检索结果-内蒙古大学图书馆

基于双边协商的一对多协商协议

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吉林大学学报（理学版） 2008年第1期46卷 101-104页

作者：姜丽刘大有欧阳继红王鑫禄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

提出一个基于双边协商的一对多协商协议(OMN).该协议采用显现协调机制协调动态增加的多个协商线程,解决了已有协商协议中的中心节点问题和同步协商问题,提高了协商系统的分布性和动态可扩展性.

关键词：协商一对多协商双边协商

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一种特征加权的聚类算法框架

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计算机科学 2008年第10期35卷 152-154页

作者：高滢刘大有徐益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

为了考虑数据各维特征对聚类的不同贡献,并把有监督特征评价方法应用到无监督分类问题中,提出一种特征加权的聚类算法框架。该框架首先通过某种聚类算法对数据聚类,然后,根据聚类结果,采用有监督特征评价方法学习各维特征的权值,再根据... 详细信息

为了考虑数据各维特征对聚类的不同贡献,并把有监督特征评价方法应用到无监督分类问题中,提出一种特征加权的聚类算法框架。该框架首先通过某种聚类算法对数据聚类,然后,根据聚类结果,采用有监督特征评价方法学习各维特征的权值,再根据特征权值重新聚类,之后再次学习特征权值,该过程反复迭代,直至算法收敛或达到指定的迭代次数。欧几里德空间内基于距离、基于密度的聚类算法均适用于本框架。基于本框架,采用模糊C均值聚类算法(FCM)、密度聚类算法(DBSCAN),并通过信息增益特征评价、ReliefF特征评价方法,对多个UCI数据集进行了实验,验证了该框架的有效性。

关键词：聚类算法框架特征加权基于距离的聚类基于密度的聚类

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基于经典逻辑的安全协议模型检测方法

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计算机科学 2008年第6期35卷 20-24页

作者：徐畅刘吉锋孙吉贵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

本文分别以安全协议模型检测器SATMC和ProVerif为例,介绍了基于经典逻辑的安全协议模型检测两种方法:SAT方法和归结方法,并简要地给出了我们设计实现的基于SAT方法的安全协议模型检测器JLU-PV。

关键词：安全协议模型检测 SAT求解归结

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全局自适应蚁群优化算法

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小型微型计算机系统 2008年第6期29卷 1083-1087页

作者：王健刘衍珩朱建启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

为解决蚁群算法存在的收敛速度慢和容易陷入局部最优等缺点,分析了其产生的主要原因,介绍了AS和MMAS算法的工作原理,并基于参数自适应思想,提出了全局自适应蚁群优化算法(GAO).对状态转移和信息素更新等规则做出改进,详尽给出了GAO的编... 详细信息

为解决蚁群算法存在的收敛速度慢和容易陷入局部最优等缺点,分析了其产生的主要原因,介绍了AS和MMAS算法的工作原理,并基于参数自适应思想,提出了全局自适应蚁群优化算法(GAO).对状态转移和信息素更新等规则做出改进,详尽给出了GAO的编程步骤.针对TSP问题,通过与AS和MMAS算法的数值实验结果比较分析,表明GAO算法具有优良的全局优化能力和适当的收敛时间.

关键词：全局自适应蚁群算法状态转移信息素

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基于粒子群优化算法的Bayesian网络结构学习

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小型微型计算机系统 2008年第8期29卷 1516-1519页

作者：刘欣贾海洋刘大有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

近年来,Bayesian网络已经成为人工智能领域的研究热点.为了更广泛的应用Bayesian网络,本文采用粒子群优化搜索算法,通过对粒子群算法中各个算子的确定,从训练数据样本中学习到Bayesian网络结构,并用测试数据样本测试学习结果与训练数据... 详细信息

近年来,Bayesian网络已经成为人工智能领域的研究热点.为了更广泛的应用Bayesian网络,本文采用粒子群优化搜索算法,通过对粒子群算法中各个算子的确定,从训练数据样本中学习到Bayesian网络结构,并用测试数据样本测试学习结果与训练数据的匹配程度,试验结果表明,该算法能有效地学习到Bayesian网络结构.

关键词：粒子群算法贝叶斯网络结构学习

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可能性规划表示与求解

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南京大学学报（自然科学版） 2008年第5期44卷 466-476页

作者：殷明浩李丹丹谷文祥孙吉贵东北师范大学计算机学院长春130117 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

利用可能性理论提出了一种基于PDDL(planning domain definition language)的可能性规划表示方法——Poss-PDDL,给出了基于可能性理论框架下的定性决策理论和图规划算法的可能性规划求解方法——可能性图规划,设计并开发了可能性规划问... 详细信息

利用可能性理论提出了一种基于PDDL(planning domain definition language)的可能性规划表示方法——Poss-PDDL,给出了基于可能性理论框架下的定性决策理论和图规划算法的可能性规划求解方法——可能性图规划,设计并开发了可能性规划问题求解器***是国际规划器大赛的标准域定义语言,这使得Poss-PDDL更具通用性和标准性.由于用可能性理论表示动作效果和状态的不确定性更具优势,因此Poss-Graphplan更适用于解决那些概率模型无法解决或者很难获得概率信息的不确定规划问题.可以证明,应用可能性图规划方法求解可能性规划问题得到的规划解是最优的.实验结果表明,可能性图规划方法在问题求解能力和速度上的表现都较为突出.

关键词：可能性理论可能性规划定性效用理论规划域定义语言图规划

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分布式医学影像分析与处理平台的设计与实现

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计算机工程与应用 2008年第34期44卷 9-14页

作者：丁莹杨华民李文辉范静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 长春理工大学计算机科学技术学院长春130022

介绍了分布式医学影像分析与处理平台DMIP(Distributing Medical Imaging Analyzing and Processing Platform)的设计以及在此基础上开发的数字医疗软件。DMIP采用分布式数据存储技术以及面向对象和基于构件的软件工程技术,在可视化开发... 详细信息

介绍了分布式医学影像分析与处理平台DMIP(Distributing Medical Imaging Analyzing and Processing Platform)的设计以及在此基础上开发的数字医疗软件。DMIP采用分布式数据存储技术以及面向对象和基于构件的软件工程技术,在可视化开发包VTK的基础上,融合了数据缓存技术、线程池技术和交互器理论等内容,从而降低网络负荷,提高访问速度;开发了包含大量医学影像分析与处理功能的C++类库和构件库,以便再次开发。通过数字医疗软件的应用实例展示了DMIP的功能,与同类产品比较效果显著。

关键词：分布式可视化开发包数据缓存交互器理论线程池

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一种基于网格距离的融合式聚类算法

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计算机科学 2008年第11期35卷 160-163,231页

作者：凌萍周春光王喆吉林大学计算机科学与技术学院教育部符号计算与知识工程重点实验室长春130012 徐州师范大学计算机科学与技术学院徐州221116

提出了一种基于网格距离的融合式聚类算法(Agglomerative Clustering algorithm based on Grid Distance,ACGD)。为规模不同的数据集分别设计了初始球状网格和初始矩形网格,并以此作为合并过程的起点。基于随机映射思想设计了网格之间... 详细信息

提出了一种基于网格距离的融合式聚类算法(Agglomerative Clustering algorithm based on Grid Distance,ACGD)。为规模不同的数据集分别设计了初始球状网格和初始矩形网格,并以此作为合并过程的起点。基于随机映射思想设计了网格之间的距离定义并以此完成聚类任务。ACGD的参数以自适应学习策略确定。真实数据集上的实验表明,ACGD具有良好聚类效果,具有比同类算法更高的效率和算法鲁棒性。

关键词：网格距离融合聚类球状初始网格初始矩形网格数据粒单元

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基于主题的网页噪音去除机制

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计算机工程与设计 2008年第8期29卷 2072-2074,2084页

作者：万乐左万利高金吉林大学计算机科学与技术学院教育部符号计算与知识工程重点实验室吉林长春130012

由于主题的缺失,传统的网页噪音去除算法均是通过一些启发式的规则判断哪些是有用信息,哪些是噪音信息。而在主题爬行的环境下,由于有了明确的主题,可以使用一些不同的方法来发现网页噪音。提出了一种基于主题的网页噪音去除算法,通过... 详细信息

由于主题的缺失,传统的网页噪音去除算法均是通过一些启发式的规则判断哪些是有用信息,哪些是噪音信息。而在主题爬行的环境下,由于有了明确的主题,可以使用一些不同的方法来发现网页噪音。提出了一种基于主题的网页噪音去除算法,通过构造网页DOM树的一个变种,即内容块树,利用分类器判断网页的噪音块。实验结果表明,该方法噪音去除精度是87%,而以前的方法仅有42%。

关键词： Web网页噪音去除信息提取预处理

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贝叶斯网等价类学习算法

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计算机工程与科学 2008年第12期30卷 63-67,71页

作者：贾海洋刘大有陈娟关淞元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

贝叶斯网用一种紧凑的形式表示联合概率分布,具有完备的语义和坚实的理论基础,目前已成为人工智能领域处理不确定性问题的最佳方法之一。贝叶斯网学习是其关键问题,传统学习方法存在如下不足:(1)随节点数增多非法结构以指数级增加,影响... 详细信息

贝叶斯网用一种紧凑的形式表示联合概率分布,具有完备的语义和坚实的理论基础,目前已成为人工智能领域处理不确定性问题的最佳方法之一。贝叶斯网学习是其关键问题,传统学习方法存在如下不足:(1)随节点数增多非法结构以指数级增加,影响学习效率;(2)在等价结构之间进行打分搜索,影响收敛速度;(3)假设每个结构具有相同的先验概率,造成等价类中包含结构越多则先验概率越高。本文提出一种学习马尔科夫等价类算法,该算法基于骨架空间进行状态转换,利用从骨架空间到等价类空间的映射关系实现学习贝叶斯网等价类。实验数据证明,该方法可有效缩小搜索空间规模,相对于在有向图空间搜索的算法加快了算法的收敛速度,提高了执行效率。

关键词：贝叶斯网结构学习马尔科夫等价类链图

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