检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2021年第11期44卷 2248-2260页

作者：吴越王英王鑫徐正祥李丽娜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 吉林大学软件学院长春130012 吉林大学人工智能学院长春130012 长春工程学院计算机技术与工程学院长春130012

近几年,图神经网络(Graph Neural Network)由于能够较好地提取网络结构信息以获得网络表示,逐渐成为网络节点分类的主流算法。然而,与广泛研究的同质信息网络相比,真实世界中网络往往是由不同类型的对象通过复杂关系相互连接所构成的异... 详细信息

近几年,图神经网络(Graph Neural Network)由于能够较好地提取网络结构信息以获得网络表示,逐渐成为网络节点分类的主流算法。然而,与广泛研究的同质信息网络相比,真实世界中网络往往是由不同类型的对象通过复杂关系相互连接所构成的异质信息网络。异质信息网络包含复杂的结构信息和丰富的语义信息,这也给网络节点分类提供了新的机遇与挑战。在异质信息网络中,网络模体(Motif)能够用于理解和探索复杂网络,其既能描述复杂的语义信息,又能保存网络中高阶近邻结构信息.因此,提出基于网络模体的异质超图卷积网络模型MHGCN(Motif-based HyperGraph Convolutional Network).首先,将重复出现的高阶网络模体建模为多个相关节点所构成的超边(hyperedge),进而将整个异质信息网络转换成由不同超边构成的超图,以克服同质网络中只能描述节点之间(pair-wise)关系的缺点;然后,利用超图的基本性质和谱理论设计超图上的卷积操作,同时引入超边自注意力机制聚合超图内部不同类型的节点,并通过在超图网络中加入自环解决在模型的前向传播过程中对异质信息网络覆盖不足的问题;最后,通过注意力机制对于不同语义的超图表示进行聚合,从而使最终的节点表示可以有效保持高阶近邻关系和复杂的语义信息.由于MHGCN是端到端的,最终模型直接学习得到节点的分类标签,并通过半监督节点分类任务进行验证,与其它方法相比,MHGCN在DBLP-P、DBLP-A数据集上比最好的基准方法micro-F1提高了0.56%~3.51%,macro-F1提高了0.54%~4.37%,验证了MHGCN模型的有效性.

关键词：异质信息网络网络模体超图网络表示学习节点分类

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基于符号执行和LTL公式重写的测试用例产生方法

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计算机研究与发展 2013年第12期50卷 2661-2675页

作者：陈冬火刘全苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210093 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 长春130012

基于模型检验等形式化方法的测试用例自动产生技术成为测试自动化领域一项重要的进展.对于输入和输出为无界抽象数据类型的无限状态系统,利用传统模型检验技术难以有效地产生测试用例集合,提出基于符号执行和公式重写的测试用例产生方法... 详细信息

基于模型检验等形式化方法的测试用例自动产生技术成为测试自动化领域一项重要的进展.对于输入和输出为无界抽象数据类型的无限状态系统,利用传统模型检验技术难以有效地产生测试用例集合,提出基于符号执行和公式重写的测试用例产生方法.通过建立程序的符号化执行模型,避免输入和输出变量数值化枚举而导致的无限状态系统的建模和状态爆炸问题;建立基于符号化执行模型的时序公式重写规则,并根据线性时序逻辑(linear temporal logic,LTL)公式的反例模式求取复杂属性及行为约束关系,利用约束求解的方法自动产生测试用例集合.这种方法集成了符号执行技术和时序公式状态重写——一种轻量级模型检验技术,成为基于复杂抽象数据类型系统与属性相关的测试用例自动产生的有效方法.

关键词：测试用例自动产生符号执行公式重写模型检验线性时序逻辑输入输出符号变迁系统

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基于线性动态跳帧的深度双Q网络

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计算机学报 2019年第11期42卷 2561-2573页

作者：陈松章晓芳章宗长刘全吴金金闫岩苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

深度Q网络模型在处理需要感知高维输入数据的决策控制任务中性能良好.然而,在深度Q网络及其改进算法中基本使用静态的跳帧方法,即动作被重复执行固定的次数.另外,优先级经验重放是对均匀采样的一种改进,然而目前各个研究仅将样本的时间... 详细信息

深度Q网络模型在处理需要感知高维输入数据的决策控制任务中性能良好.然而,在深度Q网络及其改进算法中基本使用静态的跳帧方法,即动作被重复执行固定的次数.另外,优先级经验重放是对均匀采样的一种改进,然而目前各个研究仅将样本的时间差分误差作为评价优先级的标准.针对这两个问题,该文提出一种基于线性动态跳帧和改进的优先级经验重放的深度双Q网络.该算法使得跳帧率成为一个可动态学习的参数,跳帧率随网络输出Q值的大小线性增长,Agent将根据当前状态和动作来动态地确定一个动作被重复执行的次数,并利用经验池中样本的每个动作的跳帧率和样本的时间差分误差共同决定样本的优先级.最后在Atari 2600游戏中进行实验,结果表明该算法相比于传统动态跳帧和优先级经验重放算法具有更优的效果.

关键词：深度强化学习深度Q网络动态跳帧优先级经验重放

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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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森林优化特征选择算法的增强与扩展

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软件学报 2020年第5期31卷 1511-1524页

作者：刘兆赓李占山王丽王涛于海鸿吉林大学软件学院吉林长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 长春工业大学计算机科学与工程学院吉林长春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

特征选择作为一种重要的数据预处理方法,不但能解决维数灾难问题,还能提高算法的泛化能力.各种各样的方法已被应用于解决特征选择问题,其中,基于演化计算的特征选择算法近年来获得了更多的关注并取得了一些成功.近期研究结果表明,森林... 详细信息

特征选择作为一种重要的数据预处理方法,不但能解决维数灾难问题,还能提高算法的泛化能力.各种各样的方法已被应用于解决特征选择问题,其中,基于演化计算的特征选择算法近年来获得了更多的关注并取得了一些成功.近期研究结果表明,森林优化特征选择算法具有更好的分类性能及维度缩减能力.然而,初始化阶段的随机性、全局播种阶段的人为参数设定,影响了该算法的准确率和维度缩减能力;同时,算法本身存在着高维数据处理能力不足的本质缺陷.从信息增益率的角度给出了一种初始化策略,在全局播种阶段,借用模拟退火控温函数的思想自动生成参数,并结合维度缩减率给出了适应度函数;同时,针对形成的优质森林采取贪心算法,形成一种特征选择算法EFSFOA(enhanced feature selection using forest optimization algorithm).此外,在面对高维数据的处理时,采用集成特征选择的方案形成了一个适用于EFSFOA的集成特征选择框架,使其能够有效处理高维数据特征选择问题.通过设计对比实验,验证了EFSFOA与FSFOA相比在分类准确率和维度缩减率上均有明显的提高,高维数据处理能力更是提高到了100 000维.将EFSFOA与近年来提出的比较高效的基于演化计算的特征选择方法进行对比,EFSFOA仍具有很强的竞争力.

关键词： enhanced feature selection using forest optimization algorithm(EFSFOA) 高维特征选择演化计算

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基于多尺度特征和注意力机制的轻量级虹膜分割模型

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吉林大学学报（工学版） 2023年第9期53卷 2591-2600页

作者：霍光林大为刘元宁朱晓冬袁梦盖迪东北电力大学计算机学院吉林省吉林市132012 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 南昌大学软件学院南昌330047

针对基于深度学习的虹膜分割模型存在参数量大、计算量大、占用空间大的问题,提出了一种轻量级的虹膜分割模型。首先,将Linknet中特征提取网络替换为改进的轻量级网络MobileNetv3。这种设计在保持准确性的同时显著地提高了模型效率。其... 详细信息

针对基于深度学习的虹膜分割模型存在参数量大、计算量大、占用空间大的问题,提出了一种轻量级的虹膜分割模型。首先,将Linknet中特征提取网络替换为改进的轻量级网络MobileNetv3。这种设计在保持准确性的同时显著地提高了模型效率。其次,为了减少虹膜特征信息丢失,设计了一个多尺度特征提取模块。再次,引入了通道注意力机制,抑制无关噪声,加大虹膜区域的权重。最后,在3个虹膜数据库上将本文模型与其他虹膜分割模型进行比较,结果表明,本文模型在虹膜分割准确率和效率之间取得了更好的平衡。

关键词：计算机应用虹膜分割深度学习轻量级网络注意力机制多尺度特征

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基于本体的Deep Web查询接口集成

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计算机研究与发展 2012年第11期49卷 2383-2394页

作者：王英左祥麟左万利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 吉林大学数学学院长春130012 长春工程学院软件学院长春130012

Deep Web中的海量信息只能通过查询接口访问获得,为了能够同时访问同一领域多个Web数据库,需要对多个Web数据库的查询接口进行集成.因此,引入本体技术,提出基于本体的Deep Web查询接口集成方法.Deep Web查询接口集成主要完成两个方面的... 详细信息

Deep Web中的海量信息只能通过查询接口访问获得,为了能够同时访问同一领域多个Web数据库,需要对多个Web数据库的查询接口进行集成.因此,引入本体技术,提出基于本体的Deep Web查询接口集成方法.Deep Web查询接口集成主要完成两个方面的工作:模式匹配与模式融合.模式匹配采用本体的"Bridge(桥接)"效应建立不同接口模式间的属性映射关系,以准确发现不同接口属性间的语义关联.模式融合根据模式匹配的结果,合并DeepWeb数据库查询接口集合中表示同一语义的属性,并尽可能地保持该领域查询接口的结构特征和属性顺序,以获得集成查询接口.通过实验分析,基于本体的DeepWeb查询接口集成方法不仅简化了模式匹配的复杂过程,而且很大程度上提高了模式集成的精度.因此,基于本体的Deep Web查询接口集成方法是高效可行的.

关键词：本体模式匹配模式融合 Deep Web 接口集成

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量子统计力学演化算法

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吉林大学学报（理学版） 2009年第4期47卷 759-764页

作者：黄星焱刘淑芬危明卫楚一张加远陈亮裴升吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 武汉大学软件工程国家重点实验室武汉430072

将进化理论和量子统计力学理论相结合,提出一种新的量子统计力学演化算法.将整个遗传系统作为一个量子统计系统,并借鉴量子信息论中量子比特的叠加性,采用量子编码表征染色体,使系统中的量子能够表示多种线性叠加状态.算法类比量子统计... 详细信息

将进化理论和量子统计力学理论相结合,提出一种新的量子统计力学演化算法.将整个遗传系统作为一个量子统计系统,并借鉴量子信息论中量子比特的叠加性,采用量子编码表征染色体,使系统中的量子能够表示多种线性叠加状态.算法类比量子统计力学中的相关概念,定义了量子系统的能量和熵,并利用量子系统中能量和熵竞争的模式系统地协调进化理论中选择压力和种群多样性间的冲突,使算法在提高选择压力和维持种群多样性之间保持了适当的平衡,可以快速的收敛到全局最优解.实验结果表明,该算法有较高的执行效率和求解能力.

关键词：量子系统量子力学遗传算法

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基于细粒度分析的不均衡图像分类算法

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吉林大学学报(工学版) 2023年

作者：刘萍萍商文理解小宇杨晓康吉林大学计算机科学与技术学院吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林大学软件学院

细粒度属性分析和数据不均衡问题一直是计算机视觉领域的研究热点。由于细粒度属性图像的复杂性和多样性，传统的图像分类方法在关注图像细粒度属性方面存在不足，并在处理不均衡数据集时表现不佳。为了克服这些问题，本研究提出了一种... 详细信息

细粒度属性分析和数据不均衡问题一直是计算机视觉领域的研究热点。由于细粒度属性图像的复杂性和多样性，传统的图像分类方法在关注图像细粒度属性方面存在不足，并在处理不均衡数据集时表现不佳。为了克服这些问题，本研究提出了一种基于深度度量学习的细粒度图像阈值分类算法。通过引入度量学习方法，来增强对图像细粒度属性的关注。同时，通过应用成对损失和代理损失，提高了模型的分类准确性并加快了模型的收敛速度。为了应对数据不均衡问题，设计了一个基于阈值分析的分类器。该分类器利用阈值分析技术，实现了对细粒度图像的多级分类，从而改善了在不均衡数据集中少数类别分类准确性较低的问题。实验结果表明，所提出的基于深度度量学习的细粒度图像阈值分类算法在分类准确性方面显著优于其他方法。

关键词：计算机应用深度度量学习细粒度分类不均衡数据阈值分类器

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基于特征加权融合的虹膜识别算法

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吉林大学学报（工学版） 2019年第1期49卷 221-229页

作者：刘元宁刘帅朱晓冬刘天慧杨霞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 吉林大学软件学院长春130012 吉林省电子信息产品监督检验研究院软件测评中心长春130021

由于单一虹膜特征相对简单,容易引起虹膜识别不准确的问题,本文使用特征加权融合来表示虹膜纹理。提取虹膜纹理的空域特征和频域特证,使用主成分分析法(PCA)降噪去冗余。空域特征采用二分统计局部二值模式(DS-LBP)表示虹膜纹理的灰度值... 详细信息

由于单一虹膜特征相对简单,容易引起虹膜识别不准确的问题,本文使用特征加权融合来表示虹膜纹理。提取虹膜纹理的空域特征和频域特证,使用主成分分析法(PCA)降噪去冗余。空域特征采用二分统计局部二值模式(DS-LBP)表示虹膜纹理的灰度值变化规律,形成空域特征码。频域特征采用二维Haar小波提取虹膜纹理的高频系数,形成频域特征码。分别计算两个特征码的汉明(Hamming)距离,并乘以相应的加权权重。通过与设定的分类阈值比较来判定虹膜类别。用多种虹膜库与其他虹膜识别算法进行比较,实验结果表明,本文算法在识别率、等错率、稳定性等方面更具有优势。

关键词：人工智能特征加权融合主成分分析法二分统计局部二值模式二维Haar小波汉明距离

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