的表达,提高了胰腺的分割准确率;最后,将该算法在NIH胰腺分割数据集上进行评估。实验结果表明,本文算法性能优先于对比的主流算法。

关键词：计算机应用医学图像胰腺分割上下文残差信息注意力机制

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基于谱分解的不确定数据聚类方法

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吉林大学学报（工学版） 2017年第5期47卷 1604-1611页

作者：李嘉菲孙小玉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

提出了一种基于谱分解的不确定数据聚类方法,利用数据本身的潜在关联,探寻不确定表象下底层数据记录的真实协方差结构。根据协方差结构,使用基于谱分解的数据分析方法,获取锐化降噪后的数据,再将此数据进行聚类分析。对比实验结果表明:... 详细信息

提出了一种基于谱分解的不确定数据聚类方法,利用数据本身的潜在关联,探寻不确定表象下底层数据记录的真实协方差结构。根据协方差结构,使用基于谱分解的数据分析方法,获取锐化降噪后的数据,再将此数据进行聚类分析。对比实验结果表明:本方法得到的聚类质量显著提高,RMS均方根误差以及CH指标结果均优于传统方法。

关键词：人工智能不确定数据谱分解聚类数据降噪协方差结构

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移动Agent系统通信效率的分析与优化

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计算机研究与发展 2004年第4期41卷 531-538页

作者：杨博刘大有杨鲲于万钧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

通信效率是影响移动Agent系统运行效率的重要因素之一 ,如何提高通信效率仍是一个有待解决的问题提出移动Agent系统通信效率优化模型LCEOM LCEOM具有以下优点 :①全面考虑了影响通信效率的主要因素 ;②能够描述移动Agent的通信任务 ;... 详细信息

通信效率是影响移动Agent系统运行效率的重要因素之一 ,如何提高通信效率仍是一个有待解决的问题提出移动Agent系统通信效率优化模型LCEOM LCEOM具有以下优点 :①全面考虑了影响通信效率的主要因素 ;②能够描述移动Agent的通信任务 ;③能够定量地分析通信开销 ;④能够规划出通信开销最小的通信方案 ;⑤采用压缩和缓冲存储技术进一步提高远程通信的效率实验表明 ,在一定条件下 ,LCEOM模型优于现有方法。

关键词：移动Agent系统移动Agent 通信效率

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基于兴趣图谱的用户兴趣分布分析及专家发现

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电子学报 2015年第8期43卷 1561-1567页

作者：国琳左万利吉林大学计算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

尽管用户可自主生成个性化数据以更全面描述个人偏好,但由于用户创建数据不严谨、不可控,导致生成的庞大数据集大多存在质量低、噪声严重的缺陷.因此管理复杂网络信息时,不能仅使用写入性知识,必须重视具有大量领域知识的专家,因为其可... 详细信息

尽管用户可自主生成个性化数据以更全面描述个人偏好,但由于用户创建数据不严谨、不可控,导致生成的庞大数据集大多存在质量低、噪声严重的缺陷.因此管理复杂网络信息时,不能仅使用写入性知识,必须重视具有大量领域知识的专家,因为其可为系统提供高质量的信息.本文通过构建和分析用户兴趣分布曲线以发现兴趣领域专家,并提出甄别状态不正常的伪专家算法.由于网络中权威专家数量较少,所以所提供的信息是有限的.因此本文定义的领域专家不仅包含权威专家,而且包含普通用户中对某领域有极高关注的兴趣领域专家.实验证明算法的正确性和高效性,并且较低的复杂度使其可处理海量用户节点信息.

关键词：专家发现兴趣分析兴趣图谱复杂网络分析

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智能规划的逻辑编码方式研究

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计算机研究与发展 2012年第3期49卷 607-619页

作者：吕帅刘磊魏唯高冰冰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

逻辑编码方式的设计和实现是基于转换的规划方法有效处理的关键.对几种智能规划方法中的逻辑编码方式予以分析,分别介绍线性编码、基于Graphplan的编码、基于状态的编码、基于动作的编码、基于命题的编码、基于转移的编码、提升的因果... 详细信息

逻辑编码方式的设计和实现是基于转换的规划方法有效处理的关键.对几种智能规划方法中的逻辑编码方式予以分析,分别介绍线性编码、基于Graphplan的编码、基于状态的编码、基于动作的编码、基于命题的编码、基于转移的编码、提升的因果编码、基于多值变元的编码、基于有向二元决策图的编码以及基于约束可满足的编码等,并结合国际规划竞赛和相关论文等的实验结论,说明上述编码方式的有效性和可行性,分析该类编码方式在其他领域的应用前景.最后,提出目前智能规划方法中逻辑编码方式研究所面临的挑战、可能的处理方法,以及与之相关的研究热点与趋势.

关键词：智能规划逻辑编码方式编码公理

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环境智能中上下文推理方法研究综述

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模式识别与人工智能 2011年第5期24卷 673-679页

作者：刘大有刘春辰王生生吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算和知识工程教育部重点实验室长春130012

上下文推理是环境智能研究的核心问题之一,与环境智能系统的觉察、响应及适应能力紧密相关,近年来受到国内外研究者的广泛关注.文中分析介绍上下文推理的主要研究内容、研究方法和研究进展,并探讨目前存在的问题及未来的发展方向.

关键词：环境智能人工智能上下文推理

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一种基于自适应区域分割的地形模型简化方法

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计算机研究与发展 2010年第1期47卷 53-61页

作者：张慧杰吕英华刘淑华东北师范大学计算机学院长春130117 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

鉴于统一误差计算模型简化方法自适应性差的问题,提出了一种根据地势特征自适应分割地形区域从而有选择性地进行误差计算和模型简化的方法.针对地形模型数据量大的特点,建立了细节层次结构,并证明了空间快速索引方法的有效性.为了解决... 详细信息

鉴于统一误差计算模型简化方法自适应性差的问题,提出了一种根据地势特征自适应分割地形区域从而有选择性地进行误差计算和模型简化的方法.针对地形模型数据量大的特点,建立了细节层次结构,并证明了空间快速索引方法的有效性.为了解决平缓地势区域分割困难的问题,提出了基于凸点和扩散点相结合的特征选择算法,并有效控制了特征点的密度.在此基础上提出了多分辨率邻域节点查找与匹配方法,实现了区域的快速粗粒度分割.提出了地表起伏度计算方法,进一步评价了分割区域的地势特征,从而对部分区域进行细分处理.在真实数据上进行了实验研究,结果表明算法性能以及简化模型的精度和自适应性较好.

关键词：层次结构多分辨率网格模型起伏度区域分割简化模型

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基于双模型的MUS求解方法

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计算机研究与发展 2019年第12期56卷 2623-2631页

作者：欧阳丹彤高菡田乃予刘梦张立明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

求解不可满足问题的极小不可满足子集(minimal unsatisfiable subset,MUS)是人工智能领域的重要研究方向.MARCO-M方法是目前采用单一极大化模型求解MUS效率最高的方法,但此方法未对求解空间进行进一步有效剪枝.针对MARCO-M方法的不足,... 详细信息

求解不可满足问题的极小不可满足子集(minimal unsatisfiable subset,MUS)是人工智能领域的重要研究方向.MARCO-M方法是目前采用单一极大化模型求解MUS效率最高的方法,但此方法未对求解空间进行进一步有效剪枝.针对MARCO-M方法的不足,结合可满足问题求解复杂度低于不可满足问题的特征,提出基于双模型即极大中间化模型的MARCO-MAM方法求解MUS.此方法对中间模型求解若得到极大可满足子集(maximal satisfiable subset,MSS),则利用可满足问题对应求解空间对不可满足问题的求解空间进行剪枝,即利用MSS对应的空间来对MUS搜索空间进行剪枝,进而通过缩减未探索空间来提高MUS求解效率;如果中间模型进行求解得到MUS时,则减少了MARCO-M方法中MUS的不可满足迭代求解次数.此方法避免了MARCO-M方法单一极大化模型求解MUS时未有效利用其他优化技术对求解空间进行剪枝的问题.实验结果表明:与MARCO-M方法相比MARCO-MAM方法效率较高,尤其在大规模问题或较大搜索空间时效率提高更为明显.

关键词：命题可满足问题极小不可满足子集极大可满足子集幂集探索双模型

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基于高斯拉普拉斯算子与自适应优化伽柏滤波的虹膜识别

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吉林大学学报（工学版） 2018年第5期48卷 1606-1613页

作者：刘元宁刘帅朱晓冬陈一浩郑少阁沈椿壮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

为了抑制虹膜噪声并提高算法通用性,提出在虹膜识别中运用高斯拉普拉斯(Log)算子与自适应优化伽柏(Gabor)滤波。Log算子抑制虹膜噪声,40组频率和方向各不同的Gabor滤波提取虹膜特征,将特征转化为二进制特征编码。滤波参数用变异粒子群优... 详细信息

为了抑制虹膜噪声并提高算法通用性,提出在虹膜识别中运用高斯拉普拉斯(Log)算子与自适应优化伽柏(Gabor)滤波。Log算子抑制虹膜噪声,40组频率和方向各不同的Gabor滤波提取虹膜特征,将特征转化为二进制特征编码。滤波参数用变异粒子群优化(MPSO)算法针对不同虹膜库进行自适应优化。通过计算虹膜间的汉明(Hamming)距离判定虹膜类别。与其他Gabor滤波和机器学习类算法相比,该算法可以有效抑制虹膜噪声干扰进而提高识别正确率,同时算法在多种虹膜库识别的通用性更好。

关键词：计算机应用虹膜识别高斯拉普拉斯算子自适应优化伽柏滤波变异粒子群优化

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