检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2018年第4期41卷 825-839页

作者：杨洋刘磊李广力张桐搏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

作为与归结推理方法互补的推理方法,扩展规则推理方法得到了国内外广泛认可.目前扩展规则推理方法的研究主要集中于完备推理方法,由于极大项变换方式过于机械,导致该方法处理公式的规模比较局限.该文在深入分析扩展规则推理和局部搜索... 详细信息

作为与归结推理方法互补的推理方法,扩展规则推理方法得到了国内外广泛认可.目前扩展规则推理方法的研究主要集中于完备推理方法,由于极大项变换方式过于机械,导致该方法处理公式的规模比较局限.该文在深入分析扩展规则推理和局部搜索关联性的基础上,利用子句集中的"极大项"概念设计了一种反向求解策略,进而设计并实现一种新的基于局部搜索的扩展规则推理框架.在此基础上,为了使得极大项搜索过程更加适配该框架,提出了一种基于精确格局检测实现和双向半扩展规则策略的两阶段局部搜索算法.实验结果表明,该文提出的基于精确格局检测的新型扩展规则推理算法ERACC突破了传统扩展规则推理对公式规模的局限,求解效率有了极大提高,使得扩展规则推理方法不再受公式规模制约,可以用于知识编译和可能性推理等多方面的应用.

关键词：自动推理扩展规则局部搜索精确格局检测双向半扩展规则反向求解

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模糊空间描述逻辑及应用

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吉林大学学报（工学版） 2010年第6期40卷 1634-1638页

作者：王生生刘大有吴瑕谢琦郭昊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

提出了基于空间推理和模糊逻辑的模糊空间描述逻辑FSDL,它可以作为支持不确定性推理的空间语义Web和空间本体的理论基础。FSDL在经典描述逻辑上增加了能描述空间关系的复杂关系项和模糊化概念、关系的语法、语义。随后给出了表推理算法... 详细信息

提出了基于空间推理和模糊逻辑的模糊空间描述逻辑FSDL,它可以作为支持不确定性推理的空间语义Web和空间本体的理论基础。FSDL在经典描述逻辑上增加了能描述空间关系的复杂关系项和模糊化概念、关系的语法、语义。随后给出了表推理算法,并证明了其正确性和完备性。最后,基于FSDL定义了模糊RCC5关系。

关键词：人工智能描述逻辑定性空间推理模糊逻辑区域连接演算

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基于可信证书的可信网络接入模型及实现

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吉林大学学报（工学版） 2010年第2期40卷 496-500页

作者：魏达贾翔鹏王健刘衍珩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

通过在可信网络连接TNC场景中设立第三方可信证书中心的方式,对不满足TNC体系结构的终端提出了一种新的访问模型,详细地说明了该模型的工作流程和通讯机制,并用仿真实验证明了该模型在解决该类终端接入可信网络连接的可行性。

关键词：计算机系统结构可信网络可信接入可信证书

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基于分级显著信息的空间编码方法

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电子学报 2014年第9期42卷 1863-1867页

作者：赵宏伟李清亮刘萍萍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长春130012

传统的Bag of Words模型检索方法并不具备局部特征间的空间关系,因此影响检索性能.本文提出了基于分级显著信息的空间编码方法.通过分层次的提取显著区域并对每个显著区域内的特征点进行空间编码.目的是探索特征间的空间关系,并根据分... 详细信息

传统的Bag of Words模型检索方法并不具备局部特征间的空间关系,因此影响检索性能.本文提出了基于分级显著信息的空间编码方法.通过分层次的提取显著区域并对每个显著区域内的特征点进行空间编码.目的是探索特征间的空间关系,并根据分级显著信息提高特征间的相关性.在几何验证过程中,本文通过任意三点间的角度编码和位移编码构成的空间编码方法完成图像对之间的空间关系匹配,同时根据图像各个区域间的显著程度赋予该区域空间关系匹配得分相应权重,得到最终的几何得分,重新排列检索结果.实验结果表明本文提出的方法既改善了最终检索结果的精确度又降低了几何验证阶段的计算时间.

关键词：图像检索 Bag of Words模型分级显著性信息几何角度编码几何位移编码

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基于人工免疫核聚类的支持向量数据描述方法

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吉林大学学报（工学版） 2011年第5期41卷 1369-1373页

作者：刘大有谷方明王生生吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

为使支持向量数据描述(SVDD)能应用于无监督多分类情况,提出了一种基于人工免疫核聚类的支持向量数据描述(AIKCSVDD)方法。AIKCSVDD将人工免疫核聚类产生的记忆抗体作为目标数据点,使用SVDD方法进行多类学习。在AIKCSVDD中,一方面实现... 详细信息

为使支持向量数据描述(SVDD)能应用于无监督多分类情况,提出了一种基于人工免疫核聚类的支持向量数据描述(AIKCSVDD)方法。AIKCSVDD将人工免疫核聚类产生的记忆抗体作为目标数据点,使用SVDD方法进行多类学习。在AIKCSVDD中,一方面实现了用核聚类方法解决各类数据边界不清晰的长处与免疫网络聚类方法全局收敛、不需要先验知识的优点的有机结合;另一方面,由于用记忆抗体代替原始数据进行学习,从而更好展现了原始数据的全局分布特征。与基于K-means聚类multi-SVDD方法相比,AIKCSVDD不需要事先指定分类数;在人工数据集和UCI数据集上的实验表明,在为multi-SVDD指定分类数的情况下,AIKCSVDD仍比multi-SVDD具有更好的分类性能。

关键词：人工智能支持向量数据描述人工免疫网络核聚类

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基于滑动窗口的量子秘钥管理算法

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吉林大学学报（工学版） 2016年第2期46卷 535-541页

作者：韩家伟刘衍珩孙鑫宋立军吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 长春大学量子通信技术实验室长春130022 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

针对量子秘钥分发(QKD)技术应用在经典网络加密时量子秘钥管理的问题,提出了一种基于滑动窗口的量子秘钥管理算法(RSQKW)。算法首先引入滑动窗口机制控制量子秘钥的消耗;然后通过探测到的量子网络的状态和量子秘钥生成速率协商滑动窗口... 详细信息

针对量子秘钥分发(QKD)技术应用在经典网络加密时量子秘钥管理的问题,提出了一种基于滑动窗口的量子秘钥管理算法(RSQKW)。算法首先引入滑动窗口机制控制量子秘钥的消耗;然后通过探测到的量子网络的状态和量子秘钥生成速率协商滑动窗口的控制参数;最后利用量子秘钥本身的随机特性计算滑动窗口的滑动步长,滑动窗口中的量子秘钥序列作为新生成的用于经典加密算法的秘钥。与传统方法相比,该算法能够在应用量子加密到经典网络环境时更好的动态管理量子秘钥。在真实的量子秘钥分发网络中的实验结果证明了该算法的可行性和有效性。

关键词：计算机应用量子密钥分发滑动窗口秘钥管理 QKD协议

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基于FCM的分布式学习方法

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吉林大学学报（工学版） 2010年第1期40卷 171-175页

作者：吴静刘衍珩吕荣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

在大规模网络入侵检测应用中,针对模块化神经网络算法学习精度高但效率相对较低的特点,采用SOM算法作为基本学习方法并利用其神经元竞争特性,引入模糊聚类FCM对SOM输出权值进行融合学习分类,在保持SOM高精度的基础上,大幅减少了学习时... 详细信息

在大规模网络入侵检测应用中,针对模块化神经网络算法学习精度高但效率相对较低的特点,采用SOM算法作为基本学习方法并利用其神经元竞争特性,引入模糊聚类FCM对SOM输出权值进行融合学习分类,在保持SOM高精度的基础上,大幅减少了学习时间。最后采用入侵检测数据集KDDCUP99进行测试,结果验证了算法的高检测率和较好的效率。

关键词：计算机应用入侵检测分布式学习神经网络模糊C均值(FCM)

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改进的Peer-to-Peer环境下的聚类算法

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吉林大学学报（工学版） 2010年第6期40卷 1639-1643页

作者：田野刘大有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P2PK-Means算法的基础上,提出了一种改进的数据聚类算法DK-Means。该算法不需要所有节点进行全局同步,只需要在直接相连的节点间进行通信,同时利用本地保存的直接相邻节点聚类信息来减少节点间的通信次数,从而减少整个网络的通信开销... 详细信息

在P2PK-Means算法的基础上,提出了一种改进的数据聚类算法DK-Means。该算法不需要所有节点进行全局同步,只需要在直接相连的节点间进行通信,同时利用本地保存的直接相邻节点聚类信息来减少节点间的通信次数,从而减少整个网络的通信开销。与P2PK-Means算法的实验结果对比表明,改进后的算法通信量要小于P2PK-Means算法的通信量,并且在聚类准确度方面也没有损失,此外,随着节点的增多,DK-Means算法所需通信量的增长速度要明显低于P2PK-Means算法。

关键词：人工智能 K-Means算法分布式数据挖掘 P2P网络

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全局混沌蝙蝠优化算法

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东北大学学报（自然科学版） 2020年第4期41卷 488-491,498页

作者：崔雪婷李颖范嘉豪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

为提高蝙蝠算法进行特征选择的正确率,提出全局混沌蝙蝠优化算法(GCBA).首先,GCBA采用混沌映射方法使种群的初始化能够遍历整个解空间,获取蝙蝠初始的最优位置,使其具有更加丰富的种群,解决了初始化种群随机性的问题.同时,GCBA引入当前... 详细信息

为提高蝙蝠算法进行特征选择的正确率,提出全局混沌蝙蝠优化算法(GCBA).首先,GCBA采用混沌映射方法使种群的初始化能够遍历整个解空间,获取蝙蝠初始的最优位置,使其具有更加丰富的种群,解决了初始化种群随机性的问题.同时,GCBA引入当前粒子的最优解和当前种群的最优解跳出局部最优解,可有效避免算法早熟,有利于提高算法的全局搜索能力.蝙蝠算法(BA)、粒子群算法(PSO)与遗传算法(GA)在10个数据集上的测试结果表明,所提算法具有更高的分类精度和更强的跳出局部最优的能力.

关键词：蝙蝠算法混沌映射全局优化局部最优特征选择

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简约支持向量聚类

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计算机研究与发展 2010年第8期47卷 1372-1381页

作者：凌萍王喆周春光黄岚符号计算与知识工程教育部重点实验室（吉林大学）长春130012 徐州师范大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116

针对传统支持向量聚类(support vector clustering,SVC)的高耗费和低性能弊端,提出了简约支持向量聚类算法(reduced support vector clustering,RSVC).RSVC的核心是简约策略和新的簇划分方法.前者是基于薛定谔方程而设计,提取对模型生... 详细信息

针对传统支持向量聚类(support vector clustering,SVC)的高耗费和低性能弊端,提出了简约支持向量聚类算法(reduced support vector clustering,RSVC).RSVC的核心是简约策略和新的簇划分方法.前者是基于薛定谔方程而设计,提取对模型生成有重要意义的数据构成简约子集,并在此子集之上完成优化过程.后者提出并证明了高斯核函数特征空间的几何性质,并以此设计方法完成对数据簇的辨识任务.理论分析和实验结果表明,和同类算法相比,RSVC可更有效地解决两个弊端,在实际应用中取得良好的聚类效果.

关键词：支持向量聚类简约策略薛定谔方程新的簇划分方法特征空间几何性质

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