检索结果-内蒙古大学图书馆

电子学报 2011年第2期39卷 329-335页

作者：董轶群刘大有王芳王生生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

现实世界中的区域多具有不确定边界,现有基于确定区域的建模方法无法直接处理此类不确定区域间的方向关系.用宽边界表示区域的不确定边界,以区域的最小边界矩形(minimum bounding rectangle,简称MBR)为模型,提出一种基于MBR的不确定区... 详细信息

现实世界中的区域多具有不确定边界,现有基于确定区域的建模方法无法直接处理此类不确定区域间的方向关系.用宽边界表示区域的不确定边界,以区域的最小边界矩形(minimum bounding rectangle,简称MBR)为模型,提出一种基于MBR的不确定区域间方向关系建模方法.利用基于MBR的主方向关系和矩形代数表示不确定区域间方向关系;定义不确定区域间方向关系的相容性复合;并给出一种相容性复合计算方法.

关键词：不确定区域宽边界方向关系最小边界矩形矩形代数相容性复合

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基于本体与模式的网络用户兴趣挖掘

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电子学报 2014年第8期42卷 1556-1563页

作者：苏雪阳左万利王俊华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

本文探讨了用户兴趣挖掘的新方法,首先从用户搜索日志中获取访问行为元素,并借助通用本体中的概念描述网页所体现的用户个体兴趣,然后提出了一种兴趣得分计算方法,并在此基础上从用户个体兴趣序列中识别不同的兴趣模式,判断用户的短期兴... 详细信息

本文探讨了用户兴趣挖掘的新方法,首先从用户搜索日志中获取访问行为元素,并借助通用本体中的概念描述网页所体现的用户个体兴趣,然后提出了一种兴趣得分计算方法,并在此基础上从用户个体兴趣序列中识别不同的兴趣模式,判断用户的短期兴趣,并利用通用本体得出用户兴趣的集合表示,最后根据短期兴趣的增量积累推算长期兴趣.整个过程避开了以往兴趣挖掘方法中通过相似度计算和文档聚类算法进行兴趣合并的问题,为兴趣发现提供了新思路.实验结果表明,本文的方法对用户兴趣的描述更具体,取得了更优化的兴趣合并结果.

关键词：搜索引擎用户兴趣通用本体兴趣模式

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三维直方图重建和降维的Otsu阈值分割算法

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电子学报 2011年第5期39卷 1108-1114页

作者：申铉京龙建武陈海鹏魏巍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

针对三维Otsu阈值分割算法中因区域误分而产生的抗噪性差这一问题,提出了一种三维直方图重建和降维的Otsu阈值分割算法.该方法首先在详细分析三维直方图中噪声点分布的基础上,通过重建三维直方图,减弱了噪声干扰;然后将三维直方图区域... 详细信息

针对三维Otsu阈值分割算法中因区域误分而产生的抗噪性差这一问题,提出了一种三维直方图重建和降维的Otsu阈值分割算法.该方法首先在详细分析三维直方图中噪声点分布的基础上,通过重建三维直方图,减弱了噪声干扰;然后将三维直方图区域划分由八分法改为二分法,使得阈值搜索的空间维度从三维降低到一维,减少了处理时间和存储空间.本文最后给出了算法的分割结果和运行时间,并与三维Otsu方法、二维分解法和二维斜分法进行对比.实验结果表明,本文算法的抗噪性更强,且分割效果更为理想,同时时间复杂度也远低于三维Otsu法.

关键词：图像分割阈值选取 Otsu算法三维Otsu算法

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结合扩展规则重构的#SAT问题增量求解方法

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软件学报 2015年第12期26卷 3117-3129页

作者：贾凤雨欧阳丹彤张立明刘思光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

#SAT问题是人工智能中的重要问题,在人工智能领域被广泛应用.在对基于扩展规则的模型计数求解方法CER深入研究的基础上,重构CER中使用的计算公式,并对其正确性进行了证明;提出极大项相交集和扩展极大项相交集的概念,并给出根据两者关系... 详细信息

#SAT问题是人工智能中的重要问题,在人工智能领域被广泛应用.在对基于扩展规则的模型计数求解方法CER深入研究的基础上,重构CER中使用的计算公式,并对其正确性进行了证明;提出极大项相交集和扩展极大项相交集的概念,并给出根据两者关系重用极大项相交集计算结果的增量求解方法,且对广义互补子句集对应的所有扩展极大项相交集进行剪枝,有效避免了计算所有极大项相交集对应极大项个数时的冗余求解;提出构建记录子句间互补关系的互补表方法,给出重用极大项相交集基础子句集互补结果的增量互补判定方法,较好地避免了判断子句间和各极大项相交集的基础子句集互补关系时的重复计算.实验结果表明:RCER方法易于实现,扩展性强,比CER方法效率更高,尤其是在互补因子较低时,效率提升更为显著.

关键词：扩展规则模型计数极大项相交集互补表增量方法

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工作流系统中一个基于多权角色和规则的条件化RBAC安全访问控制模型

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通信学报 2008年第2期29卷 8-16页

作者：张健孙吉贵李妮娅胡成全杨滨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

针对传统的RBAC模型不能表达复杂的工作流安全访问控制约束的缺点,提出了一个适合工作流系统的基于多权角色和规则的条件化安全访问控制模型CMWRRBSAC(conditioned multi-weighted role and rule based secure access control model)。... 详细信息

针对传统的RBAC模型不能表达复杂的工作流安全访问控制约束的缺点,提出了一个适合工作流系统的基于多权角色和规则的条件化安全访问控制模型CMWRRBSAC(conditioned multi-weighted role and rule based secure access control model)。该模型基于传统的RBAC模型,提出了基于动态角色分配的条件化RBAC方法,定义了基于多权角色的工作流系统访问授权新概念,并针对多个角色和多个用户协同激活任务的序约束问题,给出了基于令牌的序约束算法和基于加权角色综合的序约束算法,讨论了一个基于规则的职责分离约束建模方法,并给出了改进的规则一致性检验算法。

关键词：工作流访问控制职责分离规则多权角色令牌

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WSNs中一种寻找最小工作节点集的覆盖算法

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西安电子科技大学学报 2016年第4期43卷 141-146页

作者：王爱民刘永强张婧刘衍珩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

针对现有覆盖算法存在的很多冗余节点,提出了寻找最小工作节点集的覆盖算法.该算法分为两个阶段:第1阶段运行已有的覆盖算法;第2阶段运行节点替换算法,它用更少的节点替换更多的工作节点,如此循环迭代使工作节点数不断减少.仿真实验表明... 详细信息

针对现有覆盖算法存在的很多冗余节点,提出了寻找最小工作节点集的覆盖算法.该算法分为两个阶段:第1阶段运行已有的覆盖算法;第2阶段运行节点替换算法,它用更少的节点替换更多的工作节点,如此循环迭代使工作节点数不断减少.仿真实验表明,该算法比其他覆盖算法能获得更多的休眠节点,使工作节点数减少10%左右,从而延长了网络生命周期.

关键词：无线传感器网络覆盖睡眠调度算法休眠顺序

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基于广义产品结构的产品配置

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计算机集成制造系统 2010年第1期16卷 17-23页

作者：李妮娅张健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

针对传统的基于结构的产品配置方法中,零部件之间约束关系表达能力较弱的问题,将基于规则的方法和基于结构的方法相结合,给出了一种基于广义产品结构的产品配置模型和配置求解方法。该模型采用基于结构的方法描述配置知识的结构信息,采... 详细信息

针对传统的基于结构的产品配置方法中,零部件之间约束关系表达能力较弱的问题,将基于规则的方法和基于结构的方法相结合,给出了一种基于广义产品结构的产品配置模型和配置求解方法。该模型采用基于结构的方法描述配置知识的结构信息,采用基于规则的方法描述配置约束信息,增强了对配置约束的描述能力。配置求解方法中,提出了配置推理图的概念,并基于先根遍历访问模型中的节点,采用数据驱动的深度优先图搜索策略求解每个节点的配置约束,提高了配置求解能力。最后通过一个应用示例,给出了基于该产品配置模型的配置求解工作过程。

关键词：广义产品结构产品配置产品族配置规则配置求解

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显著性引导及不确定性监督的深度编解码网络

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软件学报 2022年第9期33卷 3165-3179页

作者：王雪李占山陈海鹏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

基于U-Net的编码-解码网络及其变体网络在医学图像语义分割任务中取得了卓越的分割性能.然而,网络在特征提取过程中丢失了部分空间细节信息,影响了分割精度.另一方面,在多模态的医学图像语义分割任务中,这些模型的泛化能力和鲁棒性不理... 详细信息

基于U-Net的编码-解码网络及其变体网络在医学图像语义分割任务中取得了卓越的分割性能.然而,网络在特征提取过程中丢失了部分空间细节信息,影响了分割精度.另一方面,在多模态的医学图像语义分割任务中,这些模型的泛化能力和鲁棒性不理想.针对以上问题,提出一种显著性引导及不确定性监督的深度卷积编解码网络,以解决多模态医学图像语义分割问题.该算法将初始生成的显著图和不确定概率图作为监督信息来优化语义分割网络的参数.首先,通过显著性检测网络生成显著图,初步定位图像中的目标区域;然后,根据显著图计算不确定分类的像素点集合,生成不确定概率图;最后,将显著图和不确定概率图与原图像一同送入多尺度特征融合网络,引导网络关注目标区域特征的学习,同时增强网络对不确定分类区域和复杂边界的表征能力,以提升网络的分割性能.实验结果表明,所提算法能够捕获更多的语义信息,在多模态医学图像语义分割任务中优于其他的语义分割算法,并具有较好的泛化能力和鲁棒性.

关键词：编码-解码网络显著图不确定概率图医学图像语义分割多模态

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一种半监督K均值多关系数据聚类算法

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软件学报 2008年第11期19卷 2814-2821页

作者：高滢刘大有齐红刘赫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

提出了一种半监督K均值多关系数据聚类算法.该算法在K均值聚类算法的基础上扩展了其初始类簇的选择方法和对象相似性度量方法,以用于多关系数据的半监督学习.为了获取高性能,该算法在聚类过程中充分利用了标记数据、对象属性及各种关系... 详细信息

提出了一种半监督K均值多关系数据聚类算法.该算法在K均值聚类算法的基础上扩展了其初始类簇的选择方法和对象相似性度量方法,以用于多关系数据的半监督学习.为了获取高性能,该算法在聚类过程中充分利用了标记数据、对象属性及各种关系信息.多关系数据库Movie上的实验结果验证了该算法的有效性.

关键词：数据挖掘半监督学习聚类算法多关系数据 K均值聚类

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海量信息融合方法及其在状态评价中的应用

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软件学报 2014年第9期25卷 2026-2036页

作者：李嘉菲周斌刘大有胡亮王峰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

针对证据理论无法有效处理海量信息融合的不足,提出一种结合聚类和凸函数证据理论的海量信息融合方法,旨在解决状态评价等普遍而重要的应用问题.该方法首先基于聚类算法BIRCH对采集的海量信息进行预处理,形成多个簇;然后,针对状态评估... 详细信息

针对证据理论无法有效处理海量信息融合的不足,提出一种结合聚类和凸函数证据理论的海量信息融合方法,旨在解决状态评价等普遍而重要的应用问题.该方法首先基于聚类算法BIRCH对采集的海量信息进行预处理,形成多个簇;然后,针对状态评估类问题所用数据大多为数值数据和序数数据这一特点,计算每个簇的质心,并将其作为该簇的代表信息,基于广义三角模糊隶属函数对每个质心信息进行基本概率指派形成证据;最后,基于凸函数证据理论完成各证据的组合,从而完成了海量信息的融合.仿真实验结果表明:该方法既高效又合理地融合了海量信息,为海量信息融合技术的发展提供了一条探索途径.

关键词：证据理论聚类信息融合海量信息状态评价

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