检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2018年第11期55卷 2386-2394页

作者：徐旖旎欧阳丹彤刘梦张立明张永刚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

基于模型诊断(model-based diagnosis)是人工智能领域中的重要研究方向,而基于极小冲突求诊断是求解诊断问题的经典方法,因此求解极小冲突是诊断中的一个重要步骤.通过对电路模型特征的研究,结合CSRDSE极小冲突集求解算法,提出结合故障... 详细信息

基于模型诊断(model-based diagnosis)是人工智能领域中的重要研究方向,而基于极小冲突求诊断是求解诊断问题的经典方法,因此求解极小冲突是诊断中的一个重要步骤.通过对电路模型特征的研究,结合CSRDSE极小冲突集求解算法,提出结合故障输出结构特征的极小冲突求解算法MCSSFFO:首先对CSRDSE算法的剪枝规则进行了改进,避免对集合枚举树SE-Tree中非冲突集叶节点对应子叶节点的访问;其次,提出故障输出无关元件集与故障输出相关元件集等相关概念,并根据系统描述和观测给出求解故障输出无关元件集的方法;最后,提出非冲突集定理,即故障输出无关元件集的子集不是冲突集,并根据非冲突集定理,给出极小冲突集求解算法***-SFFO算法在基于CSRDSE算法求冲突集方法的基础上对无解空间进一步剪枝,减少了调用SAT求解器的次数.实验结果表明:与CSRDSE算法相比,MCS-SFFO算法求解效率明显提升.

关键词：基于模型诊断极小冲突集集合枚举树 SAT求解器故障输出无关元件

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复杂网络社区挖掘—基于聚类融合的遗传算法

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自动化学报 2010年第8期36卷 1160-1170页

作者：何东晓周栩王佐周春光王喆金弟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

针对当前研究复杂网络社区挖掘的热点问题,提出了一种基于聚类融合的遗传算法用于复杂网络社区挖掘.该算法将聚类融合引入到交叉算子中,利用父个体的聚类信息辅以网络拓扑结构的局部信息产生新个体,避免了传统交叉算子单纯交换字符块而... 详细信息

针对当前研究复杂网络社区挖掘的热点问题,提出了一种基于聚类融合的遗传算法用于复杂网络社区挖掘.该算法将聚类融合引入到交叉算子中,利用父个体的聚类信息辅以网络拓扑结构的局部信息产生新个体,避免了传统交叉算子单纯交换字符块而忽略了聚类内容所带来的问题.为使聚类融合的作用得以充分发挥,本文提出了基于马尔科夫随机游走的初始群体生成算法,使初始群体中的个体具有一定聚类精度并有较强的多样性.初始群体生成算法与基于聚类融合的交叉算子互相配合,有效地增强了算法的寻优能力.此外,算法将局部搜索机制用于变异算子,通过迫使变异节点与其多数邻居在同一社区内,有针对性地缩小了搜索空间,从而加快了算法收敛速度.在计算机生成网络和真实世界网络上进行了测试,并与当前具有代表性的社区挖掘算法进行比较,实验结果表明了该算法的可行性和有效性.

关键词：复杂网络社区结构遗传算法聚类融合局部搜索

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用于求解连续优化问题的均匀设计和改造BLX-α的分散搜索算法

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计算机研究与发展 2011年第6期48卷 1049-1058页

作者：范铁虎秦贵和赵启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

分散搜索算法是近年来快速兴起的一种基于种群的进化计算方法,与遗传算法不同的是,它对高质量解和多样性解并存的小数据集使用多种系统子方法和有限次随机过程来获取全局最优解或满意解.基于分散搜索的柔性框架,使用均匀设计来改进以往... 详细信息

分散搜索算法是近年来快速兴起的一种基于种群的进化计算方法,与遗传算法不同的是,它对高质量解和多样性解并存的小数据集使用多种系统子方法和有限次随机过程来获取全局最优解或满意解.基于分散搜索的柔性框架,使用均匀设计来改进以往连续分散搜索算法中的多样性产生方法,将BLX-α算子加以相应改造作为解合并方法,提出了一种基于均匀设计和改造BLX-α算子的新型分散搜索算法(URBSS)来解决非线性连续优化问题.通过8个广为使用的测试函数进行了仿真实验,实验结果表明在与其他连续优化方法的比较中,URBSS能够准确快速地搜索到全局最优解,具有很好的收敛速度和全局优化能力.

关键词：分散搜索均匀设计 BLX-α算子连续优化问题柔性框架

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特征点显著性约束的图像检索方法

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吉林大学学报（工学版） 2016年第2期46卷 542-548页

作者：赵宏伟李清亮刘萍萍汤寰宇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

图像检索的Bag of Words体系存在量化后的视觉词影响局部特征的辨别能力并且缺乏特征之间空间关系的缺点,影响检索效率。针对复杂背景的目标查询,提出了融合显著性信息的图像检索方法和基于显著特征点空间距离比的后验证方法。首先,提... 详细信息

图像检索的Bag of Words体系存在量化后的视觉词影响局部特征的辨别能力并且缺乏特征之间空间关系的缺点,影响检索效率。针对复杂背景的目标查询,提出了融合显著性信息的图像检索方法和基于显著特征点空间距离比的后验证方法。首先,提取图像显著目标区域,使用空间金字塔模型进行图像检索。然后,利用查询图像与检索图像匹配的显著特征对,计算任意两对显著特征点的距离比,保留满足阈值的比值,并求和,用以重新排序结果图像,得到最终的检索结果。实验结果表明:该方法显著提高了检索的精确度,并减少了几何验证过程的运算时间。

关键词：图像检索 BoW模型空间金字塔几何验证显著性

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基于点距离和密度峰值聚类的社区发现方法

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吉林大学学报（工学版） 2016年第6期46卷 2042-2051页

作者：黄岚李玉王贵参王岩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

在复杂网络中节点相似度度量以及密度峰值聚类算法的基础上,提出了一种基于点距离和密度峰值聚类的社区发现方法。首先,提出了基于节点相似度和节点间最短距离的节点距离度量。然后,应用密度峰值聚类方法探究网络中的社区结构,密度峰值... 详细信息

在复杂网络中节点相似度度量以及密度峰值聚类算法的基础上,提出了一种基于点距离和密度峰值聚类的社区发现方法。首先,提出了基于节点相似度和节点间最短距离的节点距离度量。然后,应用密度峰值聚类方法探究网络中的社区结构,密度峰值聚类算法不仅能够检测出各个社区中心并进行相应的社区扩展,而且能够避免参数选择过程。最后,通过与经典算法在真实数据集和人工合成数据集上的比较实验,充分验证了本文方法的可行性和有效性。

关键词：计算机应用社区发现节点距离密度峰值聚类复杂网络

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动态不确定环境下多目标路径规划方法

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计算机学报 2011年第5期34卷 836-846页

作者：魏唯欧阳丹彤吕帅冯宇轩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

提出一种在动态不确定环境下求解多目标问题时快速调整移动路径的方法.首先提出采用逆向多目标启发式搜索进行全局规划,求解问题的最优路径集合;然后提出动态多目标路径规划方法,先根据当前观测进行全局规划,在移动过程中探测到不一致... 详细信息

提出一种在动态不确定环境下求解多目标问题时快速调整移动路径的方法.首先提出采用逆向多目标启发式搜索进行全局规划,求解问题的最优路径集合;然后提出动态多目标路径规划方法,先根据当前观测进行全局规划,在移动过程中探测到不一致的环境信息时,通过对先前搜索中部分信息的重用,在全局规划的基础上进行增量重规划,调整当前状态与目标状态之间的移动路径.研究结果表明:采用增量重规划的求解方法通过搜索信息的重用提高求解效率,能够有效地处理动态不确定环境下的多目标路径规划问题.

关键词：多目标路径规划动态不确定环境启发式搜索全局规划增量重规划

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一种关联网络和主机行为的延迟僵尸检测方法

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计算机学报 2014年第1期37卷 50-61页

作者：何毓锟李强嵇跃德郭东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

僵尸网络对现有计算机网络安全构成了巨大的威胁.新型僵尸经常采用隐蔽技术躲避安全系统的检测.采用延迟响应手段的僵尸在网络活动和主机行为之间插入随机时间的延迟,迷惑现有使用关联的检测方法.针对延迟僵尸的网络活动和主机行为,提... 详细信息

僵尸网络对现有计算机网络安全构成了巨大的威胁.新型僵尸经常采用隐蔽技术躲避安全系统的检测.采用延迟响应手段的僵尸在网络活动和主机行为之间插入随机时间的延迟,迷惑现有使用关联的检测方法.针对延迟僵尸的网络活动和主机行为,提出了一个新的关联检测方法.针对延迟僵尸的网络活动和主机行为可能分散在不同时间窗口的问题,使用滑动时间窗口迭代算法,提高了检测准确率.针对单纯主机检测方法需要全局部署问题,使用推荐算法关联网络和主机行为,提高了检测的健壮性和准确率.分析了滑动时间窗口大小和主机检测工具部署率对检测准确率的影响.实验结果表明,方法能有效检测延迟僵尸,当网络中主机检测工具的部署率达到80%时,包括未部署检测工具的主机在内,准确率约为88%.

关键词：僵尸检测延迟僵尸滑动时间窗口关联引擎僵尸网络

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统计关系学习研究进展

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计算机研究与发展 2008年第12期45卷 2110-2119页

作者：刘大有于鹏高滢齐红孙舒杨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

统计关系学习是人工智能领域的一个新研究热点,它将关系表示、似然性理论和机器学习相结合,能更好地解决现实世界中复杂的关系数据问题,在生物信息学、Web导航、社会网、地理信息系统和自然语言理解等领域有着重要的应用.首先对统计关... 详细信息

统计关系学习是人工智能领域的一个新研究热点,它将关系表示、似然性理论和机器学习相结合,能更好地解决现实世界中复杂的关系数据问题,在生物信息学、Web导航、社会网、地理信息系统和自然语言理解等领域有着重要的应用.首先对统计关系学习的研究内容以及研究任务进行了介绍和总结,然后根据概率表示和推理机制的不同,对当前的统计关系学习方法进行了分类,并对各类方法进行了详细介绍,最后讨论了当前统计关系学习存在的问题,并指出了今后研究和发展的方向.

关键词：统计关系学习似然逻辑学习多关系数据挖掘统计学习关系学习

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基于知识图谱嵌入的定义域值域约束补全方法

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吉林大学学报（工学版） 2022年第1期52卷 154-161页

作者：雷景佩欧阳丹彤张立明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

针对知识图谱中定义域值域约束补全问题,将其转化成链接预测问题并使用基于知识图谱嵌入模型预测缺失数据。针对定义域值域约束补全问题的结构,在两种基于翻译的知识图谱嵌入模型TransE和RotatE基础上给出了两种高效的约束补全方法DCaT-... 详细信息

针对知识图谱中定义域值域约束补全问题,将其转化成链接预测问题并使用基于知识图谱嵌入模型预测缺失数据。针对定义域值域约束补全问题的结构,在两种基于翻译的知识图谱嵌入模型TransE和RotatE基础上给出了两种高效的约束补全方法DCaT-T和DCaT-R。特别地,为提升补全方法的预测性能,DCaT-T与DCaT-R方法均采用了两阶段的训练方法。实验结果表明,DCaT-T和DCaT-R优于类型预测方法SDType,DCaT-T方法优于同在TransE基础上实现的嵌入表示模型ConnectE类型预测方法,并且两阶段的训练方法能够进一步提高模型的预测能力。

关键词：人工智能知识图谱定义域值域约束补全知识图谱嵌入

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支持大规模流数据处理的弹性在线MapReduce模型及拓扑协议

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吉林大学学报（工学版） 2016年第4期46卷 1222-1231页

作者：魏晓辉李翔李洪亮李聪庄园于洪梅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

针对现阶段大规模流数据在线处理的广泛需求,本文提出了弹性在线MapReduce流数据处理模型及相关的动态拓扑结构协议。该模型兼容现有MapReduce模型,采用内存计算模式,并具有动态的作业拓扑结构,支持大规模流数据处理作业在运行过程中的... 详细信息

针对现阶段大规模流数据在线处理的广泛需求,本文提出了弹性在线MapReduce流数据处理模型及相关的动态拓扑结构协议。该模型兼容现有MapReduce模型,采用内存计算模式,并具有动态的作业拓扑结构,支持大规模流数据处理作业在运行过程中的弹性调整,从而满足流数据的时效性、动态性和突发性等特殊要求。在弹性在线MapReduce模型的基础上建立了流数据处理作业动态拓扑结构管理机制,设计了作业在线初始化协议和在线调整协议。为进一步提高系统灵活性和整合资源,提出了作业间的操作共享概念,设计了作业共享协议。通过协议分析,本文提出的在线初始化协议、在线动态调整协议及作业共享协议的最大复杂度均为O(n);在数据流量发生突发性变化时,系统具有良好的可伸缩性。

关键词：计算机系统结构流数据处理内存计算 MapReduce 拓扑结构操作共享

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