检索结果-内蒙古大学图书馆

西安交通大学学报 2016年第2期50卷 26-32页

作者：于赫秦贵和孙铭会李滨吴星辰吉林大学计算机科学与技术学院长春130022 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130022

为了得到准确地描述互联网远程实时控制系统时延的分布模型,对短时间窗口往返时延(round-trip time,RTT)进行了测量、统计和分析,提出了一种短时窗RTT时延混合威布尔(Weibull)模型。该混合模型满足网络控制系统的实时性需求,具备对短期... 详细信息

为了得到准确地描述互联网远程实时控制系统时延的分布模型,对短时间窗口往返时延(round-trip time,RTT)进行了测量、统计和分析,提出了一种短时窗RTT时延混合威布尔(Weibull)模型。该混合模型满足网络控制系统的实时性需求,具备对短期非平稳的短时间窗口RTT时延样本随机聚类特性的描述能力,并利用期望最大化(expectation-maximization,EM)算法估计模型的混合分量密度及混合分量模型参数。实验结果表明:使用二重混合威布尔模型建模短时窗RTT时延样本能够很好地反映时延的随机聚类特性,K-S检验显示该模型对样本匹配效果评价可接受,该模型为互联网远程控制系统的优化控制提供了一种更准确的参考模型。

关键词： RTT时延网络控制系统混合威布尔模型期望最大化算法

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一种基于加权非负矩阵分解的多维用户人格特质识别算法

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计算机学报 2016年第12期39卷 2562-2577页

作者：王萌萌左万利王英王鑫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

随着社会媒体的普及,用户信息的爆炸式增长为深入理解在线用户行为提供了非常丰富的信息源.由于用户人格特质是用户行为的主要驱动力,人格特质的差异可能会对用户的在线行为产生一定的影响,因此,用户人格特质识别问题近年来受到了众多... 详细信息

随着社会媒体的普及,用户信息的爆炸式增长为深入理解在线用户行为提供了非常丰富的信息源.由于用户人格特质是用户行为的主要驱动力,人格特质的差异可能会对用户的在线行为产生一定的影响,因此,用户人格特质识别问题近年来受到了众多学者的关注.首先,基于用户网络结构信息和用户发布内容信息序列构建用户人格特质识别特征,并根据特征重要性为其分配权重.然后,以用户人格特质相关因子约束目标函数,从用户社会网络结构特征、语言学特征和情感特征三个维度利用非负矩阵分解方法识别社会网络中用户的五大人格特质.最后,在真实的数据集上验证了提出框架的有效性,并通过实验以更细的粒度进一步验证了用户人格特质之间相关性的存在,同时证明了特征权重和用户人格特质间的相关性在用户人格特质识别问题中的重要性.文中为社会网络中的多维用户人格特质识别问题提供了一种新思路.

关键词：多维用户人格特质识别非负矩阵分解用户人格特质相关因子五大人格特质社交网络

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基于动态极大元素覆盖值的极小碰集求解算法

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计算机研究与发展 2018年第4期55卷 791-801页

作者：邓召勇欧阳丹彤耿雪娜刘杰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

在基于模型诊断(model-based diagnosis,MBD)中,因为所有极小冲突集的极小碰集就是待诊断系统的诊断结果,所以利用所有极小冲突集构造极小冲突集合簇,并基于极小冲突集合簇计算极小碰集是诊断的关键步骤.提出一种基于动态极大元素覆盖... 详细信息

在基于模型诊断(model-based diagnosis,MBD)中,因为所有极小冲突集的极小碰集就是待诊断系统的诊断结果,所以利用所有极小冲突集构造极小冲突集合簇,并基于极小冲突集合簇计算极小碰集是诊断的关键步骤.提出一种基于动态极大元素覆盖值求解极小碰集的新算法.该算法按照元素的元素覆盖值从大到小的顺序依次处理元素,并在求解碰集的过程中加入启发式策略和剪枝策略,使得搜索空间极大减少;利用邻接链表存储输入的极小冲突集合簇,邻接链表相对于用矩阵作为存储结构有较好的空间开销且通过邻接指向能快速地找到元素可以覆盖的集合簇中的元素;每得到一个碰集便使用极小碰集判定规则进行筛选,因此算法结束时可以产生而且仅产生所有的极小碰集.实验结果表明该算法有较高的计算效率.

关键词：基于模型诊断极小冲突集极小碰集动态极大元素覆盖值启发式策略剪枝策略

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基于GPU的约束网络模型和并行弧相容算法

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计算机研究与发展 2017年第3期54卷 514-528页

作者：李哲李占山李颖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

弧相容算法是约束满足问题的基本压缩求解空间算法之一,很多优秀的高级算法都以高性能的弧相容算法作为核心.近年来,以GPU为计算工具加速并行计算被用来尝试解决许多问题.基于GPU和基本的并行算法,提出一种适合GPU运算的约束网络表示模... 详细信息

弧相容算法是约束满足问题的基本压缩求解空间算法之一,很多优秀的高级算法都以高性能的弧相容算法作为核心.近年来,以GPU为计算工具加速并行计算被用来尝试解决许多问题.基于GPU和基本的并行算法,提出一种适合GPU运算的约束网络表示模型N-E,给出其生成算法BuildNE.结合细粒度的弧相容算法——AC4,基于N-E模型提出AC4的并行化算法AC4^(GPU)与改进算法AC4^(GPU)+,使弧相容算法得以扩展到GPU上执行.实验结果验证了该算法的可行性,与AC4算法的比较,其在一些规模较小的问题上取得了10%~50%的加速,在一些规模较大的问题上则加速1~2个数量级.为今后进一步在GPU上以并行形式解决其他约束满足问题提供了一种核心算法方案.

关键词：人工智能约束满足问题弧相容图形处理器计算统一设备架构

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基于深度学习的两阶段实时显式拓扑优化方法

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吉林大学学报（工学版） 2023年第10期53卷 2942-2951页

作者：孙舒杨程玮斌张浩桢邓向萍齐红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

针对以固体各向同性材料法(SIMP)、水平集法(Level-set)等为代表的传统连续体拓扑优化算法存在的计算代价昂贵、生成结构几何隐式等缺陷,结合深度学习与可移动变形组件法(MMC),提出一种基于深度学习的两阶段实时显式拓扑优化方法。在第... 详细信息

针对以固体各向同性材料法(SIMP)、水平集法(Level-set)等为代表的传统连续体拓扑优化算法存在的计算代价昂贵、生成结构几何隐式等缺陷,结合深度学习与可移动变形组件法(MMC),提出一种基于深度学习的两阶段实时显式拓扑优化方法。在第一阶段使用深度学习模型预测取代有限元分析的多数费时迭代计算,第二阶段对深度学习模型预测所得结构进行少量迭代微调,形成最终的带有显式几何特征的优化结构。在相对一般的数据集下定量与定性地验证了本文方法的可行性与有效性,并研究了第一阶段深度学习模型的训练程度与最终生成结构质量及总体耗费时间的关系。结果表明:与传统连续体拓扑优化算法相比,本文方法能在保证拓扑优化结构生成质量的同时节约90%以上的计算时间。

关键词：计算机应用拓扑优化深度学习可移动变形组件法计算机辅助设计

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基于多阈值Otsu准则的阈值分割快速计算

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电子与信息学报 2017年第1期39卷 144-149页

作者：申铉京刘翔陈海鹏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

针对传统多阈值Otsu方法在寻找最佳阈值过程中穷举计算效率低的问题,该文分析了多阈值Otsu的阈值性质,证明了使用Otsu方法找到的一组最佳阈值与分割出的各类均值之间的数学对应关系。根据多阈值Otsu的阈值性质,该文提出一个新算法用来... 详细信息

针对传统多阈值Otsu方法在寻找最佳阈值过程中穷举计算效率低的问题,该文分析了多阈值Otsu的阈值性质,证明了使用Otsu方法找到的一组最佳阈值与分割出的各类均值之间的数学对应关系。根据多阈值Otsu的阈值性质,该文提出一个新算法用来快速计算所需最佳阈值,建立了一种新的阈值搜索模型。该算法搜寻满足Otsu多阈值与以此阈值分割出的各类均值之间关系的一组最优阈值,从而确定符合Otsu准则的最佳阈值。该算法有效减少了阈值搜索范围,并且在均值、方差等计算上引入了查找表,优化了底层运算。实验结果表明,与传统多阈值Otsu方法相比,该算法的分割速度大幅度提高,相比于其他多阈值Otsu快速算法,不仅在计算速度上有所提升,而且得到的最佳阈值克服了随机性和偶然性的缺点,是严格符合Otsu原则的。

关键词：图像分割多阈值Otsu准则阈值选取快速计算

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时空数据挖掘研究进展

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计算机研究与发展 2013年第2期50卷 225-239页

作者：刘大有陈慧灵齐红杨博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

近年来,随着全球定位系统、传感器网络和移动设备等的普遍使用,非时空数据和时空数据急剧增加,加之时空数据处理更为复杂,使数据处理任务日趋繁重的形势更加严峻.因此,寻找有效的时空数据挖掘方法具有十分重要的意义.针对这一背景,主要... 详细信息

近年来,随着全球定位系统、传感器网络和移动设备等的普遍使用,非时空数据和时空数据急剧增加,加之时空数据处理更为复杂,使数据处理任务日趋繁重的形势更加严峻.因此,寻找有效的时空数据挖掘方法具有十分重要的意义.针对这一背景,主要围绕时空模式发现、时空聚类、时空异常检测、时空预测、时空分类、时空数据挖掘与推理的结合等方面,对时空数据挖掘研究的现状进行了详细介绍,对其当前所面临的一些主要问题及可能的解决方案进行了探讨.

关键词：时空数据挖掘时空模式发现时空聚类时空异常检测时空预测和分类

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基于三段式特征选择策略的脑电情感识别算法SEE

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吉林大学学报（工学版） 2022年第8期52卷 1834-1841页

作者：周丰丰朱海洋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

情感可以通过脑电信号中的隐藏模式来识别,基于众多的脑电通道提取的脑电特征数量庞大,使情感识别任务非常复杂。针对上述问题,提出了基于三段式特征选择策略的脑电情感识别算法(SEE)。本文从时域、频域、空间域系统地提取脑电特征,基... 详细信息

情感可以通过脑电信号中的隐藏模式来识别,基于众多的脑电通道提取的脑电特征数量庞大,使情感识别任务非常复杂。针对上述问题,提出了基于三段式特征选择策略的脑电情感识别算法(SEE)。本文从时域、频域、空间域系统地提取脑电特征,基于提取的脑电特征集合,首先通过t检验去除类间无显著差异的特征,再使用递归特征消除策略进行目标相关的特征选择,最后通过顺序后向特征选择策略确定最终的特征子集用于情感识别。实验结果表明:相较于其他方法,本文构建的模型有更好的情感识别能力。与现有的特征选择算法相比,SEE具有较低的时间复杂度并且能筛选出较优的特征子集。此外,分析了与情感相关的脑电通道和频带,实验结果体现了一定的生理学意义,为开发情绪靶向的脑电设备提供可能。

关键词：计算机应用脑电图情感识别特征工程特征选择

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一种基于冲突的增量诊断方法

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计算机学报 2014年第8期37卷 1695-1703页

作者：王晓宇欧阳丹彤赵剑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长春130012

增量诊断是一种在离散事件系统中进行诊断的重要方法,因其能够根据新观测和原有诊断的结果进行进一步诊断,在长时间复杂行为的系统上有着良好的运行效率和诊断特性.文章提出了一种带有回溯的增量诊断方法.在离线定义的自动机链模型上根... 详细信息

增量诊断是一种在离散事件系统中进行诊断的重要方法,因其能够根据新观测和原有诊断的结果进行进一步诊断,在长时间复杂行为的系统上有着良好的运行效率和诊断特性.文章提出了一种带有回溯的增量诊断方法.在离线定义的自动机链模型上根据在线观测进行局部诊断,用轨迹概率选出最可能诊断的同时,保存可行的候选诊断作为回溯点.若增量过程产生冲突,则回溯并根据新观测动态重新对候选诊断选择排序.既避免了不完全可诊断性条件下,增量诊断所面临的多候选选择,亦避免了由于仅保留最优结果导致的重复诊断.

关键词：基于模型诊断动态诊断增量方法自动机链基于冲突

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基于论域折半的最大限定路径相容算法

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吉林大学学报（工学版） 2015年第1期45卷 229-235页

作者：李占山贾湘华许苍竹张舒娟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

针对绝大多数不可满足问题的特点,提出了一种将弧相容算法与最大限定路径相容算法相结合的相容性算法——基于论域折半的最大限定路径相容的算法。该算法充分利用了弧相容计算开销小和最大限定相容删值能力强的优点,可以减少在求解不可... 详细信息

针对绝大多数不可满足问题的特点,提出了一种将弧相容算法与最大限定路径相容算法相结合的相容性算法——基于论域折半的最大限定路径相容的算法。该算法充分利用了弧相容计算开销小和最大限定相容删值能力强的优点,可以减少在求解不可满足问题中生成的结点数,进而提高求解效率。实验结果表明,本文算法在处理不可满足问题时的求解效率明显优于传统的维持弧相容算法。

关键词：人工智能论域折半弧相容最大限定路径相容不可满足问题

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