检索结果-内蒙古大学图书馆

吉林大学学报（信息科学版） 2018年第5期36卷 539-544页

作者：白天郭书宇赵为邱宇东张杰吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学教育部符号计算与知识工程重点实验室长春130012 吉林大学软件学院长春130012

为提高市政设施巡检过程中信息上报的准确性和实时性,提出了基于Android平台的市政系统。通过对Android设备的摄像头调用和GPS(Global Positioning System)、Network定位模块的加载,采集了图像和定位信息,并结合其他工程信息将数据打包... 详细信息

为提高市政设施巡检过程中信息上报的准确性和实时性,提出了基于Android平台的市政系统。通过对Android设备的摄像头调用和GPS(Global Positioning System)、Network定位模块的加载,采集了图像和定位信息,并结合其他工程信息将数据打包上传至后台服务器中,保存到数据库。另外通过浏览器访问Web网页实现后台数据信息的管理、任务派发等。测试结果显示,该系统能有效获取图像和定位信息,快速准确地上传数据和简化后台工作流程,具有一定的实用价值。

关键词： Android平台服务器开发智慧市政

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创新idea引导的纵深式本科教学改革研究

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计算机教育 2018年第1期 102-104,111页

作者：张晋东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

本科教育传统理念与教学模式面临着更新的挑战并存在许多难题,但对大学本科教育研究的系统性及针对性尤其是理论与实践互动方面还不够。文章基于以问题和实际工程项目为基础的教学改革,提出一种以工程项目创新idea引导的纵深式本科教学... 详细信息

本科教育传统理念与教学模式面临着更新的挑战并存在许多难题,但对大学本科教育研究的系统性及针对性尤其是理论与实践互动方面还不够。文章基于以问题和实际工程项目为基础的教学改革,提出一种以工程项目创新idea引导的纵深式本科教学改革方案,阐述大学本科教学改革实行过程并说明实践教学成果。

关键词：创新 idea 纵深式教学改革

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利用确定性树突状细胞算法在线检测僵尸网络

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吉林大学学报（理学版） 2017年第6期55卷 1485-1490页

作者：董刚滕云姜鑫阳郭东李强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

将人工免疫系统算法应用于对僵尸网络的实时监测,提出一种基于确定性树突状细胞算法的在线检测模型.通过结合僵尸网络的特征定义行为信号,基于启发信息实现僵尸网络的主机端实时监测.使用标准数据集对模型的有效性进行实验验证,实验结... 详细信息

将人工免疫系统算法应用于对僵尸网络的实时监测,提出一种基于确定性树突状细胞算法的在线检测模型.通过结合僵尸网络的特征定义行为信号,基于启发信息实现僵尸网络的主机端实时监测.使用标准数据集对模型的有效性进行实验验证,实验结果表明,该模型具有实时性、行为定义简单、可接受多种启发式信息定义的优势,且检测僵尸网络系统的漏报率与误报率均较低.

关键词：人工免疫系统树突细胞算法危险理论僵尸网络检测

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实时环境下多目标的路径选择模型

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哈尔滨工程大学学报 2017年第8期38卷 1285-1292页

作者：陈海鹏刘陪申铉京王玉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 吉林大学应用技术学院吉林长春130012

针对出行者出行需求多样化的问题,本文从时间、费用角度出发,构建了实时环境下基于多目标的路径选择模型。采用加权求和函数对多维数据聚集得到组合权重,而权重系数可依据出行者需求或喜好设定。为验证模型的实用价值,在仿真环境下,多... 详细信息

针对出行者出行需求多样化的问题,本文从时间、费用角度出发,构建了实时环境下基于多目标的路径选择模型。采用加权求和函数对多维数据聚集得到组合权重,而权重系数可依据出行者需求或喜好设定。为验证模型的实用价值,在仿真环境下,多目标模型与基于几何距离最短的路径选择模型在时间、费用、距离等评价指标进行了对比。实验结果证明实时环境下基于多目标的路径选择模型更具有实用价值。

关键词：智能交通系统动态路径诱导系统多目标路径选择模型加权求和函数组合优化广义自适应A^＊算法

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自动确定聚类个数的模糊聚类算法

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电子学报 2017年第3期45卷 687-694页

作者：陈海鹏申铉京龙建武吕颖达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 重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054 吉林大学公共计算机教学与研究中心吉林长春130012

本文通过集成多次FCM(Fuzzy C-Means)聚类结果以及采用软化分方式,提出一种新的自动确定聚类个数的模糊聚类算法.本算法首先利用不同的聚类数目对数据进行FCM聚类,然后充分利用多次FCM聚类得到的隶属度信息构建一个累积邻接矩阵,最后采... 详细信息

本文通过集成多次FCM(Fuzzy C-Means)聚类结果以及采用软化分方式,提出一种新的自动确定聚类个数的模糊聚类算法.本算法首先利用不同的聚类数目对数据进行FCM聚类,然后充分利用多次FCM聚类得到的隶属度信息构建一个累积邻接矩阵,最后采用迭代方式对累积邻接矩阵进行图切分以获取最终聚类结果.大量的仿真实验表明,相对现有集成聚类方法,本文方法能够有效减少FCM的聚类次数,并且在图切分过程中的迭代次数为现有方法的1/2左右.

关键词：模糊聚类 FCM算法图切分

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基于时间衰减的协同过滤推荐算法

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吉林大学学报（工学版） 2017年第4期47卷 1268-1272页

作者：董立岩王越群贺嘉楠孙铭会李永丽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 东北师范大学信息科学与技术学院长春130117

针对传统的协同过滤算法在计算相似度时未考虑时间因素的影响,导致推荐结果不准确的问题,本文提出将时间因素融入用户项目评分矩阵中,以解决兴趣衰减的问题。首先将遗忘曲线和记忆周期作为时间因素融入算法之中,将艾宾浩斯遗忘曲线用于... 详细信息

针对传统的协同过滤算法在计算相似度时未考虑时间因素的影响,导致推荐结果不准确的问题,本文提出将时间因素融入用户项目评分矩阵中,以解决兴趣衰减的问题。首先将遗忘曲线和记忆周期作为时间因素融入算法之中,将艾宾浩斯遗忘曲线用于指数函数拟合,从而获得时间与兴趣衰减的函数关系,以此用于优化用户项目的评分。并将改进的评分矩阵应用到基于项目的协同过滤推荐算法中进行推荐。在评分中加入记忆周期的影响,让目标用户对待预测的项目评分预测更为准确。实验结果表明,改进后的基于时间衰减协同过滤算法在准确性方面有显著的提高。

关键词：计算机系统结构协同过滤推荐算法时间衰减曲线相似度

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peC语言的部分求值器及在编译器测试中的应用

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软件学报 2017年第5期28卷 1221-1232页

作者：郭德贵王冠成吕帅刘磊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(吉林大学) 吉林长春130012 吉林大学数学学院吉林长春130012 吉林大学软件学院吉林长春130012

部分求值技术在程序优化及软件自动生成等方面起着极为重要的作用.将部分求值技术应用到编译器测试中.为此,设计了一种C语言的子集peC语言,给出了该语言的部分求值策略的形式化描述,实现了peC语言的部分求值器,设计了基于部分求值技术... 详细信息

部分求值技术在程序优化及软件自动生成等方面起着极为重要的作用.将部分求值技术应用到编译器测试中.为此,设计了一种C语言的子集peC语言,给出了该语言的部分求值策略的形式化描述,实现了peC语言的部分求值器,设计了基于部分求值技术的编译器测试框架.通过实验,该方法可以检测出大部分之前其他方法发现的GCC,LLVM编译器中的错误,此外还发现了其他方法不能发现的错误,这表明,将部分求值技术应用到编译器测试中是有效的.

关键词：部分求值剩余程序测试用例编译器测试抽象语法树

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一种基于关联关系的有向网络关键节点挖掘算法

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计算机科学 2017年第12期44卷 23-27页

作者：梁莹莹黄岚王喆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 吉林大学珠海学院计算机系教育部符号计算与知识工程实验室珠海519041

关键节点在网络中的重要程度高于其他大部分节点,关键节点挖掘是网络分析的重要研究内容,对网络结构和网络中的关系等研究而言都具有非常重要的意义。已有的关键节点挖掘算法从不同的侧重点进行节点关键性评价,文中基于网络中节点的局... 详细信息

关键节点在网络中的重要程度高于其他大部分节点,关键节点挖掘是网络分析的重要研究内容,对网络结构和网络中的关系等研究而言都具有非常重要的意义。已有的关键节点挖掘算法从不同的侧重点进行节点关键性评价,文中基于网络中节点的局部性信息,结合节点与其一阶邻居节点的关联关系,提出了一种有向网络关键节点挖掘算法。该算法在关注节点所处局部环境的同时考虑关联节点间的关联强度及重要性影响,根据局部重要性和关联重要性共同进行关键节点的评价。在实验网络上的影响力传播实验表明,相比于经典的度中心性等关键节点评价算法,所提算法挖掘得到的关键节点对影响力的传播能力更强,说明了算法的准确性。

关键词：有向网络中心性关联关系关键节点影响力传播

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基于多注意力卷积神经网络的特定目标情感分析

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计算机研究与发展 2017年第8期54卷 1724-1735页

作者：梁斌刘全徐进周倩章鹏苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215000 软件新技术与产业化协同创新中心南京210000 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 长春130012

特定目标情感分析作为情感分析一个重要的子任务,近年来得到越来越多研究人员的关注.针对在特定目标情感分析中,将注意力机制和LSTM等序列性输入网络相结合的网络模型训练时间长、且无法对文本进行平行化输入等问题,提出一种基于多注意... 详细信息

特定目标情感分析作为情感分析一个重要的子任务,近年来得到越来越多研究人员的关注.针对在特定目标情感分析中,将注意力机制和LSTM等序列性输入网络相结合的网络模型训练时间长、且无法对文本进行平行化输入等问题,提出一种基于多注意力卷积神经网络(multi-attention convolution neural networks,MATT-CNN)的特定目标情感分析方法.相比基于注意力机制的LSTM网络,该方法可以接收平行化输入的文本信息,大大降低了网络模型的训练时间.同时,该方法通过结合多种注意力机制有效弥补了仅仅依赖内容层面注意力机制的不足,使模型在不需要例如依存句法分析等外部知识的情况下,获取更深层次的情感特征信息,有效识别不同目标的情感极性.最后在SemEval2014数据集和汽车领域数据集(automotive-domain data,ADD)进行实验,取得了比普通卷积神经网络、基于单注意力机制的卷积神经网络和基于注意力机制的LSTM网络更好的效果.

关键词：注意力机制卷积神经网络特定目标情感分析深度学习自然语言处理

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一种基于视觉注意力机制的深度循环Q网络模型

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计算机学报 2017年第6期40卷 1353-1366页

作者：刘全翟建伟钟珊章宗长周倩章鹏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

由现代强化学习和深度学习相结合形成的深度强化学习方法是目前人工智能领域一个新的研究热点,已经在各种需要感知高维度原始输入数据和决策控制的任务中取得了实质性的突破.尤其是一种被称为深度Q网络的模型在处理诸如Atari 2600游戏... 详细信息

由现代强化学习和深度学习相结合形成的深度强化学习方法是目前人工智能领域一个新的研究热点,已经在各种需要感知高维度原始输入数据和决策控制的任务中取得了实质性的突破.尤其是一种被称为深度Q网络的模型在处理诸如Atari 2600游戏这类趋于真实环境的复杂问题时表现出了和人类玩家相媲美的水平.然而,当存在有延迟的奖赏而导致需要长时间步规划才能优化策略的情形中,深度Q网络的表现就会急剧下降.这说明深度Q网络并不擅长解决战略性深度强化学习任务.针对此问题,文中使用带视觉注意力机制的循环神经网络改进了传统的深度Q网络模型,提出了一种较为完善的深度强化学习模型.新模型的关键思想有两点:一是使用双层门限循环单元构成的循环神经网络模块来记忆较长时间步内的历史信息.这使得Agent能够及时使用有延迟的反馈奖赏来正确地指导下一步的动作选择;二是通过视觉注意力机制自适应地将注意力集中于面积较小但更具价值的图像区域,从而使得Agent能够更加高效地学习近似最优策略.该文通过选取一些经典的Atari 2600战略性游戏作为实验对象来评估新模型的有效性.实验结果表明,与传统的深度强化学习模型相比,新模型在一些战略性任务上具有很好的性能表现和较高的稳定性.

关键词：深度学习强化学习深度强化学习深度Q学习循环神经网络视觉注意力机制人工智能

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