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吉林大学学报（工学版） 2016年第2期46卷 528-534页

作者：申铉京张赫陈海鹏王玉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 吉林大学应用技术学院长春130012

针对强调波谷邻域算法在目标区域相对于背景区域较小且其之间的波谷特征并不十分明显的情况下,无法获得正确阈值的问题,提出了一种基于波谷邻域信息和波谷波峰相对特征的全局阈值分割算法。本算法在最大类间方差(OTSU)算法的基础上以直... 详细信息

针对强调波谷邻域算法在目标区域相对于背景区域较小且其之间的波谷特征并不十分明显的情况下,无法获得正确阈值的问题,提出了一种基于波谷邻域信息和波谷波峰相对特征的全局阈值分割算法。本算法在最大类间方差(OTSU)算法的基础上以直方图中波谷邻域灰度值和波谷波峰灰度值的相对关系为权值,改善最大类间方差算法定位阈值的准确性,使算法所确定的阈值在直方图中具有较小的波谷波峰比值,即使最优阈值定位到与临近波峰具有较大高度差的波谷灰度值。为提高分割效率,本文以前述算法为基础,采用递归单阈值方式进行图像的多阈值分割。实验证明,对强调波谷邻域算法存在的问题本算法有明显的改善,且在多阈值分割的效果及运行时间方面本文算法均具有十分良好的表现。

关键词：计算机应用图像分割多阈值分割递归最大类间方差算法波谷

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具有程序的静态结构和动态行为语义的时序逻辑

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计算机研究与发展 2016年第9期53卷 2067-2084页

作者：陈冬火刘全金海东朱斐王辉苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州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

提出一种区间分支时序逻辑——控制流区间时序逻辑(control flow interval temporal logic,CFITL),用于规约程序的时序属性.不同于计算树逻辑(computation tree logic,CTL)和线性时序逻辑(linear temporal logic,LTL)等传统的时序逻辑,CFITL公式的语义模型不是基于状态的类Kripke结构,而是以程序的抽象模型控制流图(control flow graph,CFG)为基础所构建的含序CFG结构.含序CFG是CFG的一种受限子集,它们的拓扑结构可映射为偏序集,这样诱导产生的自然数区间可自然地用于描述定义良好的程序结构.这种结构含有程序的静态结构信息和动态行为信息,换而言之,CFITL具有规约程序实现结构属性和程序执行动态行为属性的能力.在定义CFITL的语法和语义的基础上,详细讨论了CFITL的模型检验问题,包括基于值状态空间可达性计算的模型检验方法和基于SMT(satisfiability modulo theories)的CFITL有界模型检验方法.现代程序都含有复杂且具有无限值域的抽象数据类型及各种复杂的操作,CFITL语义定义相比CTL等时序逻辑更复杂,因此,基于显示状态搜索的方法难以有效进行,而基于SMT的CFITL有界模型检验方法更易实现、更具有可行性.最近开发相关的原型工具,并进行相关的实例研究.

关键词：区间时序逻辑控制流程图程序静态结构模型检验可满足性模理论

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离散事件系统故障的极小观测序列

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湖南大学学报（自然科学版） 2016年第4期43卷 147-152页

作者：欧阳丹彤李江娜耿雪娜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

为了提高可诊断离散事件系统故障的在线诊断效率,本文从判定故障发生的可观测事件的角度,提出了故障极小观测序列方法.文中选取有限状态自动机对离散事件系统进行建模.首先,在离线状态下,建立系统的故障模型,以排除对于判定系统故障无... 详细信息

为了提高可诊断离散事件系统故障的在线诊断效率,本文从判定故障发生的可观测事件的角度,提出了故障极小观测序列方法.文中选取有限状态自动机对离散事件系统进行建模.首先,在离线状态下,建立系统的故障模型,以排除对于判定系统故障无关的路径.然后,根据故障模型进一步建立判定系统故障的极小观测序列模型.当离散事件系统在线诊断时,仅需将逐步增加的在线观测事件序列与故障的极小观测序列模型进行比对.若能找到满足该模型的任何一条路径,则说明路径终止状态上故障标签对应的系统故障发生;否则,说明系统无故障发生.文中对可诊断离散事件系统进行实验对比,通过故障的极小观测序列模型能尽快判定有无故障发生,以及发生了哪些故障.该模型能有效地缩小系统在线诊断的时间,提高系统在线诊断的效率.

关键词：离散事件系统故障模型极小观测序列模型故障诊断

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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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负表约束的简单表缩减广泛弧相容算法

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软件学报 2016年第11期27卷 2701-2711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

广泛弧相容算法(generalized arc consistency,简称GAC),是求解约束满足问题的核心方法.表约束理论上可以表示所有约束关系,在过去10年中,有很多应用于表约束的广泛弧相容算法被提出来.在这些算法中,表缩减算法的效率非常高.但是目前的... 详细信息

广泛弧相容算法(generalized arc consistency,简称GAC),是求解约束满足问题的核心方法.表约束理论上可以表示所有约束关系,在过去10年中,有很多应用于表约束的广泛弧相容算法被提出来.在这些算法中,表缩减算法的效率非常高.但是目前的表缩减算法只能应用于正表约束,无法直接应用于负表约束.首先,提出一种表缩减算法STR-N,可以直接应用于负表约束;然后,给出了STR-N的两个改进版本STR-N2和STR-NIC.实验结果显示,STR-N算法在负表约束上的求解效率具有明显的优势.

关键词：约束满足问题广泛弧相容简单表缩减负表约束

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基于可中断Option的在线分层强化学习方法

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通信学报 2016年第6期37卷 65-74页

作者：朱斐许志鹏刘全伏玉琛王辉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吉林长春130012

针对大数据体量大的问题,在Macro-Q算法的基础上提出了一种在线更新的Macro-Q算法(MQIU),同时更新抽象动作的值函数和元动作的值函数,提高了数据样本的利用率。针对传统的马尔可夫过程模型和抽象动作均难于应对可变性,引入中断机制,提... 详细信息

针对大数据体量大的问题,在Macro-Q算法的基础上提出了一种在线更新的Macro-Q算法(MQIU),同时更新抽象动作的值函数和元动作的值函数,提高了数据样本的利用率。针对传统的马尔可夫过程模型和抽象动作均难于应对可变性,引入中断机制,提出了一种可中断抽象动作的Macro-Q无模型学习算法(IMQ),能在动态环境下学习并改进控制策略。仿真结果验证了MQIU算法能加快算法收敛速度,进而能解决更大规模的问题,同时也验证了IMQ算法能够加快任务的求解,并保持学习性能的稳定性。

关键词：大数据强化学习分层强化学习 Option 在线学习

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基于多特征融合的绿色通道车辆检测判定

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吉林大学学报（工学版） 2016年第1期46卷 271-276页

作者：张浩刘海明吴春国张艳梅赵天明李寿涛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 吉林大学通信工程学院长春130022

为了保证对高速公路绿色通道车辆进行快速、高效的计算机检测,本文提出了一种基于多特征融合的绿色通道车辆检测判定方法 PGM-OCSVM。该方法首先利用主成分分析法(Principal component analysis,PCA)对学习样本的属性进行特征过滤,然后... 详细信息

为了保证对高速公路绿色通道车辆进行快速、高效的计算机检测,本文提出了一种基于多特征融合的绿色通道车辆检测判定方法 PGM-OCSVM。该方法首先利用主成分分析法(Principal component analysis,PCA)对学习样本的属性进行特征过滤,然后利用遗传算法(Genetic algorithm,GA)对one-class SVM的两个重要参数——函数核带宽σ和错误接受率v进行自适应调整,增强方法的易用性,最后构建one-class SVM模型学习样本,并对结果进行分类。通过对大数据样本分析,PGM-OCSVM可以有效地完成绿色通道车辆判定任务。目前该方法已经应用于绿色通道车辆检测系统中,取得了良好效果。

关键词：计算机应用支持向量机多特征融合单类分类器绿色通道车辆检测

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基于排序树的频繁项集挖掘算法

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吉林大学学报（工学版） 2016年第4期46卷 1216-1221页

作者：王红梅党源源胡明刘大有长春工业大学计算机科学与工程学院长春130012 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

提出了排序树的概念以及用排序树存储频繁项集的思想,证明了末项剪枝性质,以O(1)的时间实现了与Apriori算法同样的连接和剪枝操作,采用祖先兄弟表示法存储排序树,在某事务不包含祖先时跳过具有共同祖先的所有兄弟结点,提高了计算支持度... 详细信息

提出了排序树的概念以及用排序树存储频繁项集的思想,证明了末项剪枝性质,以O(1)的时间实现了与Apriori算法同样的连接和剪枝操作,采用祖先兄弟表示法存储排序树,在某事务不包含祖先时跳过具有共同祖先的所有兄弟结点,提高了计算支持度的时间性能。理论分析和实验结果均表明,在时间性能方面本文算法与Apriori算法相比有较大提高。

关键词：人工智能频繁项集末项剪枝排序树祖先兄弟表示

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一种改进的降噪自编码神经网络不平衡数据分类算法

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计算机应用研究 2017年第5期34卷 1329-1332页

作者：张成刚宋佳智姜静清裴志利内蒙古民族大学数学学院内蒙古通辽028000 内蒙古民族大学计算机科学与技术学院内蒙古通辽028000 东北师范大学计算机科学与信息技术学院长春130000 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

针对少数类样本合成过采样技术(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)在合成少数类新样本时会带来噪声问题,提出了一种改进降噪自编码神经网络不平衡数据分类算法(SMOTE-SDAE)。该算法通过SMOTE方法合成少数类新样本以均... 详细信息

针对少数类样本合成过采样技术(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)在合成少数类新样本时会带来噪声问题,提出了一种改进降噪自编码神经网络不平衡数据分类算法(SMOTE-SDAE)。该算法通过SMOTE方法合成少数类新样本以均衡原始数据集,考虑到合成样本过程中会产生噪声的影响,利用降噪自编码神经网络算法的逐层无监督降噪学习和有监督微调过程,有效实现对过采样数据集的降噪处理与数据分类。在UCI不平衡数据集上实验结果表明,相比传统SVM算法,该算法显著提高了不平衡数据集中少数类的分类精度。

关键词：神经网络过采样不平衡数据分类

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