检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2008年第11期45卷 1824-1830页

作者：刘全高阳陈道蓄孙吉贵姚望舒南京大学软件新技术国家重点实验室南京210093 苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州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

强化学习通过试错与环境交互获得策略的改进,其自学习和在线学习的特点使其成为机器学习研究的一个重要分支.针对强化学习一直被"维数灾"问题所困扰的问题,提出在关系强化学习的基础上,引入启发式轮廓表的方法,采用含轮廓表... 详细信息

强化学习通过试错与环境交互获得策略的改进,其自学习和在线学习的特点使其成为机器学习研究的一个重要分支.针对强化学习一直被"维数灾"问题所困扰的问题,提出在关系强化学习的基础上,引入启发式轮廓表的方法,采用含轮廓表的一阶谓词表示状态、活动和Q-函数,充分发挥Prolog表的优势,将逻辑谓词规则与强化学习相结合,形成一种新的逻辑强化学习方法——CCLORRL,并对其收敛性进行了证明.该方法使用轮廓形状谓词产生形状状态表,大幅度地减少状态空间;利用启发式规则指导动作的选择,减少了样本中不存在状态选择的盲目性.CCLORRL算法应用于俄罗斯方块中,实验表明,该方法是比较高效的.

关键词：维数灾启发式轮廓表谓词逻辑强化学习 CCLORRL算法

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基于中国剩余定理动态图软件水印方案

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吉林大学学报（工学版） 2008年第S2期38卷 198-201页

作者：朱建启刘衍珩殷柯欣宋双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 长春工业大学计算机科学与工程学院长春130012

利用中国剩余定理将水印信息转化为一组分存值,然后将这组分存值表示成一组图结构,动态地嵌入程序中,并在嵌入过程中使用了代码迷乱技术。提出了一种新颖的动态数据结构软件水印方案。该方案可根据部分水印信息恢复水印,具有较高的鲁棒... 详细信息

利用中国剩余定理将水印信息转化为一组分存值,然后将这组分存值表示成一组图结构,动态地嵌入程序中,并在嵌入过程中使用了代码迷乱技术。提出了一种新颖的动态数据结构软件水印方案。该方案可根据部分水印信息恢复水印,具有较高的鲁棒性及较好的隐蔽性特点。

关键词：计算机应用软件水印中国剩余定理水印分存图结构

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基于模式挖掘与匹配的移动轨迹预测方法

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吉林大学学报（工学版） 2008年第5期38卷 1125-1130页

作者：赵越刘衍珩余雪岗魏达单长伟赵洋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 南京汽车集团有限公司汽车工程研究所南京210028 中国民航大学电子信息工程学院天津300300

分析了移动轨迹预测的已有方案及各方案存在的问题,提出了一种全新的移动设备位置预测方法,即基于模式挖掘与模式匹配的移动用户移动轨迹预测(Mpp)方法。在若干个实际WLAN用户的移动跟踪数据集上对Markov预测器和新预测器的预测精度进... 详细信息

分析了移动轨迹预测的已有方案及各方案存在的问题,提出了一种全新的移动设备位置预测方法,即基于模式挖掘与模式匹配的移动用户移动轨迹预测(Mpp)方法。在若干个实际WLAN用户的移动跟踪数据集上对Markov预测器和新预测器的预测精度进行了比较。实验结果表明:该方法能够达到比较理想的预测效果,与二阶Markov预测器的预测效果基本持平。同时,该方法能够实现增量挖掘,预测精度和可靠性有了进一步提高,具有较高的实用价值。

关键词：计算机系统结构移动轨迹预测模式挖掘增量挖掘模式匹配

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带个体差异的蚁群算法的应用

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计算机应用研究 2008年第4期25卷 1036-1038页

作者：裴志利王建时小虎梁艳春孔英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大连医科大学现代技术教育中心辽宁大连116023

基本蚁群算法在大规模优化问题的处理上,算法的执行效率很低。为此改进的算法引入了蚂蚁个体差异,并将不同蚂蚁选路策略混合应用,使改进后的蚁群算法在加快收敛速度和提高解的质量的同时,避免了过早停滞现象。实验表明,该算法在性能上... 详细信息

基本蚁群算法在大规模优化问题的处理上,算法的执行效率很低。为此改进的算法引入了蚂蚁个体差异,并将不同蚂蚁选路策略混合应用,使改进后的蚁群算法在加快收敛速度和提高解的质量的同时,避免了过早停滞现象。实验表明,该算法在性能上远优于基本蚁群算法。

关键词：蚁群算法旅行商问题个体差异

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精神分裂症易感基因的多位点关联性分析

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吉林大学学报（工学版） 2008年第S2期38卷 205-212页

作者：张洪丽刘元宁张浩于雅琴俞琼寇长贵史杰萍孟祥飞陶露曲婷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 吉林大学公共卫生学院基因组医学研究中心长春130021

设计了一个基于精神分裂症多位点相互作用的计算机模型。该模型以MATLAB为开发平台,结合Fisher精确检验,对cPLA2和PNPLA8基因家族的共9个微效易感基因的18个SNPs标记位点进行联合分析,检测精神分裂症阳性位点。结果表明:在13个符合哈代... 详细信息

设计了一个基于精神分裂症多位点相互作用的计算机模型。该模型以MATLAB为开发平台,结合Fisher精确检验,对cPLA2和PNPLA8基因家族的共9个微效易感基因的18个SNPs标记位点进行联合分析,检测精神分裂症阳性位点。结果表明:在13个符合哈代-温伯格平衡(P>0.05)的位点中,检测出rs3816533,rs1668589,rs1356410和rs40848这4个阳性位点,利用SHEsis对阳性位点进行单倍型差异性检验显示,有6个经过位点rs3816533,rs1668589和rs1356410的单倍型和2个经过位点rs40848的单倍型与精神分裂症有关。

关键词：计算机应用精神分裂症关联分析合并算法单倍型易感基因

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基于客户端的网页预取模型

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计算机工程与应用 2008年第20期44卷 102-106,127页

作者：赵越刘衍珩李钊余雪岗顾剑赵洋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 海南大学信息学院海口570206 中国民航大学电子信息工程学院天津300300

提出一种基于客户端的网页预取模型。此模型以WPC方法为理论核心,WPC方法以客户端用户访问日志数据为依据,从中挖掘出Web用户的访问模式再通过提出的模式匹配算法进行网页预测,还提出基于Agent的Web预取系统具体应用WPC方法进行网页预... 详细信息

提出一种基于客户端的网页预取模型。此模型以WPC方法为理论核心,WPC方法以客户端用户访问日志数据为依据,从中挖掘出Web用户的访问模式再通过提出的模式匹配算法进行网页预测,还提出基于Agent的Web预取系统具体应用WPC方法进行网页预取决策。此模型避免或简化了一般的网页预取模型对Web日志进行的复杂的预处理的一些步骤,其中包括数据净化,用户识别,用户会话识别和事务识别等,从而提高了预取效率。实验结果表明该模型能够达到较为理想的预取效果,具有较高的实用价值。

关键词：网页预取客户端访问模式模式匹配

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SVM置信度在线评估以及决策改进

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计算机科学与探索 2008年第2期2卷 192-197页

作者：凌萍周春光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

设计了SVM置信度在线评估方案,以此确定SVM做多分类时结果的风险程度,对高风险决策结果进行修正。置信度评估采用理论估计和经验估计相结合的方式。多分类决策结果的修正由在线生成的局部分类器完成。局部分类器在待查询数据的邻域内工... 详细信息

设计了SVM置信度在线评估方案,以此确定SVM做多分类时结果的风险程度,对高风险决策结果进行修正。置信度评估采用理论估计和经验估计相结合的方式。多分类决策结果的修正由在线生成的局部分类器完成。局部分类器在待查询数据的邻域内工作,此邻域基于一个局部测度而生成。实验表明,所设计的算法呈现了较好的分类能力,提高了传统同类方法的分类准确率。

关键词： SVM 置信度评估决策风险值局部分类器局部测度

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基于粗糙集理论和信息熵的属性离散化方法

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计算机应用研究 2008年第6期25卷 1701-1703页

作者：白根柱裴志利王建孔英刘丽莎内蒙古民族大学数学与计算机科学学院内蒙古通辽028043 大连医科大学辽宁大连116027 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

在分析当前研究中常用的属性离散化方法的基础上,提出了一种计算初始断点集合的算法;定义了断点的信息熵,并以此作为对断点重要性的度量,提出了一种基于粗糙集理论和信息熵的属性离散化算法。通过与其他离散化算法的对比实验,验证了本... 详细信息

在分析当前研究中常用的属性离散化方法的基础上,提出了一种计算初始断点集合的算法;定义了断点的信息熵,并以此作为对断点重要性的度量,提出了一种基于粗糙集理论和信息熵的属性离散化算法。通过与其他离散化算法的对比实验,验证了本算法的有效性,而且在样本数和条件属性数目不断增大时仍有很高的效率。

关键词：粗糙集离散化信息熵断点

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自适应多分类器集成学习算法

自适应多分类器集成学习算法

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第二十五届中国数据库学术会议

作者：关菁华刘大有贾海洋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

数据的概念漂移特性是广泛存在的.提出一种挖掘概念漂移数据的自适应集成学习算法(adaptive multiple classifiers ensemble,AMCE).该算法通过给每个分类器分配独立的权重调整参数,增强自适应能力;并且利用基于KL距离的剪枝策略删除集... 详细信息

数据的概念漂移特性是广泛存在的.提出一种挖掘概念漂移数据的自适应集成学习算法(adaptive multiple classifiers ensemble,AMCE).该算法通过给每个分类器分配独立的权重调整参数,增强自适应能力;并且利用基于KL距离的剪枝策略删除集成中存在的冗余个体分类器.实验结果表明,该算法能够有效地改善发生概念漂移时的分类预测结果,同时减少存储空间的使用,提高算法速度,并且其对噪音数据具有较强的鲁棒性.

关键词：集成学习概念漂移 KL距离朴素贝叶斯分类器

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一种新的可信修复网络模型及其实现

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解放军理工大学学报（自然科学版） 2008年第5期9卷 470-474页

作者：王健刘衍珩张瀛戈梅芳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

为解决目前缺乏一种可行的可信修复网络框架问题,提出了一种新的、可行性强的可信修复网络模型,详细说明了该模型提供的功能和工作流程,着重阐明了可信修复网络的通讯机制和认证方法。仿真实验表明,该框架在保证网络系统安全性和可信性... 详细信息

为解决目前缺乏一种可行的可信修复网络框架问题,提出了一种新的、可行性强的可信修复网络模型,详细说明了该模型提供的功能和工作流程,着重阐明了可信修复网络的通讯机制和认证方法。仿真实验表明,该框架在保证网络系统安全性和可信性的同时,实现了为不满足可信网络安全策略的终端用户提供及时可靠的修复服务.

关键词：可信网络修复网络可信接入可信属性

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