检索结果-内蒙古大学图书馆

吉林大学学报（工学版） 2018年第4期48卷 1206-1213页

作者：张浩占萌苹郭刘香李誌刘元宁张春鹤常浩武王志强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 吉林大学软件学院长春130012 长春理工大学应用技术学院长春130022

以基于人体血清的高通量测序数据为研究对象,采用生物计算方法对数据进行分析,以目前已知的人类和植物的RNA数据作为参照集,从中筛选出可能的人体外源植物miRNA;基于miRNA的调控机制原理,获得可能的植物miRNA干扰人类mRNA的靶基因;构建... 详细信息

以基于人体血清的高通量测序数据为研究对象,采用生物计算方法对数据进行分析,以目前已知的人类和植物的RNA数据作为参照集,从中筛选出可能的人体外源植物miRNA;基于miRNA的调控机制原理,获得可能的植物miRNA干扰人类mRNA的靶基因;构建植物miRNA-人类mRNA调控网络模型,分析可能的跨界调控作用。本文通过构建植物-人体跨界调控模型,共挖掘出9个核心模块。研究结果表明,外源性植物miRNA参与调控人体胺代谢、酒精代谢以及脂肪酸代谢等生物过程。

关键词：人工智能高通量数据外源性植物miRNA 跨界调控

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基于半模型的OWL本体理由探求方法研究

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计算机学报 2018年第12期41卷 2720-2733页

作者：张瑜欧阳丹彤崔仙姬叶育鑫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长春130012 大连民族大学信息与通信工程学院辽宁大连116600

OWL本体理由探求是语义Web推理的重要任务之一.随着语义Web数据的急剧增长以及本体规模的不断扩大,目前的本体理由探求策略已难以满足它们对推理性能的要求.该文以基于黑盒的探求技术为研究对象,黑盒法是基于"扩张"和"收... 详细信息

OWL本体理由探求是语义Web推理的重要任务之一.随着语义Web数据的急剧增长以及本体规模的不断扩大,目前的本体理由探求策略已难以满足它们对推理性能的要求.该文以基于黑盒的探求技术为研究对象,黑盒法是基于"扩张"和"收缩"两个阶段实现理由探求任务的,"扩张"阶段的目标是获得蕴涵目标公理的理由的一个超集,"收缩"阶段对得到的理由超集进行删减至极小集合.然而,这两个阶段的主要时间开销在于频繁地调用推理机进行变化的公理集合与目标公理之间的蕴涵关系的检测,这会严重影响理由探求的效率.为了解决这一问题,通过观察理由探求过程中公理集合的变化情况,给出增量本体序列定义,并揭示了增量本体序列中的最大增量本体与理由之间的关系.增量本体序列的生成过程主要涉及两方面因素:(1)后继本体对先驱本体的有效扩充(必须保证是拟序关系);(2)对本体链中的本体是否蕴涵目标公理的推理判定(必须保证当且仅当最大本体蕴涵目标公理).在增量本体序列生成过程中,利用半模型证明了后继增量本体与目标公理之间的蕴涵关系是半可判定的,进而给出基于半模型增量推理的理由超集探求算法及其正确性证明.半模型增量推理的增量体现在:保留上一次得到的模型作为下一次判定的初始条件之一,从而避免传统蕴涵判定中,每一次都完全重构模型的冗余计算.最后,提出了一种与现有的收缩过程相反的理由求解方案——基于扩张的理由求解策略.通过迭代地添加公理过程,探测该公理集下的所有理由的公共元素.利用探测到的所有公共元素构造目标公理的理由.随后利用该文提出的增量推理任务分别给出新的"扩-缩"理由探求方法和"双扩"理由探求方法.实验结果表明,改进后的"扩-缩"理由探求方法在求解性能上优于原有的"扩-缩"理由探求方法;而新提出的基于增量推理的"双扩"理由探求方法在现有的求解策略中表现最优.

关键词：语义Web推理 OWL本体理由黑盒技术蕴涵关系

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基于隐喻词扩展的短文本聚类算法

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吉林大学学报（理学版） 2018年第6期56卷 1447-1452页

作者：王烨左万利王英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

针对目前短文本词汇量少、表达形式多样,导致同种类文本聚类方法无效的问题,提出一种利用中文维基百科的丰富词汇间关系对短文本的隐喻词进行扩充的方法,以解决短文本包含信息少、词汇表达形式多样的不足.实验结果表明,该算法可有效提... 详细信息

针对目前短文本词汇量少、表达形式多样,导致同种类文本聚类方法无效的问题,提出一种利用中文维基百科的丰富词汇间关系对短文本的隐喻词进行扩充的方法,以解决短文本包含信息少、词汇表达形式多样的不足.实验结果表明,该算法可有效提升短文本的聚类效果.

关键词：文本聚类短文本维基百科文本扩展

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基于标签传播的重叠社区发现算法

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大连理工大学学报 2018年第4期58卷 414-421页

作者：吴春国李艳振李瑛高瑞时小虎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 吉林大学珠海学院计算机学院广东珠海519041

重叠社区发现是复杂网络研究的重要课题.提出一种基于标签传播的重叠社区发现算法.首先利用标签传播算法得到初始无重叠社区划分结果,之后通过设计新的重叠节点识别算法确定重叠节点,最后再根据重叠节点的识别结果对社区进行合并从而得... 详细信息

重叠社区发现是复杂网络研究的重要课题.提出一种基于标签传播的重叠社区发现算法.首先利用标签传播算法得到初始无重叠社区划分结果,之后通过设计新的重叠节点识别算法确定重叠节点,最后再根据重叠节点的识别结果对社区进行合并从而得到最终的重叠社区划分结果.该算法克服了已有算法重叠节点占比过大的弊端.为验证算法的有效性,在LFR人工数据集、3个标准公开测试集以及真实的大豆基因共表达网络上进行实验,并与已有算法进行对比.实验结果表明,该算法性能明显优于对比算法,极大地改善了重叠节点比重过大问题.

关键词：重叠社区社区发现标签传播复杂网络基因表达数据

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结合引领策略的MMC求解最大约束满足问题

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南京大学学报（自然科学版） 2018年第1期54卷 134-147页

作者：赵双梅崔佳旭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

约束满足问题(Constraint Satisfaction Problem,CSP)是人工智能的一个重要研究方向,相关技术被广泛应用于配置、调度及规划等问题求解.但实际应用中,很多问题往往不存在满足所有约束的解,即呈现为过度约束.MaxCSP是处理过度约束一个简... 详细信息

约束满足问题(Constraint Satisfaction Problem,CSP)是人工智能的一个重要研究方向,相关技术被广泛应用于配置、调度及规划等问题求解.但实际应用中,很多问题往往不存在满足所有约束的解,即呈现为过度约束.MaxCSP是处理过度约束一个简单而有效的框架,它的思想是求出满足尽可能多约束的解,其本质是约束优化问题.受元启发式算法在求解连续约束优化问题方面大量成功案例的启发,基于新近提出的作曲家算法(Method of Musical Composition,MMC)求解MaxCSP,在标准MMC算法的基础上引入引领策略,并将其离散化,以求解MaxCSP.最后,在广为流行的MaxCSP测试问题实例集上进行了求解测试并与改进的教与学(Teaching-learningbased Optimization,TLBO)算法和差分进化(Differential Evolution,DE)算法进行比较.实验结果表明,改进的算法无论对于求解可满足MaxCSP还是不可满足MaxCSP,都具有明显的优势.

关键词：约束满足问题 Max-CSP 作曲家算法引领策略教与学算法差分进化算法

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基于减少检索的负表约束优化算法

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吉林大学学报（理学版） 2018年第2期56卷 335-339页

作者：杜江珊李占山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

通过放弃不相关元组从而减少检索的方式,提出一种优化算法STRN3,解决了在相容性算法中重复遍历负表约束的全部元组,导致冗余检索、效率较低的问题.实验结果表明,在检索过程中,当负表中有效元组的平均个数未呈现大幅度下降时,STRN3算法较... 详细信息

通过放弃不相关元组从而减少检索的方式,提出一种优化算法STRN3,解决了在相容性算法中重复遍历负表约束的全部元组,导致冗余检索、效率较低的问题.实验结果表明,在检索过程中,当负表中有效元组的平均个数未呈现大幅度下降时,STRN3算法较STR-N算法性能更优;在约束网络中,支持元组更多的情况下,STRN3算法较STR3算法性能更优,从而实现了对负表约束算法的改进.

关键词：人工智能负表约束减少检索最小支持区间

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一种重量测量系统的设计

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实验科学与技术 2019年第3期17卷 19-22页

作者：张仲明郭东伟吕巍张立明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

重量测量仪是将称量与传感器技术、转换技术和信息处理等技术结合成一体的现代新型计量手段,该文设计了一种基于重量传感器、STC12C5A60S2单片机和YM12864C图形液晶显示器的重量测量系统。该系统首先通过压敏电阻将质量信号转变为压力信... 详细信息

重量测量仪是将称量与传感器技术、转换技术和信息处理等技术结合成一体的现代新型计量手段,该文设计了一种基于重量传感器、STC12C5A60S2单片机和YM12864C图形液晶显示器的重量测量系统。该系统首先通过压敏电阻将质量信号转变为压力信号,再借助于线性放大器和A/D转换将其输出为适合于CPU处理的电压数字信号,最后转换为砝码重量显示在YM12864C图形液晶显示器中。实验结果显示,该文设计的系统与高精密天平的重量基准的差别均小于0.5g,偏差度也在0.5 g范围内,基本接近高精度天平所具有的性能。

关键词：重量测量系统重量传感器 STC12C5A60S2单片机 YM12864C图形液晶显示器

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一种最大置信上界经验采样的深度Q网络方法

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计算机研究与发展 2018年第8期55卷 1694-1705页

作者：朱斐吴文刘全伏玉琛苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室(苏州大学) 江苏苏州215006 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 长春130012 常熟理工学院计算机科学与工程学院江苏常熟215500

由深度学习(deep learning,DL)和强化学习(reinforcement learning,RL)结合形成的深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)是目前人工智能领域的一个热点.深度强化学习在处理具有高维度输入的最优策略求解任务中取得了很大的突破... 详细信息

由深度学习(deep learning,DL)和强化学习(reinforcement learning,RL)结合形成的深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)是目前人工智能领域的一个热点.深度强化学习在处理具有高维度输入的最优策略求解任务中取得了很大的突破.为了减少转移状态之间暂时的相关性,传统深度Q网络使用经验回放的采样机制,从缓存记忆中随机采样转移样本.然而,随机采样并不考虑缓存记忆中各个转移样本的优先级,导致网络训练过程中可能会过多地采用信息较低的样本,而忽略一些高信息量的样本,结果不但增加了训练时间,而且训练效果也不理想.针对此问题,在传统深度Q网络中引入优先级概念,提出基于最大置信上界的采样算法,通过奖赏、时间步、采样次数共同决定经验池中样本的优先级,提高未被选择的样本、更有信息价值的样本以及表现优秀的样本的被选概率,保证了所采样本的多样性,使智能体能更有效地选择动作.最后,在Atari 2600的多个游戏环境中进行仿真实验,验证了算法的有效性.

关键词：强化学习深度强化学习最大置信上界经验回放深度Q网络

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一种用于基于方面情感分析的深度分层网络模型

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计算机学报 2018年第12期41卷 2637-2652页

作者：刘全梁斌徐进周倩苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 软件新技术与产业化协同创新中心南京210000 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

近年来,基于方面情感分析已成为自然语言处理领域的研究热点之一.结合注意力机制的深度网络模型在基于方面情感分析任务中取得了令人瞩目的成功,针对以独立句子作为网络模型输入的方法无法获取句子间相互关系,以及仅使用词语层注意力机... 详细信息

近年来,基于方面情感分析已成为自然语言处理领域的研究热点之一.结合注意力机制的深度网络模型在基于方面情感分析任务中取得了令人瞩目的成功,针对以独立句子作为网络模型输入的方法无法获取句子间相互关系,以及仅使用词语层注意力机制难以充分获取同一评论中句子间的相互联系等问题,提出一种结合区域卷积神经网络和分层长短期记忆网络(Regional Convolutional Neural Network-Hierarchical Long Short-Term Memory,RCNN-HLSTM)的深度分层网络模型用在基于方面情感分析任务中.该模型通过区域CNN既可以保留不同句子在评论中的时序关系也可以大大降低仅使用LSTM网络的时间代价.此外,该模型利用一个分层LSTM网络来获取待分类句子内部词语之间的相互联系,以及待分类句子和评论中其他句子之间的情感特征信息.通过词语层和句子层注意力机制能有效获取特定方面在句子中的局部特征和整个评论中的长距离依赖关系,弥补了仅使用词语层注意力机制的不足.最后在多种语言的不同领域数据集上进行实验,取得了比传统的深度网络模型、结合注意力机制的深度网络模型以及考虑句子间关系的双向分层LSTM网络模型更好的分类效果.

关键词：深度学习基于方面情感分析分层模型循环神经网络卷积神经网络注意力机

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基于形态学与灰度分布的序列虹膜质量评价算法

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吉林大学学报（理学版） 2018年第5期56卷 1156-1162页

作者：刘帅刘元宁朱晓冬刘文滔程垚松吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 吉林大学软件学院长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012

基于形态学和灰度直方图中的灰度分布,提出一种虹膜质量评价算法.通过清晰度,基于二值形态学的活体检测,灰度直方图灰度分布的区域有效判定以及超界偏移度和斜视离心度的斜眼程度判断,解决了连续采集的序列虹膜质量评价中因判别指标严... 详细信息

基于形态学和灰度直方图中的灰度分布,提出一种虹膜质量评价算法.通过清晰度,基于二值形态学的活体检测,灰度直方图灰度分布的区域有效判定以及超界偏移度和斜视离心度的斜眼程度判断,解决了连续采集的序列虹膜质量评价中因判别指标严苛导致的有效虹膜幸存率过低的问题.在排除不合格图像的同时,尽可能地保留可以进行识别的虹膜,以提高有效虹膜幸存率,并且时间消耗相对较短.

关键词：虹膜质量评价二值形态学区域有效判定超界偏移度斜视离心度

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