检索结果-内蒙古大学图书馆

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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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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基于改进的Fisher准则的多示例学习视频人脸识别算法

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自动化学报 2018年第12期44卷 2179-2187页

作者：王玉申铉京陈海鹏吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学应用技术学院长春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

视频环境下目标的姿态变化使得人脸关键帧难以准确定位,导致基于关键帧标识的视频人脸识别方法的识别率偏低.为解决上述问题,本文提出一种基于Fisher加权准则的多示例学习视频人脸识别算法.该算法将视频人脸识别视为一个多示例问题,将... 详细信息

视频环境下目标的姿态变化使得人脸关键帧难以准确定位,导致基于关键帧标识的视频人脸识别方法的识别率偏低.为解决上述问题,本文提出一种基于Fisher加权准则的多示例学习视频人脸识别算法.该算法将视频人脸识别视为一个多示例问题,将视频中归一化后的人脸帧图像作为视频包中的示例,采用分块TPLBP级联直方图作为示例纹理特征,示例特征的权值通过改进的Fisher准则获得.在训练集合的示例特征空间中,采用多示例学习算法生成分类器,进而实现对测试视频的分类及预测.通过在Honda/UCSD视频库和Youtube Face数据库中的相关实验,该算法达到了较高的识别精度,从而验证了算法的有效性.同时,该方法对均匀光照变化、姿态变化等具有良好的鲁棒性.

关键词：视频人脸识别局部二值模式多示例学习 Fisher准则

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结合电路结构基于分块的诊断方法

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电子学报 2018年第7期46卷 1571-1577页

作者：欧阳丹彤刘伯文刘梦张立明张永刚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

基于模型的诊断问题在人工智能领域内一直备受关注,将诊断问题转换成SAT(Satisfiable)问题成为解决基于模型诊断问题的一个重要方法.基于目前高效诊断方法 LLBRS-Tree(Last-Level Based on Reverse Search-Tree)的研究,本文提出电路分... 详细信息

基于模型的诊断问题在人工智能领域内一直备受关注,将诊断问题转换成SAT(Satisfiable)问题成为解决基于模型诊断问题的一个重要方法.基于目前高效诊断方法 LLBRS-Tree(Last-Level Based on Reverse Search-Tree)的研究,本文提出电路分块诊断方法 ACDIAG(Abstract Circuit Diagnosis)方法,对电路进行分块来缩减电路规模,利用LLBRS-Tree方法对分块后抽象电路求得极小块诊断解;提出诊断解拓展方法,结合分块后电路结构特征对每个极小块诊断解进行直接扩展得到极小诊断解,避免对抽象电路还原后才能得到所有解的问题.

关键词：基于模型诊断 SAT问题枚举树抽象

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流数据处理中负载突发感知的弹性资源分配

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计算机学报 2018年第10期41卷 2193-2208页

作者：李丽娜魏晓辉李翔王兴旺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 吉林大学高性能计算中心长春130012

在分布式并行数据流处理中,面向实时变化且具有突发性的流数据负载,固定的资源分配将造成资源浪费或服务质量降低,因此,可伸缩的弹性资源分配是一个亟待解决的关键问题.然而,由于资源分配延迟和负载预测模型存在误差,已有的弹性资源分... 详细信息

在分布式并行数据流处理中,面向实时变化且具有突发性的流数据负载,固定的资源分配将造成资源浪费或服务质量降低,因此,可伸缩的弹性资源分配是一个亟待解决的关键问题.然而,由于资源分配延迟和负载预测模型存在误差,已有的弹性资源分配策略无法准确地提供与突发负载相匹配的资源,且存在不必要的资源调整反复,增加了系统开销.该文主要解决弹性资源分配的调整延迟和调整颠簸问题.针对上述问题,主要的挑战在于突发负载的准确预测和节点间的协作.为此,该文提出了一个上、下游节点协同的弹性资源分配策略,最优化数据质量和资源使用率,兼顾考虑调整代价.在该策略中,基于数据负载关联模型和双向的控制机制,下游节点能够实时感知和预测上游节点产生的突发负载和负载的变化趋势,预先调整资源并避免调整颠簸;同时,上游节点能够基于反馈机制,动态调节数据处理速率以抑制下游节点的负载波动,降低其资源调整的可能性.实验结果表明,当负载变化较大时,该策略平均减少数据丢失达85%,并显著降低了系统资源调整开销,同时,提高了资源使用率.

关键词：流数据流数据处理突发感知资源分配弹性调整

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一种新的基于局部搜索的扩展规则推理方法

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计算机学报 2018年第4期41卷 825-839页

作者：杨洋刘磊李广力张桐搏吕帅吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学数学学院长春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

作为与归结推理方法互补的推理方法,扩展规则推理方法得到了国内外广泛认可.目前扩展规则推理方法的研究主要集中于完备推理方法,由于极大项变换方式过于机械,导致该方法处理公式的规模比较局限.该文在深入分析扩展规则推理和局部搜索... 详细信息

作为与归结推理方法互补的推理方法,扩展规则推理方法得到了国内外广泛认可.目前扩展规则推理方法的研究主要集中于完备推理方法,由于极大项变换方式过于机械,导致该方法处理公式的规模比较局限.该文在深入分析扩展规则推理和局部搜索关联性的基础上,利用子句集中的"极大项"概念设计了一种反向求解策略,进而设计并实现一种新的基于局部搜索的扩展规则推理框架.在此基础上,为了使得极大项搜索过程更加适配该框架,提出了一种基于精确格局检测实现和双向半扩展规则策略的两阶段局部搜索算法.实验结果表明,该文提出的基于精确格局检测的新型扩展规则推理算法ERACC突破了传统扩展规则推理对公式规模的局限,求解效率有了极大提高,使得扩展规则推理方法不再受公式规模制约,可以用于知识编译和可能性推理等多方面的应用.

关键词：自动推理扩展规则局部搜索精确格局检测双向半扩展规则反向求解

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基于稀疏自学习卷积神经网络的句子分类模型

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计算机研究与发展 2018年第1期55卷 179-187页

作者：高云龙左万利王英王鑫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 长春工程学院计算机技术与工程学院长春130012

句子分类模型的建立对于自然语言理解的研究有着十分重要的意义.基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)提取数据特征的特点,提出基于稀疏自学习卷积神经网络(sparse and self-taught CNN,SCNN)的句子分类模型.首先,在卷... 详细信息

句子分类模型的建立对于自然语言理解的研究有着十分重要的意义.基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)提取数据特征的特点,提出基于稀疏自学习卷积神经网络(sparse and self-taught CNN,SCNN)的句子分类模型.首先,在卷积层排除人为约定的特征map输入,自学习前一层输入的特征矩阵的有效组合,动态捕获句子范围内各个特征的有效关联;然后,在训练过程中利用L1范数增加稀疏性约束,降低模型复杂度;最后,在采样层利用K-Max Pooling选择句子中最大特征的序列,并保留特征之间的相对次序.SCNN可以处理变长的句子输入,模型的建立不依赖于句法、分析树等语言学特征,从而适用于任何一种语言.通过对语料库进行句子分类实验,验证了所提出模型有较好的分类效果.

关键词：词CNN 稀疏自学习分类 L1范数

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基于量子密钥和云服务的身份加密方案

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吉林大学学报（工学版） 2018年第2期48卷 551-557页

作者：韩家伟刘衍珩孙鑫宋立军吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 长春大学量子通信技术实验室长春 130022 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春 130012

针对现有利用云服务进行基于身份加密(Identity-based encryption,IBE)的公钥加密方案中存在的安全问题,提出了一种基于量子密钥和云服务的IBE方案。该方案首先通过引入量子加密技术解决密钥生成器与云服务之间用户隐私信息和撤销列表... 详细信息

针对现有利用云服务进行基于身份加密(Identity-based encryption,IBE)的公钥加密方案中存在的安全问题,提出了一种基于量子密钥和云服务的IBE方案。该方案首先通过引入量子加密技术解决密钥生成器与云服务之间用户隐私信息和撤销列表等信息安全传输问题;然后利用提出的量子时间令牌机制,安全地对用户私钥进行分发和管理;最后利用量子密钥共享和云服务安全高效地实现了用户撤销管理。与现有方案相比,该方案能够充分利用量子加密技术和云计算服务的优势,更为安全高效地实现基于身份加密公钥体制中的密钥管理和用户撤销,并能够抵抗多种安全威胁,在云计算环境中具有更好的安全性和实用性。在真实的量子密钥分发和云计算环境中的实验结果证明了该方案的可行性和有效性。

关键词：计算机应用 IBE方案量子密钥分发云服务量子时间令牌

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基于多重序列所有公共子序列的启发式算法度量多图的相似度

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吉林大学学报（工学版） 2018年第2期48卷 526-532页

作者：王旭欧阳继红陈桂芬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 吉林农业大学信息技术学院长春130118

提出了启发式A*算法度量任意多个图的相似度方法,该算法将多图表示多重序列,在多重序列的匹配点上计算多重序列的所有公共子序列数,得到的所有公共子序列数用来度量多图的相似度。该算法避免了在非匹配点上的冗余计算,最大化后缀序列的... 详细信息

提出了启发式A*算法度量任意多个图的相似度方法,该算法将多图表示多重序列,在多重序列的匹配点上计算多重序列的所有公共子序列数,得到的所有公共子序列数用来度量多图的相似度。该算法避免了在非匹配点上的冗余计算,最大化后缀序列的所有公共子序列数的启发函数值,将访问的节点限制在两个序列匹配的子集,减少了计算节点的个数。与现有度量图的相似度方法相比,该算法不仅可以度量任意多个图的相似度,而且计算过程简单,通过启发信息的引导能够快速地度量多图的相似度。

关键词：人工智能多图相似度启发式算法所有公共子序列多重序列匹配

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基于垂直维序列动态时间规整方法的图相似度度量

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吉林大学学报（工学版） 2018年第4期48卷 1199-1205页

针对图相似度度量过程中复杂度高、信息缺失的问题,采用将图转换为广义树,将广义树表示为垂直维序列的方法,通过计算垂直维序列的距离度量图的相似度。该方法把度量图相似度的问题简化为计算垂直维序列距离的问题。垂直维序列不仅包含... 详细信息

针对图相似度度量过程中复杂度高、信息缺失的问题,采用将图转换为广义树,将广义树表示为垂直维序列的方法,通过计算垂直维序列的距离度量图的相似度。该方法把度量图相似度的问题简化为计算垂直维序列距离的问题。垂直维序列不仅包含了顶点标号、入度和出度信息,而且体现了顶点的层次结构特性,保留了图中的路径信息。与现有方法相比,该方法在度量过程中考虑了更多的图信息,并将时间复杂度降至O(n^2)。

关键词：人工智能图相似度度量动态时间规整垂直维序列距离计算时间复杂度

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