检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2014年第3期37卷 677-686页

作者：傅启明刘全王辉肖飞于俊李娇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长春130012

将函数逼近用于强化学习是目前机器学习领域的一个新的研究热点.针对传统的基于查询表及函数逼近的Q(λ)学习算法在大规模状态空间中收敛速度慢或者无法收敛的问题,提出一种基于线性函数逼近的离策略Q(λ)算法.该算法通过引入重要性关... 详细信息

将函数逼近用于强化学习是目前机器学习领域的一个新的研究热点.针对传统的基于查询表及函数逼近的Q(λ)学习算法在大规模状态空间中收敛速度慢或者无法收敛的问题,提出一种基于线性函数逼近的离策略Q(λ)算法.该算法通过引入重要性关联因子,在迭代次数逐步增长的过程中,使得在策略与离策略相统一,确保算法的收敛性.同时在保证在策略与离策略的样本数据一致性的前提下,对算法的收敛性给予理论证明.将文中提出的算法用于Baird反例、Mountain-Car及Random Walk仿真平台,实验结果表明,该算法与传统的基于函数逼近的离策略算法相比,具有较好的收敛性;与传统的基于查询表的算法相比,具有更快的收敛速度,且对于状态空间的增长具有较强的鲁棒性.

关键词：强化学习函数逼近离策略 Q(A)算法机器学习中图法

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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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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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基于拓扑序列更新的值迭代算法

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通信学报 2014年第8期35卷 56-62页

作者：黄蔚刘全孙洪坤傅启明周小科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

提出一种基于拓扑序列更新的值迭代算法,利用状态之间的迁移关联信息,将任务模型的有向图分解为一系列规模较小的强连通分量,并依据拓扑序列对强连通分量进行更新。在经典规划问题Mountain Car和迷宫实验中的结果表明,算法的收敛速度更... 详细信息

提出一种基于拓扑序列更新的值迭代算法,利用状态之间的迁移关联信息,将任务模型的有向图分解为一系列规模较小的强连通分量,并依据拓扑序列对强连通分量进行更新。在经典规划问题Mountain Car和迷宫实验中的结果表明,算法的收敛速度更快,精度更高,且对状态空间的增长有较强的顽健性。

关键词：强化学习值迭代拓扑序列 VI-TS

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基于siRNA-mRNA结合热力学特征的高效siRNA筛选

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吉林大学学报（工学版） 2014年第1期44卷 191-195页

作者：刘元宁徐宝林张浩陈竟博韩烨禹剑龙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

siRNA与靶标mRNA的相互作用的热力学特征对于其干扰效率至关重要。RNAup是维也纳RNA软件包提供的预测靶标区域的可接触性(accessibility)的软件,将其预测的热力学特征加入到siRNA序列特征里,用支持向量机筛选高效的siRNA,该模型能够很... 详细信息

siRNA与靶标mRNA的相互作用的热力学特征对于其干扰效率至关重要。RNAup是维也纳RNA软件包提供的预测靶标区域的可接触性(accessibility)的软件,将其预测的热力学特征加入到siRNA序列特征里,用支持向量机筛选高效的siRNA,该模型能够很好地预测出高效的siRNA,准确率达到88.12%,敏感度和特异性分别为88.35%和87.94%。

关键词：计算机应用热力学 RNAi 支持向量机干扰效率预测

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基于分级显著信息的空间编码方法

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电子学报 2014年第9期42卷 1863-1867页

作者：赵宏伟李清亮刘萍萍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长春130012

传统的Bag of Words模型检索方法并不具备局部特征间的空间关系,因此影响检索性能.本文提出了基于分级显著信息的空间编码方法.通过分层次的提取显著区域并对每个显著区域内的特征点进行空间编码.目的是探索特征间的空间关系,并根据分... 详细信息

传统的Bag of Words模型检索方法并不具备局部特征间的空间关系,因此影响检索性能.本文提出了基于分级显著信息的空间编码方法.通过分层次的提取显著区域并对每个显著区域内的特征点进行空间编码.目的是探索特征间的空间关系,并根据分级显著信息提高特征间的相关性.在几何验证过程中,本文通过任意三点间的角度编码和位移编码构成的空间编码方法完成图像对之间的空间关系匹配,同时根据图像各个区域间的显著程度赋予该区域空间关系匹配得分相应权重,得到最终的几何得分,重新排列检索结果.实验结果表明本文提出的方法既改善了最终检索结果的精确度又降低了几何验证阶段的计算时间.

关键词：图像检索 Bag of Words模型分级显著性信息几何角度编码几何位移编码

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一种新的基于值函数迁移的快速Sarsa算法

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电子学报 2014年第11期42卷 2157-2161页

作者：傅启明刘全尤树华黄蔚章晓芳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

知识迁移是当前机器学习领域的一个新的研究热点.其基本思想是通过将经验知识从历史任务到目标任务的迁移,达到提高算法收敛速度和收敛精度的目的.针对当前强化学习领域中经典算法收敛速度慢的问题,提出在学习过程中通过迁移值函数信息... 详细信息

知识迁移是当前机器学习领域的一个新的研究热点.其基本思想是通过将经验知识从历史任务到目标任务的迁移,达到提高算法收敛速度和收敛精度的目的.针对当前强化学习领域中经典算法收敛速度慢的问题,提出在学习过程中通过迁移值函数信息,减少算法收敛所需要的样本数量,加快算法的收敛速度.基于强化学习中经典的在策略Sarsa算法的学习框架,结合值函数迁移方法,优化算法初始值函数的设置,提出一种新的基于值函数迁移的快速Sarsa算法——VFT-Sarsa.该算法在执行前期,通过引入自模拟度量方法,在状态空间以及动作空间一致的情况下,对目标任务中的状态与历史任务中的状态之间的距离进行度量,对其中相似并满足一定条件的状态进行值函数迁移,而后再通过学习算法进行学习.将VTF-Sarsa算法用于Random Walk问题,并与经典的Sarsa算法、Q学习算法以及具有较好收敛速度的QV算法进行比较,实验结果表明,该算法在保证收敛精度的基础上,具有更快的收敛速度.

关键词：强化学习 VFT-Sarsa算法自模拟度量值函数迁移

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考虑层数信息的XML文档聚类方法

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吉林大学学报（工学版） 2014年第1期44卷 124-128页

作者：刘兆军赵浩宇王婧李雄飞李巍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 吉林大学软件学院长春130012

提出了一种层数敏感的XML文档数据集聚类方法CXLI。首先提出结构表概念,消除XML文档的重复和嵌套结构。然后提出考虑层数信息的XML文档基本编辑操作约束。进一步给出考虑层数信息的XML文档间相似性度量方法。最后使用凝聚型层次聚类方法... 详细信息

提出了一种层数敏感的XML文档数据集聚类方法CXLI。首先提出结构表概念,消除XML文档的重复和嵌套结构。然后提出考虑层数信息的XML文档基本编辑操作约束。进一步给出考虑层数信息的XML文档间相似性度量方法。最后使用凝聚型层次聚类方法对XML文档数据集进行聚类。在ACM SIGMOD数据集和人工生成的数据集上进行了实验验证,结果表明:在计算时间基本相同的情况下,CXLI方法具有更好的精确度。

关键词：人工智能数据挖掘可扩展标记语言相似性度量聚类层数

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融合图像质量评价指标的相关性分析及性能评估

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自动化学报 2014年第2期40卷 306-315页

作者：张小利李雄飞李军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 长春理工大学应用数学系长春130022

图像融合质量评价指标研究旨在提供一种高效、准确的方法,为融合模型选择、参数优化等问题提供支持.本文通过对现有指标的机理分析、指标性能检验与指标间相关性分析,提出一种客观评价指标集的遴选策略.本文首先将现有客观评价指标归为... 详细信息

图像融合质量评价指标研究旨在提供一种高效、准确的方法,为融合模型选择、参数优化等问题提供支持.本文通过对现有指标的机理分析、指标性能检验与指标间相关性分析,提出一种客观评价指标集的遴选策略.本文首先将现有客观评价指标归为三类:基于统计的、基于信息的和基于人类视觉系统的;之后列举了类别内经典指标和最新指标;并在标准数据集上,使用正确排序指标对各图像融合客观评价指标的性能进行验证.结果表明,基于视觉系统类的指标性能普遍优于前两类.最后,利用Spearman相关系数挖掘各指标间的相关程度.实验表明,通过指标性能和相关系数可以选取合适的客观评价指标集.

关键词：图像融合客观指标性能分析相关性分析

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基于具有自适应与自学习能力的粒子群优化算法的车间调度算法

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吉林大学学报（理学版） 2014年第1期52卷 93-97页

作者：叶寒锋李占山陈超吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室计算机科学与技术学院长春130012

针对车间调度问题,提出一种新的基于粒子群优化和模拟退火的混合算法.该算法将问题规模作为启发式信息,通过对模拟退火算法引入新的邻域搜索机制——多粒度搜索,并加入选择优化和淘汰更新机制,提高了算法的自适应性和自学习能力,降低了... 详细信息

针对车间调度问题,提出一种新的基于粒子群优化和模拟退火的混合算法.该算法将问题规模作为启发式信息,通过对模拟退火算法引入新的邻域搜索机制——多粒度搜索,并加入选择优化和淘汰更新机制,提高了算法的自适应性和自学习能力,降低了粒子群算法陷入局部最优的可能性.实验结果表明,该算法在最优解的求解能力上优于其他算法.

关键词：车间调度粒子群优化自适应自学习

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