检索结果-内蒙古大学图书馆

小型微型计算机系统 2024年第1期45卷 108-114页

作者：刘漳辉林宇航陈羽中福州大学计算机与大数据学院福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116

对话状态追踪是对话系统的重要组成部分,旨在从用户与系统的对话中跟踪用户意图,其通常表示为槽位-槽值对序列.近年来,深度神经网络模型在对话状态追踪问题上取得了较大进展.然而,现有模型在槽位相关性建模方面还存在可拓展性差与易引... 详细信息

对话状态追踪是对话系统的重要组成部分,旨在从用户与系统的对话中跟踪用户意图,其通常表示为槽位-槽值对序列.近年来,深度神经网络模型在对话状态追踪问题上取得了较大进展.然而,现有模型在槽位相关性建模方面还存在可拓展性差与易引入噪声等问题.针对上述问题,本文提出了一种知识增强与自注意力引导的图神经网络KESA-GNN(Knowledge-Enhanced&Self-Attention Guided Graph Neural Network).首先,KESA-GNN通过外部知识嵌入增强槽的语义表征提升多头自注意力机制对槽位间相关性的辨别能力.其次,为了精确建模槽位间的诸如共指、共现等相关性,提出了一种自注意力引导的图神经网络建模槽位相关性.该网络采用多头注意力机制获得槽位间的注意力矩阵以及槽位表征,通过Max-N Relation算法获得注意力矩阵中强相关关系集,将稠密的注意力矩阵稀疏化,从而引导图神经网络中强相关槽位间的信息传播,降低无关槽位的噪声影响.最后,KESA-GNN采用门控融合机制过滤槽位多头注意力和图神经网络输出的槽位表征,从而获取更准确的槽位表征向量,进一步提升了KESA-GNN的鲁棒性.在多域对话数据集上的实验结果表明,KESA-GNN模型的性能优于最新的基线模型.

关键词：对话状态追踪知识图谱自注意力引导图神经网络门控融合

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基于Prandtl-Ishlinskii模型的气动肌肉迟滞特性动态建模与控制

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农业机械学报 2024年

作者：谢胜龙段慧茹万延见陈迪剑中国计量大学浙江省智能制造质量大数据溯源与应用重点实验室

现有迟滞模型由于采用离线参数辨识方法，难以表征气动肌肉迟滞的时变性和负载相关性，极易产生较大的建模误差。为了精确表征气动肌肉的迟滞特性，利用Prandtl-Ishlinskii（PI）模型描述气动肌肉的位移-气压迟滞特性，并采用带遗忘因... 详细信息

现有迟滞模型由于采用离线参数辨识方法，难以表征气动肌肉迟滞的时变性和负载相关性，极易产生较大的建模误差。为了精确表征气动肌肉的迟滞特性，利用Prandtl-Ishlinskii（PI）模型描述气动肌肉的位移-气压迟滞特性，并采用带遗忘因子的递推最小二乘法在线辨识PI模型参数。在此基础上，结合PI逆模型设计了一种带有前馈在线补偿的复合控制方法用于气动肌肉的运动控制。同时搭建相应的实验装置并进行了气动肌肉迟滞建模和运动控制实验。实验结果表明，采用在线参数辨识方法后的PI模型能有效描述气动肌肉迟滞的负载相关性，且极大地降低了负载变化带来的控制误差。

关键词：气动肌肉迟滞补偿 Prandtl-Ishlinskii模型在线辨识

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张量分裂可行域问题的有效投影迭代法

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应用数学 2023年第2期36卷 454-463页

作者：谢亚君福州外语外贸学院大数据学院福建福州350202 福州外语外贸学院数据科学与智能计算重点实验室福建福州350202

投影法是解决多集分裂可行域问题的广泛且有效的研究方法.本文从分裂迭代视角出发,研究了求解张量可行域问题的高效投影分裂迭代方法.首先,利用投影算子将张量分裂可行域问题转化为多线性方程组.然后,借助加速超松弛法和对称(交替)加速... 详细信息

投影法是解决多集分裂可行域问题的广泛且有效的研究方法.本文从分裂迭代视角出发,研究了求解张量可行域问题的高效投影分裂迭代方法.首先,利用投影算子将张量分裂可行域问题转化为多线性方程组.然后,借助加速超松弛法和对称(交替)加速超松弛法的高维化处理方式,推广到适合多线性方程组的求解框架.最后,通过对新的张量分裂迭代格式的谱半径的理论分析,证明了算法的收敛性.充分的数值测试验证了算法的有效性.

关键词：张量分裂可行域问题多线性方程组投影分裂法对称加速超松弛法(SAOR) 谱半径

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边缘云环境下面向成本优化的应用部署算法

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计算机集成制造系统 2025年

作者：吴倩雯卢宇林兵陈星郑裕恒福建师范大学物理与能源学院福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州大学计算机与大数据学院/软件学院

应用程序的高效部署一直是工厂智能制造领域中的重要挑战。针对该挑战，提出了一种边缘云环境下基于多图划分的应用程序部署算法（MGPAD），旨在满足数据中心容量限制和节点时延限制的约束条件下，优化部署总成本和时延，以提升部署效... 详细信息

应用程序的高效部署一直是工厂智能制造领域中的重要挑战。针对该挑战，提出了一种边缘云环境下基于多图划分的应用程序部署算法（MGPAD），旨在满足数据中心容量限制和节点时延限制的约束条件下，优化部署总成本和时延，以提升部署效率。该方法综合考虑了计算成本、存储成本和通信成本对总成本的影响，优化过程可以分为三个阶段：粗化阶段、初始划分阶段和细化阶段。首先，在粗化阶段采用粗化操作以缩小图的规模；其次，在初始划分阶段从最小的粗化图上找到最优的划分方案；最后，在细化阶段将划分方案逐层投影到原始图上，并通过计算交换节点的增益进行局部优化。同时证明了该应用程序部署成本优化问题是NP-hard问题。实验结果表明，所提出的算法能够有效降低部署总成本和时延，与表现最优的对比算法相比，成本和时延分别降低了约3.2%和99.2%。

关键词：云计算边缘计算应用程序部署成本优化

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双粒度空间存储位置调整的历史轨迹索引

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小型微型计算机系统 2024年

作者：李彩云韩京宇缪祝青王彦之毛毅张怡婷南京邮电大学计算机学院江苏省大数据安全与智能处理重点实验室

为了支持历史轨迹数据的查询，通过学习型索引取代传统索引以减小索引存储代价和提升查询效率受到广泛关注.时空轨迹数据的分布不均匀，单粒度的模型不能兼容疏密不一致的轨迹数据；如果为每个周期数据分别构建一个模型，模型总存储大... 详细信息

为了支持历史轨迹数据的查询，通过学习型索引取代传统索引以减小索引存储代价和提升查询效率受到广泛关注.时空轨迹数据的分布不均匀，单粒度的模型不能兼容疏密不一致的轨迹数据；如果为每个周期数据分别构建一个模型，模型总存储大小线性增长；如果只维护一个模型，模型性能通常会随着历史轨迹的增多而恶化.因此，提出一种双粒度空间存储位置调整的历史轨迹索引，包括嵌入空间识别、初始周期模型构建和后期存储位置调整三个阶段：首先，利用密度峰值聚类算法将所有轨迹数据根据其稀疏性划分到粗细粒度层，在每个粒度层上，利用希尔伯特曲线获取轨迹点的一维排序，保证时空邻近的轨迹点排序值也接近；接着，在初始周期数据上构建分段线性模型；最后，后期数据利用初始周期构建的分段线性模型预测存储位置，采用Kuhn-Munkres算法解决模型预测存储位置产生位置冲突的问题.模拟和真实数据集上的实验表明，与其它的学习型索引相比，不仅提升了查询性能，而且显著降低了索引大小和模型维护成本，有效地支持以读为主的历史轨迹数据查询.

关键词：学习型索引密度峰值聚类希尔伯特 Kuhn-Munkres算法

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一种随机森林增强的车载容迟网络路由算法

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小型微型计算机系统 2024年第5期45卷 1188-1195页

作者：吴家皋芮琦刘林峰南京邮电大学计算机学院南京210023 江苏省大数据安全与智能处理重点实验室南京210023

针对车载容迟网络(Vehicular Delay Tolerant Network,VDTN)中车辆节点高速移动造成的通信链路不稳定性问题,利用车辆节点的移动模式,提出了一种随机森林增强的VDTN路由算法.首先,引入与车辆节点运动相联系的属性并利用动态相遇奖励机... 详细信息

针对车载容迟网络(Vehicular Delay Tolerant Network,VDTN)中车辆节点高速移动造成的通信链路不稳定性问题,利用车辆节点的移动模式,提出了一种随机森林增强的VDTN路由算法.首先,引入与车辆节点运动相联系的属性并利用动态相遇奖励机制对车辆节点进行分类,以此构建初始随机森林模型.接着,从决策树的分类性能和多样性两个方面优化模型,选择分类性能好、多样性高的决策树构造改进的随机森林模型,其中,决策树的分类性能和多样性分别根据每棵树分类错误率及相应的惩罚权重和由不合度量定义的决策树之间的相似度来衡量.最后,根据改进的随机森林模型提出新的VDTN路由算法.仿真实验证明,所提出的路由算法能显著提高消息的投递率,降低消息的投递时延,从而验证了其有效性.

关键词：车载容迟网络随机森林路由算法分类性能多样性

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不动点视角下的强化学习算法综述

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计算机学报 2023年第6期46卷 1246-1271页

作者：陈兴国孙丁源昊杨光杨尚东高阳南京邮电大学大数据安全与智能处理重点实验室南京210023 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210046 南京大学深圳研究院广东深圳518057

近年来,强化学习已成为求解序贯决策任务的范式.然而,在实际应用中,强化学习算法仍存在三个问题:(1)什么解最优?(2)如何保证算法的稳定性?(3)如何加速算法的收敛?本文从不动点视角总结了强化学习算法的设计原理.首先,分析了值函数估计... 详细信息

近年来,强化学习已成为求解序贯决策任务的范式.然而,在实际应用中,强化学习算法仍存在三个问题:(1)什么解最优?(2)如何保证算法的稳定性?(3)如何加速算法的收敛?本文从不动点视角总结了强化学习算法的设计原理.首先,分析了值函数估计最优解与可行解的构造问题;其次,根据Banach不动点定理和Lyapunov第二判定定理,总结了已有基于值函数强化学习算法的稳定性问题,包括基于表格、线性估计、非线性估计、非参估计等值函数的算法在同策略和异策略情况下的收敛性;然后,从不动点的偏差与方差控制角度,解读了多种提高算法准确性或收敛速度的改进思想;最后总结和展望了强化学习算法的改进方向.

关键词：强化学习值函数估计稳定性同策略异策略偏差与方差控制

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基于TD3算法的多智能体协作缓存策略

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计算机工程 2025年第2期51卷 365-374页

作者：曾建州李泽平张素勤贵州大学计算机科学与技术学院公共大数据国家重点实验室贵州贵阳550025

为了降低移动边缘网络中的内容获取时延和传输开销,提出一种基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)的多智能体协作缓存策略(MACC)。首先构建多智能体边缘缓存模型,将多节点缓存替换问题建模为部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP),把相邻节... 详细信息

为了降低移动边缘网络中的内容获取时延和传输开销,提出一种基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)的多智能体协作缓存策略(MACC)。首先构建多智能体边缘缓存模型,将多节点缓存替换问题建模为部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP),把相邻节点的缓存状态和内容请求信息融入到各节点的观察空间,提高智能体对环境的感知能力,并通过三次指数平滑法提取各节点内容请求的流行度特征,使得算法能够适应内容流行度变化,从而提高缓存命中率;然后联合本地与相邻节点的传输时延和开销来设计指导性奖励函数,引导智能体进行协作缓存,降低系统的缓存冗余和内容传输开销;最后结合Wolpertinger Architecture方法对TD3算法进行多智能体扩展,使每个边缘节点都能自适应地学习缓存策略,从而提高系统性能。实验结果表明,MACC算法中边缘节点牺牲了部分缓存空间来协助相邻节点缓存请求内容,从而提高缓存命中率,在同一数据集上与MAAC、DDPG、独立TD3算法相比,MACC算法的缓存命中率分别平均提高了8.50%、13.91%和29.21%,并能适应动态的边缘环境,实现较小的内容获取时延和传输开销。

关键词：移动边缘网络多智能体协作缓存深度强化学习 TD3算法

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结合双向混合约束和弹性验证机制的跨模态动作匹配

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计算机辅助设计与图形学学报 2023年第4期35卷 503-515页

作者：何雨霖彭淑娟柳欣崔振华侨大学计算机科学与技术学院厦门361021 福建省大数据智能与安全重点实验室厦门361021 南京理工大学高维信息智能感知与系统教育部重点实验室南京210094

由于视频骨骼数据的复杂性及语义鸿沟问题,现有的动作匹配方法无法较好地解决不同模态运动数据间的关联匹配问题.为此,提出一个面向RGB视频-三维骨骼数据的跨模态动作匹配学习方法.首先,设计跨模态动作匹配框架,挖掘RGB视频数据和骨骼... 详细信息

由于视频骨骼数据的复杂性及语义鸿沟问题,现有的动作匹配方法无法较好地解决不同模态运动数据间的关联匹配问题.为此,提出一个面向RGB视频-三维骨骼数据的跨模态动作匹配学习方法.首先,设计跨模态动作匹配框架,挖掘RGB视频数据和骨骼序列数据间的共同语义信息;其次,引入权值共享的多模态双层残差结构和双向混合约束,用于挖掘模态间关联,从而生成共享语义嵌入的跨模态表示,极大地提高数据利用率和提升模型的性能;最后,提出弹性验证模块,促使网络在共享语义空间中专注于鉴别性动作特征的学习,有效地提升模型的泛化性能.实验结果表明,该框架可以更加有效地解决RGB视频和骨骼序列2个模态间的动作匹配任务,并在NTU-RGBD和JHMDB数据集上的跨模态ACC和MAP定量分析指数方面均优于现有3种基准算法,较好地实现了异构模态动作间的灵活跨越.

关键词：跨模态动作匹配双层残差结构双向混合约束弹性验证

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求解连续Sylvester矩阵方程的E-extra迭代法

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应用数学 2023年第1期36卷 220-229页

作者：马昌凤福州外语外贸学院大数据学院福建福州350202 福州外语外贸学院数据科学与智能计算重点实验室福建福州350202

本文提出一种求解连续Sylvester方程的E-extra迭代法,分析该方法的收敛性,给出最优参数的选取方法.并通过几个数值实例验证了E-extra迭代法的有效性.

关键词：连续Sylvester方程 E-extra迭代法收敛性分析数值实验

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