检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2021年第9期48卷 235-243页

作者：代珊珊刘全苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 软件新技术与产业化协同创新中心南京210000

随着人工智能的发展,自动驾驶领域的研究也日益壮大。深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)方法是该领域的主要研究方法之一。其中,安全探索问题是该领域的一个研究热点。然而,大部分DRL算法为了提高样本的覆盖率并没有对探... 详细信息

随着人工智能的发展,自动驾驶领域的研究也日益壮大。深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)方法是该领域的主要研究方法之一。其中,安全探索问题是该领域的一个研究热点。然而,大部分DRL算法为了提高样本的覆盖率并没有对探索方法进行安全限制,使无人车探索时会陷入某些危险状态,从而导致学习失败。针对该问题,提出了一种基于动作约束的软行动者-评论家算法(Constrained Soft Actor-critic,CSAC),该方法首先对环境奖赏进行了合理限制。无人车动作转角过大时会产生抖动,因此在奖赏函数中加入惩罚项,使无人车尽量避免陷入危险状态。另外,CSAC方法又对智能体的动作进行了约束。当目前状态选择动作后使无人车偏离轨道或者发生碰撞时,标记该动作为约束动作,在之后的训练中通过合理约束来更好地指导无人车选择新动作。为了体现CSAC方法的优势,将CSAC方法应用在自动驾驶车道保持任务中,并与SAC算法进行对比。结果表明,引入安全机制的CSAC方法可以有效避开不安全动作,提高自动驾驶过程中的稳定性,同时还加快了模型的训练速度。最后,将训练好的模型移植到带有树莓派的无人车上,进一步验证了模型的泛用性。

关键词：安全自动驾驶深度强化学习软行动者-评论家车道保持无人车

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基于自指导动作选择的近端策略优化算法

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计算机科学 2021年第12期48卷 297-303页

作者：申怡刘全苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 软件新技术与产业化协同创新中心南京210000

强化学习领域中策略单调提升的优化算法是目前的一个研究热点,在离散型和连续型控制任务中都具有了良好的性能表现。近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)算法是一种经典策略单调提升算法,但PPO作为一种同策略(on-policy)算... 详细信息

强化学习领域中策略单调提升的优化算法是目前的一个研究热点,在离散型和连续型控制任务中都具有了良好的性能表现。近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)算法是一种经典策略单调提升算法,但PPO作为一种同策略(on-policy)算法,样本利用率较低。针对该问题,提出了一种基于自指导动作选择的近端策略优化算法(Proximal Policy Optimization Based on Self-Directed Action Selection,SDAS-PPO)。SDAS-PPO算法不仅根据重要性采样权重对样本经验进行利用,而且增加了一个同步更新的经验池来存放自身的优秀样本经验,并利用该经验池学习到的自指导网络对动作的选择进行指导。SDAS-PPO算法大大提高了样本利用率,并保证训练网络模型时智能体能快速有效地学习。为了验证SDAS-PPO算法的有效性,将SDAS-PPO算法与TRPO算法、PPO算法和PPO-AMBER算法用于连续型控制任务Mujoco仿真平台中进行比较实验。实验结果表明,该方法在绝大多数环境下具有更好的表现。

关键词：强化学习深度强化学习策略梯度近端策略优化自指导

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基于深度学习的行人和车辆检测

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吉林大学学报（工学版） 2019年第5期49卷 1661-1667页

作者：徐谦李颖王刚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

为解决自动驾驶行车环境目标检测的问题,提出了一种基于深度学习的行人和车辆检测网络PVDNet。在网络底层,改进了跳跃连接结构,提出多级跳跃连接MLSC,加速了模型的收敛速度和收敛精度;在网络顶层,设计了一种多层特征融合方法 MLFF,将底... 详细信息

为解决自动驾驶行车环境目标检测的问题,提出了一种基于深度学习的行人和车辆检测网络PVDNet。在网络底层,改进了跳跃连接结构,提出多级跳跃连接MLSC,加速了模型的收敛速度和收敛精度;在网络顶层,设计了一种多层特征融合方法 MLFF,将底层特征与顶层特征融合以提高检测精度;在网络输出层,提出了一种单维卷积方法 ODC替代全连接层,减少了模型参数以提高检测速度。实验表明:与原始的Faster R-CNN相比,PVDNet在数据集PascalVOC2007、PascalVOC2012、MS COCO、KITTI上行人和车辆平均检测准确率分别提高了3.7%、6.1%、5.6%、9.62%。

关键词：人工智能目标检测深度学习无人驾驶

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基于实体对弱约束的远监督关系抽取

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吉林大学学报（工学版） 2019年第3期49卷 912-919页

作者：欧阳丹彤肖君叶育鑫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

为缓解远监督关系抽取中的假阳性问题并进一步提高关系抽取的准确率和召回率,提出基于实体对弱约束的远监督关系抽取模型。首先,从知识库和文本中获取实体对的约束信息,约束信息由实体对关键词和实体类型两部分组成;然后,通过训练神经... 详细信息

为缓解远监督关系抽取中的假阳性问题并进一步提高关系抽取的准确率和召回率,提出基于实体对弱约束的远监督关系抽取模型。首先,从知识库和文本中获取实体对的约束信息,约束信息由实体对关键词和实体类型两部分组成;然后,通过训练神经网络模型自动获取不同关系所对应的实体对约束信息的特征;最后,将这些特征用作弱约束联合语句特征一起进行关系预测。在对比实验中,基于实体对弱约束的模型达到了更高的准确率和召回率,表明了实体对弱约束能有效缓解假阳性问题、加强关系抽取。

关键词：人工智能远监督关系抽取神经网络实体对弱约束注意力机制

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基于深度学习图像语义分割的机器人环境感知

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吉林大学学报（工学版） 2019年第1期49卷 248-260页

作者：徐谦李颖王刚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

基于深度学习图像语义分割模型SegNet,提出了一种基于深度学习的实时图像语义分割框架RT-SegNet(Real time segmentation network)。框架分为3个阶段:编码阶段、解码阶段和降维阶段。在编码阶段,提出了一种跨层叠加特征图的方法(Feature... 详细信息

基于深度学习图像语义分割模型SegNet,提出了一种基于深度学习的实时图像语义分割框架RT-SegNet(Real time segmentation network)。框架分为3个阶段:编码阶段、解码阶段和降维阶段。在编码阶段,提出了一种跨层叠加特征图的方法(Feature map skip superposition,FMSS)来提升特征提取效果;在解码阶段,设计了新的轻量化解码器(Light decoder,LD)结构,减少了卷积层数量,以加快模型训练与预测速度;在降维阶段,提出了卷积降维方法(Dimension reduced module,DRM)将编码器与解码器逐层连接,增强解码器效果。与原始SegNet模型相比,RT-SegNet模型在公共数据集Cityscapes、SUN RGB-D、CamVid、KITTI和作者自行标注的数据集JLUData上平均交叉联合度量分别提升了3.2%、1.8%、5.3%、14.6%、6.8%。

关键词：计算机应用环境感知深度学习机器人语义分割

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基于子集一致性检测的诊断解极小性判定方法

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计算机研究与发展 2019年第7期56卷 1396-1407页

作者：田乃予欧阳丹彤刘梦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

基于模型诊断作为克服第1代诊断系统的缺陷而出现的智能诊断推理技术,现已成为十分活跃的人工智能研究分支,随着相关技术的不断发展,应用愈加广泛.其中,大多数研究集中于诊断求解过程,而诊断解的极小性检测方法保证了最终求得诊断解的... 详细信息

基于模型诊断作为克服第1代诊断系统的缺陷而出现的智能诊断推理技术,现已成为十分活跃的人工智能研究分支,随着相关技术的不断发展,应用愈加广泛.其中,大多数研究集中于诊断求解过程,而诊断解的极小性检测方法保证了最终求得诊断解的极小性,也是问题求解过程中至关重要的一步.传统诊断解的极小性判定过程是将新求得的诊断解与已有诊断集合中的诊断解依次比较,检查是否有新得诊断解的超集或子集来判定极小性,这种方法随着求解过程中得到的诊断解数量增多,检测难度逐渐提高,耗时也随之增大.为解决此问题,提出了一种基于子集一致性检测的诊断解极小性判定的新方法:子集一致性(subset consistency detection, SCD)方法.通过对诊断解少数几个子集的一致性检测来给出该诊断解的极小性判定,避免了求解过程中诊断解集合增大对效率的影响.SCD方法可应用于许多高效的诊断方法,如GD(grouped diagnosis)和ACDIAG(abstract circuit diagnosis)方法,算法效率均有所提高.

关键词：基于模型诊断子集一致性诊断解极小性可满足性合取范式

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基于情节经验回放的深度确定性策略梯度方法

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计算机科学 2021年第10期48卷 37-43页

作者：张建行刘全苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 软件新技术与产业化协同创新中心南京210000

强化学习中的连续控制问题一直是近年来的研究热点。深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradients,DDPG)算法在连续控制任务中表现优异。DDPG算法利用经验回放机制训练网络模型,为了进一步提高经验回放机制在DDPG算法中的效... 详细信息

强化学习中的连续控制问题一直是近年来的研究热点。深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradients,DDPG)算法在连续控制任务中表现优异。DDPG算法利用经验回放机制训练网络模型,为了进一步提高经验回放机制在DDPG算法中的效率,将情节累积回报作为样本分类依据,提出一种基于情节经验回放的深度确定性策略梯度(Deep Determinis-tic Policy Gradient with Episode Experience Replay,EER-DDPG)方法。首先,将经验样本以情节为单位进行存储,根据情节累积回报大小使用两个经验缓冲池分类存储。然后,在网络模型训练阶段着重对累积回报较大的样本进行采样,以提升训练质量。在连续控制任务中对该方法进行实验验证,并与采取随机采样的DDPG方法、置信区域策略优化(Trust Region Policy Optimization,TRPO)方法以及近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)方法进行比较。实验结果表明,EER-DDPG方法有更好的性能表现。

关键词：深度确定性策略梯度连续控制任务经验回放累积回报分类经验回放

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基于深度神经网络的蛋白质相互作用预测框架

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吉林大学学报（工学版） 2019年第2期49卷 570-577页

作者：刘桂霞王沫沅苏令涛吴春国孙立岩王荣全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

为解决实验方法中结果存在较高假阳性率和假阴性率的问题,整合蛋白质特征数据,提出一种基于深度神经网络的蛋白质相互作用预测框架。提取蛋白质的GO语义相似性、序列相似性、蛋白质重要性以及亚细胞定位信息,得到低维度的输入数据。然... 详细信息

为解决实验方法中结果存在较高假阳性率和假阴性率的问题,整合蛋白质特征数据,提出一种基于深度神经网络的蛋白质相互作用预测框架。提取蛋白质的GO语义相似性、序列相似性、蛋白质重要性以及亚细胞定位信息,得到低维度的输入数据。然后建立深度神经网络,进行预测。通过使用弃权技术,减少网络中复杂的互适应神经元,总体性能得到提高。预测框架在酿酒酵母蛋白质数据集上的准确率达到95.67%,精确度达到96.38%。实验结果表明:提取的特征数据较适合用于蛋白质互作的预测研究,且构建的基于深度神经网络的蛋白质相互作用预测框架具有出色的泛化性能,在多种数据上都能取得较好效果。

关键词：人工智能蛋白质相互作用蛋白质特征蛋白质序列深度神经网络

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引入激活扩散的贝叶斯网络分类器

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吉林大学学报(信息科学版) 2025年第2期43卷 317-326页

作者：董飒刘杰刘大有李婷婷徐海啸吴旗欧阳若川吉林大学计算机科学与技术学院吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林大学党委教师工作部

针对网络数据分类的关系分类器都基于同质性假设，而基于一阶马尔可夫假设的简化处理存在一定局限性的问题，在贝叶斯网络分类器中，引入局部图排序激活扩散方法替代原始的直接邻域获取方法。通过设置初始能量值和最小能量阈值，适当扩... 详细信息

针对网络数据分类的关系分类器都基于同质性假设，而基于一阶马尔可夫假设的简化处理存在一定局限性的问题，在贝叶斯网络分类器中，引入局部图排序激活扩散方法替代原始的直接邻域获取方法。通过设置初始能量值和最小能量阈值，适当扩大分类时待分类节点的邻域范围，从而提高了节点的同质性。结合松弛标注的协作推理方法，引入激活扩散的贝叶斯网络分类器ASNBC(Activation Spreading Network Bayes Classifier)在一定程度上提高了网络数据的分类精度。与4个网络分类器的对比实验结果表明，该方法在6个网络数据集上的分类精度都有不同程度的提高。

关键词：人工智能网络数据分类激活扩散贝叶斯网络分类器协作推理

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基于传播概率矩阵的异构信息网络表示学习

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浙江大学学报（工学版） 2019年第3期53卷 548-554页

作者：赵廷廷王喆卢奕南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吉林长春130012

根据元路径和可交换矩阵,结合节点一阶和二阶相似性得到最后的传播概率矩阵;利用降噪自动编码器对传播概率矩阵进行降维得到异构信息网络的节点表示;将异构信息网络的节点表示用梯度提升树(GBDT)分类,得到不同百分比训练集下的分类准确... 详细信息

根据元路径和可交换矩阵,结合节点一阶和二阶相似性得到最后的传播概率矩阵;利用降噪自动编码器对传播概率矩阵进行降维得到异构信息网络的节点表示;将异构信息网络的节点表示用梯度提升树(GBDT)分类,得到不同百分比训练集下的分类准确率,用聚类指标标准化互信息(NMI)评价聚类效果,用T-SNE展现可视化效果.在数据集DBLP和AMiner上分别进行实验,相比DeepWalk、node2vec和metapath2vec方法,在应用任务节点分类上,所提出的基于传播概率矩阵的异构信息网络表示学习(HINtpm)的准确率与DeepWalk相比最高提升了24%,聚类指标NMI与DeepWalk相比最高提升了13%.

关键词：网络表示学习异构信息网络(HIN) 传播概率矩阵元路径节点相似性自动编码器

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