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首届全国矿产勘查大会

作者：王兆国苏程汪愿愿叶育鑫计算机科学与技术学院/吉林大学地球科学学院/浙江大学符号计算与知识工程教育部重点实验室/吉林大学

矿化蚀变异常是矿产资源勘查与预测的重要依据。现有的蚀变异常识别精度通常会受到图像噪声、特征选择和识别模型等各方面的影响。因此,本文提出像素-特征-决策-多级融合遥感蚀变异常提取策略。在像素级利用多传感器影像进行掩膜确认和... 详细信息

矿化蚀变异常是矿产资源勘查与预测的重要依据。现有的蚀变异常识别精度通常会受到图像噪声、特征选择和识别模型等各方面的影响。因此,本文提出像素-特征-决策-多级融合遥感蚀变异常提取策略。在像素级利用多传感器影像进行掩膜确认和影像去干扰;在特征级采用主成分分析法进行特征融合分析和提取波段选择;在决策级利用加权融合法对不同模型的提取结果进行决策确准。在对伊朗萨汉德—巴兹曼斑岩铜矿带东南部地区铁染蚀变异常提取的过程中,多级融合方法较主成分分析法在用户精度和制图精度方面提高了约20%,Kappa系数达到了0.79。

关键词：错分率制图精度像素级融合决策级融合主成分分析法斑岩铜矿异常提取

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基于MACR和CAL启发式的求差知识编译算法

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电子学报 2020年第2期48卷 285-290页

作者：牛当当吕帅王金艳刘斌西北农林科技大学信息工程学院陕西杨凌712100 吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室(西北农林科技大学) 陕西杨凌712100 农业农村部农业物联网重点实验室(西北农林科技大学) 陕西杨凌712100 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 吉林长春130012 广西师范大学计算机科学与信息工程学院广西桂林541004

DKCHER算法是基于超扩展规则的求差知识编译算法.本文首先研究了DKCHER算法的执行流程,并定义了互补量的概念,然后设计了启发式策略MACR(maximum complementary amount of clauses with middle result),用于动态选择与中间结果互补量最... 详细信息

DKCHER算法是基于超扩展规则的求差知识编译算法.本文首先研究了DKCHER算法的执行流程,并定义了互补量的概念,然后设计了启发式策略MACR(maximum complementary amount of clauses with middle result),用于动态选择与中间结果互补量最大的子句.针对互补展开过程,设计了动态启发式策略CAL(optimal sequence sorted by complementary amount of literals),将互补展开中的文字按照与输入公式互补量的大小进行排序并展开.将上述两种启发式策略与DKCHER算法相结合,分别设计了MACR_DKCHER算法、CAL_DKCHER算法和MACR_CAL_DKCHER算法.实验结果表明,MACR启发式策略能够提升DKCHER算法的编译效率和编译质量,编译效率最高可提升9倍,编译质量最高可提升1.9倍;CAL启发式策略在子句数和变量数比值较大的实例上,能够提高DKCHER算法的编译效率,但会降低DKCHER算法的编译质量;MACR_CAL启发式最高可将DKCHER算法的编译效率提高12倍,但会导致DKCHER算法的编译质量有所降低.

关键词：知识编译扩展规则超扩展规则 EPCCL理论启发式策略

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基于关系触发词与单层GRU模型的关系抽取方法

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吉林大学学报（理学版） 2020年第1期58卷 95-103页

作者：王磊刘露牛亮胡封晔彭涛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 吉林大学通信工程学院长春130012 吉林大学第一医院长春130021

基于关系触发词与单层门控循环单元模型进行关系抽取,以降低关系抽取模型结构的复杂度,并提高模型的训练效率.通过计算单词的依存距离与序列距离得到关系触发词,利用单层门控循环单元模型进行关系抽取,并在SemEval2010Task8数据集上进... 详细信息

基于关系触发词与单层门控循环单元模型进行关系抽取,以降低关系抽取模型结构的复杂度,并提高模型的训练效率.通过计算单词的依存距离与序列距离得到关系触发词,利用单层门控循环单元模型进行关系抽取,并在SemEval2010Task8数据集上进行实验.实验结果表明,该方法能有效提取出关系触发词,并具有较高的关系抽取准确率.

关键词：关系抽取关系触发词句法依存分析 Word2Vec模型门控循环单元

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一种结合结构特征求解诊断问题的PMS方法

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中国科学：信息科学 2019年第6期49卷 685-697页

作者：周慧思欧阳丹彤刘梦田乃予张立明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

部分最大可满足性问题(partial maximum satisfiability problem, PMS)是最大可满足性问题(maximum satisfiability problem, MaxSAT)的泛化问题,在很多领域中得到广泛应用.目前,在工业诊断实例方面PMS求解仍有待改进,在对基于随机搜索... 详细信息

部分最大可满足性问题(partial maximum satisfiability problem, PMS)是最大可满足性问题(maximum satisfiability problem, MaxSAT)的泛化问题,在很多领域中得到广泛应用.目前,在工业诊断实例方面PMS求解仍有待改进,在对基于随机搜索的PMS算法深入研究基础上,本文首次提出一种结合结构特征的随机搜索方法 (structure characteristics partial MaxSAT, SCPMS).首先,依据单元传播规则结合问题结构特征逐步将PMS问题中硬单元子句分成两部分,从而构造出因缺乏部分硬单元子句使得问题可满足的子问题;提出结合结构特征的随机搜索指导策略,对新的子问题再次利用单元传播找出原问题中的硬单元子句中硬阻塞变量,再结合子句特征翻转相应软阻塞变量,从而提高随机搜索的求解效率.实验结果表明,提出的SCPMS与最新的两个算法DeciDist和DistUp相比,在基于模型诊断问题(model-based diagnosis, MBD)的工业实例上, SCPMS求得的不满足软子句数有较大程度的减少.

关键词： PMS 单元传播最大可满足性问题随机搜索基于模型的诊断

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基于映射规则的数据产品自动生成方法及系统

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吉林大学学报（信息科学版） 2021年第4期39卷 403-408页

作者：李子恒叶育鑫曹玲玲刘思培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 北方信息控制研究院集团有限公司总体部南京211111

随着知识图谱的广泛应用,为了提高从中提取知识数据和产品数据的准确率和效率,以知识图谱为数据源,根据实际业务需求制定业务数据抽取与组织规则(抽取规则即为题目中的映射规则,设计规则的表达描述方法和规范约束,由业务需求者填写实际... 详细信息

随着知识图谱的广泛应用,为了提高从中提取知识数据和产品数据的准确率和效率,以知识图谱为数据源,根据实际业务需求制定业务数据抽取与组织规则(抽取规则即为题目中的映射规则,设计规则的表达描述方法和规范约束,由业务需求者填写实际可实施抽取的规则),支持根据该规则从知识图谱中抽取符合规则的子图。由于该子图符合设计业务需求方的规则,因此该子图包含了符合业务需求的数据和组织结构。通过数据产品生成规则(从结构相对固定,具备实际业务含义的子图数据生成报告文档、统计表格等业务用户最终需要的数据产品),从抽取的子图生成需要的数据产品(报告文档,统计表格等)。通过SPARQL查询语言、自然语言生成等技术实现了以知识图谱为数据源,快速自动地生成文本、图表、报告文档等数据产品,大幅度提升了效率。

关键词：知识图谱本体 SPARQL查询语言生成规则自然语言生成

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基于线性动态跳帧的深度双Q网络

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计算机学报 2019年第11期42卷 2561-2573页

作者：陈松章晓芳章宗长刘全吴金金闫岩苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

深度Q网络模型在处理需要感知高维输入数据的决策控制任务中性能良好.然而,在深度Q网络及其改进算法中基本使用静态的跳帧方法,即动作被重复执行固定的次数.另外,优先级经验重放是对均匀采样的一种改进,然而目前各个研究仅将样本的时间... 详细信息

深度Q网络模型在处理需要感知高维输入数据的决策控制任务中性能良好.然而,在深度Q网络及其改进算法中基本使用静态的跳帧方法,即动作被重复执行固定的次数.另外,优先级经验重放是对均匀采样的一种改进,然而目前各个研究仅将样本的时间差分误差作为评价优先级的标准.针对这两个问题,该文提出一种基于线性动态跳帧和改进的优先级经验重放的深度双Q网络.该算法使得跳帧率成为一个可动态学习的参数,跳帧率随网络输出Q值的大小线性增长,Agent将根据当前状态和动作来动态地确定一个动作被重复执行的次数,并利用经验池中样本的每个动作的跳帧率和样本的时间差分误差共同决定样本的优先级.最后在Atari 2600游戏中进行实验,结果表明该算法相比于传统动态跳帧和优先级经验重放算法具有更优的效果.

关键词：深度强化学习深度Q网络动态跳帧优先级经验重放

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基于XGBoost的特征选择算法

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通信学报 2019年第10期40卷 101-108页

作者：李占山刘兆赓吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 吉林大学软件学院吉林长春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

分类问题中的特征选择一直是一个重要而又困难的问题。这类问题中要求特征选择算法不仅能够帮助分类器提高分类准确率,同时还要尽可能地减少冗余特征。因此,为了在分类问题中更好地进行特征选择,提出了一种新型的包裹式特征选择算法XGB... 详细信息

分类问题中的特征选择一直是一个重要而又困难的问题。这类问题中要求特征选择算法不仅能够帮助分类器提高分类准确率,同时还要尽可能地减少冗余特征。因此,为了在分类问题中更好地进行特征选择,提出了一种新型的包裹式特征选择算法XGBSFS。该算法借鉴极端梯度提升(XGBoost)算法中构建树的思想过程,通过从3个重要性度量的角度来衡量特征的重要性,避免单一重要性度量的局限性;然后通过改进的序列浮动前向搜索策略(ISFFS)搜索特征子集,使最终得到的特征子集有较高的质量。在8个UCI数据集的对比实验中表明,所提算法具有很好的性能。

关键词：特征选择极端梯度提升序列浮动搜索策略

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Tabular表达式中正规函数表操作的形式语义

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华南理工大学学报（自然科学版） 2019年第2期47卷 85-91页

作者：周文博刘磊张鹏吕帅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 吉林大学软件学院吉林长春130012

正规函数表是一类典型的Tabular表达式,被广泛应用于软件说明文档.文中对Tabular表达式中正规函数表操作的语义进行研究.首先给出了正规函数表的形式文法,讨论了规整性、完全性和不可交叉性等性质,说明了其求值过程;然后根据操作的影响... 详细信息

正规函数表是一类典型的Tabular表达式,被广泛应用于软件说明文档.文中对Tabular表达式中正规函数表操作的语义进行研究.首先给出了正规函数表的形式文法,讨论了规整性、完全性和不可交叉性等性质,说明了其求值过程;然后根据操作的影响范围,以内部操作和外部操作为分类标准,分别对二元操作、替换操作、提取操作和扩展操作的语义进行刻画,讨论了各个操作的封闭性;最后通过电梯控制系统实例分析了相关操作的实际应用场景,说明了正规函数表操作的形式语义的合理性和可用性.实例结果表明,文中提出的正规函数表操作的语义描述与实际结果是一致的.

关键词：正规函数表 Tabular表达式操作语义软件文档规格说明

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一种新型的自适应多核学习算法

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吉林大学学报（理学版） 2021年第5期59卷 1212-1218页

作者：聂逯松常方圆常学智刘畅金有为刘国晟付加胜韩霄松吉林大学共青团吉林大学委员会长春130012 吉林大学护理学院长春130012 吉林大学生物与农业工程学院长春130022 长春中医药大学医药信息学院长春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 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 中国石油集团工程技术研究院有限公司北京102206

针对样本基数较大、维数较高、特征较复杂的数据集训练问题,将支持向量机与蚁群优化算法相融合,提出一种自适应多核学习算法.利用吸引子传播聚类算法自适应地发现相似特征,并据此利用蚁群算法自适应地选择核函数参数,从而快速选择最优... 详细信息

针对样本基数较大、维数较高、特征较复杂的数据集训练问题,将支持向量机与蚁群优化算法相融合,提出一种自适应多核学习算法.利用吸引子传播聚类算法自适应地发现相似特征,并据此利用蚁群算法自适应地选择核函数参数,从而快速选择最优核函数.通过UCI数据集的5组数据实验表明,该算法相比于传统的支持向量机分类准确率和F 1值更高,验证了该算法的有效性和可行性.

关键词：多核学习支持向量机蚁群算法聚类算法

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面向双注意力网络的特定方面情感分析模型

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计算机研究与发展 2019年第11期56卷 2384-2395页

作者：孙小婉王英王鑫孙玉东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 长春工程学院计算机技术与工程学院长春130012

特定方面情感分析已经成为自然语言处理领域的研究热点,其通过学习文本上下文的信息判别文本中特定方面的情感极性,可以更加有效地帮助人们了解用户对不同方面的情感表达.当前,将注意力机制和神经网络相结合的模型在解决特定方面情感分... 详细信息

特定方面情感分析已经成为自然语言处理领域的研究热点,其通过学习文本上下文的信息判别文本中特定方面的情感极性,可以更加有效地帮助人们了解用户对不同方面的情感表达.当前,将注意力机制和神经网络相结合的模型在解决特定方面情感分析任务时大多仅考虑单一层面的注意力信息,并且卷积神经网络无法获取全局结构信息、循环神经网络训练时间过长且单词间的依赖程度随着距离增加而逐渐减弱.针对上述问题,提出一种面向双注意力网络的特定方面情感分析(dual-attention networks for aspect-level sentiment analysis,DANSA)模型.首先,引入多头注意力机制,通过对输入进行多次不同的线性变换操作,获取更全面的注意力信息,同时,多头注意力机制可以实现并行化计算,保证了DANSA的训练速度.其次,DANSA引入自注意力机制,通过计算输入中每个单词与其他所有单词的注意力得分获取全局结构信息,并且单词间的依赖程度不会受到时间和句子长度的影响.最后,融合上下文自注意力信息与特定方面单词注意力信息,共同作为特定方面情感预测的依据,最终实现特定方面情感极性的预测.相比结合注意力机制的神经网络,DANSA弥补了注意力信息单一问题,不仅可以有效获取全局结构信息,还能够实现并行化计算,大大降低了训练时间.在SemEval2014数据集和Twitter数据集上进行实验,DANSA获得了更好的分类效果,进一步证明了DANSA的有效性.

关键词：特定方面情感分析自注意力机制多头注意力机制双注意力网络自然语言处理

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