检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2015年第12期26卷 3140-3150页

作者：李宏博梁艳春李占山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

研究了可用于求解约束满足问题的最大受限路径相容算法(max RPC).max RPC算法执行过程中有大量无效的寻找路径相容证明(PC-witness)的操作,有效地识别和避免这些无效的寻找PC-witness的操作,可以提高max RPC算法的求解效率.首先,提出了... 详细信息

研究了可用于求解约束满足问题的最大受限路径相容算法(max RPC).max RPC算法执行过程中有大量无效的寻找路径相容证明(PC-witness)的操作,有效地识别和避免这些无效的寻找PC-witness的操作,可以提高max RPC算法的求解效率.首先,提出了在一条约束上任意两个相容的值在任意路径上存在PC-witness的概率;然后,基于这一概率提出了一种概率最大受限路径相容算法(Pmax RPC),并将新算法成功应用于求解约束满足问题的回溯搜索.实验结果显示:Pmax RPC可以避免一部分无效的寻找PC-witness的操作,在求解约束满足问题时,Pmax RPC效率高于max RPC.在某些测试用例上,Pmax RPC比max RPC和最流行的弧相容算法效率更高.

关键词：约束满足问题局部相容最大受限路径相容概率最大受限路径相容

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双类型异质网中基于排序和聚类的离群点检测方法

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电子学报 2018年第2期46卷 281-288页

作者：彭涛杨妮亚徐原博王冰冰刘露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

挖掘隐藏在网络中不同于正常数据对象的离群点是数据挖掘的重要任务之一.目前,针对双类型异质信息网络离群点检测的研究工作相对较少,原本适用于同质网络的离群点检测方法将很难适用于双类型异质网络.为此,提出了异质信息网络中基于排... 详细信息

挖掘隐藏在网络中不同于正常数据对象的离群点是数据挖掘的重要任务之一.目前,针对双类型异质信息网络离群点检测的研究工作相对较少,原本适用于同质网络的离群点检测方法将很难适用于双类型异质网络.为此,提出了异质信息网络中基于排序和聚类的离群点检测方法(RKBOutlier).从异质信息网络中抽取两种类型的对象以及链接两种对象的语义信息,将待检测的数据作为属性对象,将另一类型数据作为目标对象,对目标对象进行聚类来检测属性对象在各个聚类中的分布情况,数据分布异常的对象即为离群点.将排序和聚类相结合来显著提高聚类的准确度.实验结果表明,RKBOutlier可以在双类型异质信息网络中有效地检测出离群点.

关键词：离群点检测排序聚类目标对象属性对象

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基于扩展规则的启发式#SAT求解算法

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软件学报 2018年第11期29卷 3517-3527页

作者：王强刘磊吕帅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在人工智能领域取得了广泛应用,很多现实问题可以规约成#SAT进行求解,得到命题理论的模型个数.通过对基于扩展规则的#SAT求解器的深入研究,发现选择规约子句的顺序对极大项空间的大小有着较大的影响,因此提出两种加速#SAT求解的启... 详细信息

#SAT在人工智能领域取得了广泛应用,很多现实问题可以规约成#SAT进行求解,得到命题理论的模型个数.通过对基于扩展规则的#SAT求解器的深入研究,发现选择规约子句的顺序对极大项空间的大小有着较大的影响,因此提出两种加速#SAT求解的启发式策略:MW和LC&***每次选择具有最大权值的子句作为规约子句;LC&MW每次选择最长子句作为规约子句,若最长子句存在多个,则在多个最长子句中选择具有最大权值的子句作为规约子句.利用MW策略设计了算法CER_MW,利用LC&MW策略设计了算法CER_LC&MW.实验结果表明,CER_MW和CER_LC&MW相对于先前的#SAT求解算法在求解效率和求解能力上都有显著的提高.在求解效率方面,CER_MW和CER_LC&MW的求解速度是其他算法的1.4倍~100倍.在求解能力方面,CER_MW和CER_LC&MW在限定时间内可解的测试用例更多.

关键词：扩展规则模型计数启发式算法极大项空间规约子句

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混合exactly-one约束的模型计数研究

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东北大学学报（自然科学版） 2022年第4期43卷 463-469页

作者：韩淑婷赖永刘杰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

模型计数是求给定命题公式的模型数,是人工智能领域的一个基本问题.在贝叶斯网络、有界模型检测、精确集合覆盖等众多实际问题中,存在许多exactly-one约束.常见的处理方法是将exactly-one约束编码为CNF公式,再调用模型计数器求解.这种... 详细信息

模型计数是求给定命题公式的模型数,是人工智能领域的一个基本问题.在贝叶斯网络、有界模型检测、精确集合覆盖等众多实际问题中,存在许多exactly-one约束.常见的处理方法是将exactly-one约束编码为CNF公式,再调用模型计数器求解.这种方法扩大了命题公式的规模,容易导致求解时间过长.本文分别提出从CNF公式中还原exactly-one约束的ECR算法和处理exactly-one约束的ECP算法.ECR算法能明显提高C2D编译器的求解效率.基于最新的模型计数器ExactMC,本文改进了能识别和单独处理exactly-one约束的模型计数器ECMC.实验结果表明,ECMC的时间效率相比ExactMC有显著提高.

关键词： exactly-one约束模型计数二元约束传播合取范式 C2D

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异构定性空间推理

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电子学报 2012年第1期40卷 89-94页

作者：王生生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

现有定性空间推理研究主要解决单类对象、单种空间关系的定性约束满足问题.提出了异构定性空间推理概念,它包括不同种类空间关系结合(异构关系)、不同种类空间对象结合(异构对象)和定性定量对象融合三种情况下的空间关系约束满足问题.... 详细信息

现有定性空间推理研究主要解决单类对象、单种空间关系的定性约束满足问题.提出了异构定性空间推理概念,它包括不同种类空间关系结合(异构关系)、不同种类空间对象结合(异构对象)和定性定量对象融合三种情况下的空间关系约束满足问题.提出了三种以上异构关系的结合推理,此前工作以研究二元结合为主;给出了异构对象空间推理算法,此前工作仅研究表示模型;研究了定性定量对象融合的空间推理,该问题也可表达为部分解向全局解的扩展.上述研究结果可应用于环境智能和其他领域.

关键词：定性空间推理多类空间关系结合多类空间对象结合定性定量对象融合

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基于隐马尔可夫模型和免疫粒子群优化的多序列比对算法

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计算机研究与发展 2006年第8期43卷 1330-1336页

作者：葛宏伟梁艳春吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学国家教育部符号计算与知识工程重点实验室长春130012

序列的多重比对是生物序列分析研究中的一个重要内容·基于免疫系统的疫苗接种和受体编辑模型,结合粒子群优化方法提出了一种免疫粒子群优化算法,将该算法用于隐马尔可夫模型的学习过程,进而构建了一种基于隐马尔可夫模型和免疫粒... 详细信息

序列的多重比对是生物序列分析研究中的一个重要内容·基于免疫系统的疫苗接种和受体编辑模型,结合粒子群优化方法提出了一种免疫粒子群优化算法,将该算法用于隐马尔可夫模型的学习过程,进而构建了一种基于隐马尔可夫模型和免疫粒子群优化的多序列比对算法·从BAliBASE比对数据库中选取了一些比对例子进行了模拟计算,并与Baum-Welch算法进行了比较·结果表明,所提出的方法不仅提高了比对的准确程度,而且缩减了比对所花费的时间·

关键词：隐马尔可夫模型粒子群优化免疫系统多序列比对

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基于森林优化特征选择算法的改进研究

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软件学报 2018年第9期29卷 2547-2558页

作者：初蓓李占山张梦林于海鸿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

在分类中,特征选择一直是一个重要而又困难的问题.最近的研究表明,森林优化特征选择算法(FSFOA)具有更好的分类性能及较好的维度缩减能力.然而,初始化阶段的随机性、更新机制上的局限性及局部播种阶段新树的劣质性严重限制了该算法的分... 详细信息

在分类中,特征选择一直是一个重要而又困难的问题.最近的研究表明,森林优化特征选择算法(FSFOA)具有更好的分类性能及较好的维度缩减能力.然而,初始化阶段的随机性、更新机制上的局限性及局部播种阶段新树的劣质性严重限制了该算法的分类性能和维度缩减能力.该文采用一种新的初始化策略和更新机制,并在局部播种阶段加入贪婪策略,形成特征选择算法IFSFOA,在最大化分类性能的同时,最小化特征个数.实验阶段,IFSFOA使用SVM,J48和KNN分类器指导学习过程,通过机器学习数据库UCI上的小维、中维、高维数据集进行测试.实验结果表明:与FSFOA相比,IFSFOA在分类性能和维度缩减上均有明显提高.将IFSFOA算法与近几年提出的比较高效的特征选择方法进行对比,不论是在准确率,还是在维度缩减上,IFSFOA仍具有很强的竞争力.

关键词： IFSFOA 初始化更新机制贪婪策略特征选择

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基于缩减信念状态的Conformant规划方法

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软件学报 2013年第7期24卷 1557-1570页

作者：魏唯欧阳丹彤吕帅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

Conformant规划问题通常转化为信念状态空间的搜索问题来求解.提出了通过降低信念状态的不确定性来提高规划求解效率的方法.首先给出缩减信念状态的增强爬山算法,在此基础上,提出了基于缩减信念状态的Conformant规划方法,设计了CFF-Lit... 详细信息

Conformant规划问题通常转化为信念状态空间的搜索问题来求解.提出了通过降低信念状态的不确定性来提高规划求解效率的方法.首先给出缩减信念状态的增强爬山算法,在此基础上,提出了基于缩减信念状态的Conformant规划方法,设计了CFF-Lite规划系统.该规划器的求解过程包括两次增强爬山过程,分别用于缩减信念状态和搜索目标.首先对初始信念状态作最大程度的缩减,提高启发函数的准确性;然后从缩减后的信念状态开始执行启发式搜索.实验结果表明,CFF-Lite规划系统通过快速缩减信念状态降低了问题的求解难度,在大多数问题上,求解效率和规划解质量与Conformant-FF相比,都有显著的提高.

关键词： Conformant规划问题信念状态增强爬山启发式搜索

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基于加权非负矩阵分解的链接预测算法

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电子学报 2016年第10期44卷 2391-2397页

作者：王萌萌左万利王英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

本文针对在线微博,首先,基于带权动态链接预测特征集合,以用户社会关系因子约束目标函数,从用户概要和用户发布内容两个维度利用非负矩阵分解方法预测社会网络中链接的存在性和方向性.然后,在真实的数据集上验证了提出框架的有效性,并... 详细信息

本文针对在线微博,首先,基于带权动态链接预测特征集合,以用户社会关系因子约束目标函数,从用户概要和用户发布内容两个维度利用非负矩阵分解方法预测社会网络中链接的存在性和方向性.然后,在真实的数据集上验证了提出框架的有效性,并通过实验进一步证明了特征权重和时间信息在链接预测问题中的重要性.

关键词：有向链接预测非负矩阵分解特征权重时间信息动态社会网络

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基于信息传播的社交网络拓扑模型

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通信学报 2013年第4期34卷 1-9页

作者：刘衍珩李飞鹏孙鑫朱建启吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130022 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

研究社交网络的拓扑结构有利于深刻理解信息在人际网络中的传播过程以及社交网络所具有的拓扑特性。考虑到信息传递具有有向性,通过结合现实生活中信息传播所遵循的规律构造加权有向拓扑模型模拟信息传递的动态性,从而更好地仿真社交网... 详细信息

研究社交网络的拓扑结构有利于深刻理解信息在人际网络中的传播过程以及社交网络所具有的拓扑特性。考虑到信息传递具有有向性,通过结合现实生活中信息传播所遵循的规律构造加权有向拓扑模型模拟信息传递的动态性,从而更好地仿真社交网络的拓扑结构。实验结果表明,模型所生成网络的拓扑结构的度、势分布以及度—势相关性具有明显的幂律分布特性;同时,通过分析所生成网络的聚类系数、核数和基尼系数,验证了其具有社交网络的聚集特性、层次性和异质性。

关键词：社交网络拓扑建模仿真模型信息传播无标度

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