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南京大学学报（自然科学版） 2018年第1期54卷 40-47页

作者：段明月黄晶陈贺昌金弟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 天津大学计算机科学与技术学院天津300350

社团发现已被广泛应用于社会学、生物学、物理学和计算机科学等诸多领域.通过发现复杂网络中的社团结构,可以帮助人们理解和分析复杂网络的功能,发现复杂网络中隐藏的规律并预测复杂网络的行为.目前,已有的社团发现算法主张融合网络结... 详细信息

社团发现已被广泛应用于社会学、生物学、物理学和计算机科学等诸多领域.通过发现复杂网络中的社团结构,可以帮助人们理解和分析复杂网络的功能,发现复杂网络中隐藏的规律并预测复杂网络的行为.目前,已有的社团发现算法主张融合网络结构信息和内容信息,以更好地避免网络噪声和节点缺失等原因对算法有效性产生影响.然而,它们并没有考虑当网络结构信息和内容信息维度不同时如何进行信息融合.针对该问题,提出一种基于异域自适应理论的网络社团发现算法CDHDA.该算法能够将不同维度的网络结构信息和内容信息映射到同一维度的子空间中,以实现对不同维度的信息融合.此外,在信息融合过程中可以对主要信息特征进行加强,以降低网络噪声和节点缺失对算法性能的影响.通过真实的社交网络数据集与经典的社团发现算法进行对比,验证了该算法的有效性.

关键词：社团发现网络结构信息内容信息异域自适应

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基于关键节点的影响力最大化算法

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吉林大学学报（信息科学版） 2019年第2期37卷 162-167页

作者：王越群于健邹跃鹏李永丽董立岩吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 东北师范大学信息科学与技术学院长春130117 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

为解决LDAG(DAG Algorithm Based on Linear Threshold)算法在处理关于社会网络影响力最大化过程中,优先考虑网络影响力传播模型、忽视社会网络的拓扑结构问题,利用社交网络社区的结构,有针对性地选择影响力传播的关键节点,对LDAG算法... 详细信息

为解决LDAG(DAG Algorithm Based on Linear Threshold)算法在处理关于社会网络影响力最大化过程中,优先考虑网络影响力传播模型、忽视社会网络的拓扑结构问题,利用社交网络社区的结构,有针对性地选择影响力传播的关键节点,对LDAG算法进行了改进。利用关键节点简化了有向无环图的构造过程,保证了其高精度与运行效率高的特点,同时也优化了算法的时间复杂度和空间复杂度。通过两个有效的实验数据集对算法进行验证,结果表明改进的算法可以大幅度降低算法的运行时间,且对算法的精度影响很小。

关键词：社交网络关键节点 LDAG算法

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一种最大置信上界经验采样的深度Q网络方法

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计算机研究与发展 2018年第8期55卷 1694-1705页

作者：朱斐吴文刘全伏玉琛苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室(苏州大学) 江苏苏州215006 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 长春130012 常熟理工学院计算机科学与工程学院江苏常熟215500

由深度学习(deep learning,DL)和强化学习(reinforcement learning,RL)结合形成的深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)是目前人工智能领域的一个热点.深度强化学习在处理具有高维度输入的最优策略求解任务中取得了很大的突破... 详细信息

由深度学习(deep learning,DL)和强化学习(reinforcement learning,RL)结合形成的深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)是目前人工智能领域的一个热点.深度强化学习在处理具有高维度输入的最优策略求解任务中取得了很大的突破.为了减少转移状态之间暂时的相关性,传统深度Q网络使用经验回放的采样机制,从缓存记忆中随机采样转移样本.然而,随机采样并不考虑缓存记忆中各个转移样本的优先级,导致网络训练过程中可能会过多地采用信息较低的样本,而忽略一些高信息量的样本,结果不但增加了训练时间,而且训练效果也不理想.针对此问题,在传统深度Q网络中引入优先级概念,提出基于最大置信上界的采样算法,通过奖赏、时间步、采样次数共同决定经验池中样本的优先级,提高未被选择的样本、更有信息价值的样本以及表现优秀的样本的被选概率,保证了所采样本的多样性,使智能体能更有效地选择动作.最后,在Atari 2600的多个游戏环境中进行仿真实验,验证了算法的有效性.

关键词：强化学习深度强化学习最大置信上界经验回放深度Q网络

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基于有限序列的压缩新算法

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吉林大学学报（工学版） 2018年第3期48卷 882-886页

作者：赵宏伟刘宇琦特日根陈长征臧雪柏吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 中国科学院应用光学国家重点实验室长春130033 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 长光卫星技术有限公司长春130000

为了降低排序序列的空间复杂度,提出了CSNB二进制压缩排序数。通过包含有01校验、奇偶校验以及CSNA校验的解压算法,正确地还原出原序列,并对解压算法结果的唯一性进行了理论及实验检验。从实验结果可知,CSNB能够正确描述任意排序序列,... 详细信息

为了降低排序序列的空间复杂度,提出了CSNB二进制压缩排序数。通过包含有01校验、奇偶校验以及CSNA校验的解压算法,正确地还原出原序列,并对解压算法结果的唯一性进行了理论及实验检验。从实验结果可知,CSNB能够正确描述任意排序序列,且通过CSNB解压算法可以得到唯一解,即可以还原出原序列。通过对CSNB压缩算法的测试,表明CSNB压缩算法对整数型文档具有较高的压缩率。数据压缩不仅可以节省数据的存储空间,而且能够增强其在传输过程中的安全和效率。

关键词：计算机应用数据压缩压缩编码整数数据数据还原

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基于形态学与灰度分布的序列虹膜质量评价算法

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吉林大学学报（理学版） 2018年第5期56卷 1156-1162页

作者：刘帅刘元宁朱晓冬刘文滔程垚松吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 吉林大学软件学院长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012

基于形态学和灰度直方图中的灰度分布,提出一种虹膜质量评价算法.通过清晰度,基于二值形态学的活体检测,灰度直方图灰度分布的区域有效判定以及超界偏移度和斜视离心度的斜眼程度判断,解决了连续采集的序列虹膜质量评价中因判别指标严... 详细信息

基于形态学和灰度直方图中的灰度分布,提出一种虹膜质量评价算法.通过清晰度,基于二值形态学的活体检测,灰度直方图灰度分布的区域有效判定以及超界偏移度和斜视离心度的斜眼程度判断,解决了连续采集的序列虹膜质量评价中因判别指标严苛导致的有效虹膜幸存率过低的问题.在排除不合格图像的同时,尽可能地保留可以进行识别的虹膜,以提高有效虹膜幸存率,并且时间消耗相对较短.

关键词：虹膜质量评价二值形态学区域有效判定超界偏移度斜视离心度

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分布式离散事件系统的安全可诊断性算法

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吉林大学学报（理学版） 2018年第3期56卷 594-600页

作者：欧阳丹彤罗知雨耿雪娜张立明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 长春理工大学计算机科学与技术学院长春130022

采用有限状态自动机对分布式离散事件系统建模,提出一种分布式离散事件系统的安全可诊断性算法.首先,获得系统的全局模型,剪枝并确定系统是否可诊断.若系统可诊断,则构建该系统的安全诊断器,在全局模型中添加安全标签,判断系统是否安全... 详细信息

采用有限状态自动机对分布式离散事件系统建模,提出一种分布式离散事件系统的安全可诊断性算法.首先,获得系统的全局模型,剪枝并确定系统是否可诊断.若系统可诊断,则构建该系统的安全诊断器,在全局模型中添加安全标签,判断系统是否安全可诊断.实验结果表明:该算法可判断分布式离散事件系统是否安全可诊断,缩小了求解空间;最好情况下实例状态数约缩减至7倍,平均情况下实例状态数约缩减5.45倍.

关键词：分布式离散事件系统安全诊断器故障诊断

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基于SAC的特征选择算法

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计算机科学 2018年第2期45卷 63-68页

作者：张梦林李占山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

特征选择通过移除不相关和冗余的特征来提高学习算法的性能。基于进化算法在求解优化问题时表现出的优越性能,提出FSSAC特征选择方法。新的初始化策略和评估函数使得SAC能将特征选择作为离散空间搜索问题来解决,利用特征子集的准确率指... 详细信息

特征选择通过移除不相关和冗余的特征来提高学习算法的性能。基于进化算法在求解优化问题时表现出的优越性能,提出FSSAC特征选择方法。新的初始化策略和评估函数使得SAC能将特征选择作为离散空间搜索问题来解决,利用特征子集的准确率指导SAC的采样阶段。在实验阶段,FSSAC结合SVM,J48和KNN分类器,通过UCI数据集完成验证,并与FSFOA,HGAFS,PSO等算法进行了比较。实验结果表明,FSSAC可以提高分类器的分类准确率,且具有良好的泛化性能。除此之外,对FSSAC和其他算法在特征空间维度缩减情况方面做了对比。

关键词：特征选择 SAC FSSAC 维度缩减

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一种解决连续空间问题的真实在线自然梯度AC算法

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软件学报 2018年第2期29卷 267-282页

作者：朱斐朱海军刘全陈冬火伏玉琛苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室(苏州大学) 江苏苏州215006 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 常熟理工学院计算机科学与工程学院江苏常熟215500

策略梯度作为一种能够有效解决连续空间决策问题的方法得到了广泛研究,但由于在策略估计过程中存在较大方差,因此,基于策略梯度的方法往往受到样本利用率低、收敛速度慢等限制.针对该问题,在行动者-评论家(actor-critic,简称AC)算法框架... 详细信息

策略梯度作为一种能够有效解决连续空间决策问题的方法得到了广泛研究,但由于在策略估计过程中存在较大方差,因此,基于策略梯度的方法往往受到样本利用率低、收敛速度慢等限制.针对该问题,在行动者-评论家(actor-critic,简称AC)算法框架下,提出了真实在线增量式自然梯度AC(true online incremental natural actor-critic,简称TOINAC)算法.TOINAC算法采用优于传统梯度的自然梯度,在真实在线时间差分(true online time difference,简称TOTD)算法的基础上,提出了一种新型的前向观点,改进了自然梯度行动者-评论家算法.在评论家部分,利用TOTD算法高效性的特点来估计值函数;在行动者部分,引入一种新的前向观点来估计自然梯度,再利用资格迹将自然梯度估计变为在线估计,提高了自然梯度估计的准确性和算法的效率.将TOINAC算法与核方法以及正态策略分布相结合,解决了连续空间问题.最后,在平衡杆、Mountain Car以及Acrobot等连续问题上进行了仿真实验,验证了算法的有效性.

关键词：策略梯度自然梯度行动者-评论家真实在线TD 核方法

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最大受限路径相容约束传播算法的研究进展

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计算机科学 2018年第B06期45卷 41-45,62页

作者：张永刚程竹元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

约束传播技术对于约束满足问题的求解性能至关重要。约束传播技术在一个预处理过程中能彻底地移除一些局部不相容值,或者在搜索期间高效地剪枝搜索树。最大受限路径相容算法(max Restricted Path Consistency,maxRPC)是最近提出的一种... 详细信息

约束传播技术对于约束满足问题的求解性能至关重要。约束传播技术在一个预处理过程中能彻底地移除一些局部不相容值,或者在搜索期间高效地剪枝搜索树。最大受限路径相容算法(max Restricted Path Consistency,maxRPC)是最近提出的一种强相容性约束传播算法,它能够删除更多不相容值,在解决复杂问题中取得了很好的效果。文中对弧相容算法AC和最大受限路径相容算法maxRPC的相关算法AC3,AC3rm,maxRPC1,maxRPC2,maxRPCrm,maxRPC3等及其相关变体分别进行介绍和比较。在Mistral求解器上的实验测试结果验证了各种算法的性能。

关键词：最大受限路径相容算法约束求解优化算法相容性技术

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口语对话系统中对话管理的演变

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吉林大学学报（信息科学版） 2019年第6期37卷 623-630页

作者：霍晓凯史冬辉石一锐周柚时小虎吴春国吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 大连市公安局交通警察支队辽宁大连116022

为了对人机语言交互领域的主要工作进行归纳和总结,分析了口语对话系统的各个组成模块,包括主要研究内容和关键技术;然后,针对其核心的对话管理技术进行了综述,通过详细分析并比较几类主要对话管理实现方法,力求在分析现有算法的同时勾... 详细信息

为了对人机语言交互领域的主要工作进行归纳和总结,分析了口语对话系统的各个组成模块,包括主要研究内容和关键技术;然后,针对其核心的对话管理技术进行了综述,通过详细分析并比较几类主要对话管理实现方法,力求在分析现有算法的同时勾勒出其技术的发展与演变过程;最后,对对话管理领域的深入研究进行了分析与展望。

关键词：口语对话系统对话管理自然语言处理深度学习部分可观测马尔可夫决策过程

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