检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2025年第1期48卷 35-67页

作者：吴文泰吴应良林伟伟左文明暨南大学信息科学技术学院广州510632 华南理工大学电子商务系广州510006 华南理工大学计算机科学与工程学院广州510006 人工智能与数字经济广东省实验室(广州) 广州510335

随着数据和算力向网络边缘下沉,人工智能应用的研发愈加依赖隐私敏感的用户数据。在这一趋势的推动下,联邦学习因其强调隐私保护的特性而逐渐成为一个广泛应用的分布式机器学习框架。作为联邦学习的原始范式,横向联邦学习(Horizontal Fe... 详细信息

随着数据和算力向网络边缘下沉,人工智能应用的研发愈加依赖隐私敏感的用户数据。在这一趋势的推动下,联邦学习因其强调隐私保护的特性而逐渐成为一个广泛应用的分布式机器学习框架。作为联邦学习的原始范式,横向联邦学习(Horizontal Federated Learning,HFL)具有扩展能力强和使用场景广泛等特点,因此是近年来该领域的研究重心,同时在产业界相关需求的驱动下有着十分广泛的应用前景。横向联邦学习的研究涉及机器学习、分布式系统、无线通信和信息安全等多个学术领域,从研究动机到技术方法都呈现多样化,但现有文献未能展现相关研究现状的全貌。此外,横向联邦学习相关技术的发展催化出了一系列开源系统框架、公开数据集以及多种场景下的应用,对进一步研究与实践都具有参考价值。为此,本文对横向联邦学习的研究现状和系统应用进行综合性调研:首先,对相关文献按照研究目标和技术角度进行全面地分类梳理,从多领域视角分析了各分支的研究现状;其次,从应用实践的视角,对比分析了面向横向联邦学习的主流系统框架与代码库、描述了数据准备方法以及典型的应用场景。在此基础上,阐明了横向联邦学习算法研究和系统应用面临的6个关键挑战,为如何缩小相关研究与系统实践之间的鸿沟提供了新的参考。

关键词：横向联邦学习数据隐私分布式系统机器学习人工神经网络

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文档检索中文本片段化机制的研究

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计算机科学与探索 2020年第4期14卷 578-589页

作者：李宇刘波暨南大学信息科学技术学院计算机系广州510632

文档检索是自然语言处理的研究热点,相对于短文本文档具有信息丰富且冗长的特征。在长文本检索中,查询语句与长文本中的句子往往不是全部相关,可能会出现某些高相似片段的强干扰,因此查询语句与文档之间的相关性评分不能简单采用基于词... 详细信息

文档检索是自然语言处理的研究热点,相对于短文本文档具有信息丰富且冗长的特征。在长文本检索中,查询语句与长文本中的句子往往不是全部相关,可能会出现某些高相似片段的强干扰,因此查询语句与文档之间的相关性评分不能简单采用基于词语或字符串之间的相似度计算。提出了一种文本片段化机制(TSM)进行文档检索,首先将每个候选文档划分成片段,再计算查询语句与文档片段之间的相关度,所使用的相关度匹配方案考虑了语义和词频等因素,筛选出关键的文本片段并得出相关片段比率,综合这些片段信息计算查询与文档之间的相关性得分,从而获取Top-K文档集。针对Glasgow信息检索专用数据集的实验结果表明,利用文本片段化机制进行文本匹配可以提高信息检索的性能。

关键词：文本片段化机制文档检索相关性评分相关片段比例片段整合计算

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具有环境自适应能力的多机器人编队系统研究

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机器人 2004年第1期26卷 69-73页

作者：张汝波王兢孙世良哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院暨南大学计算机系广东珠海519000

对多机器人的体系结构进行了研究 .采用时空表和时间控制器相结合的方法 ,解决多机器人间的协调协作问题 .针对编队问题的具体特性 ,提出了基于环境的记忆学习方法 ,使多机器人编队系统具有较强的环境自适应能力 .最后 ,通过仿真实验实... 详细信息

对多机器人的体系结构进行了研究 .采用时空表和时间控制器相结合的方法 ,解决多机器人间的协调协作问题 .针对编队问题的具体特性 ,提出了基于环境的记忆学习方法 ,使多机器人编队系统具有较强的环境自适应能力 .最后 ,通过仿真实验实现了整个多机器人系统 ,进一步验证了各个算法的可行性和有效性 .

关键词：多机器人系统机器人协调机器人编队

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从WSBPEL程序中学习Web服务的不确定动作模型

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计算机研究与发展 2010年第3期47卷 445-454页

作者：饶东宁蒋志华姜云飞吴康恒广东工业大学计算机学院广州510090 中山大学信息科学与技术学院软件研究所广州510275 暨南大学信息科学与技术学院计算机科学与技术系广州510632

智能规划是一种比较有前途的Web服务组合(WSC)方法.用规划进行WSC需要Web服务(WS)的动作模型,而让工程师来写它却很困难.考虑到现存WSC解决方案多用Web服务业务流程语言(WSBPEL)手工编写,可从现存方案中提取动作模型.由于WS本身有不确定... 详细信息

智能规划是一种比较有前途的Web服务组合(WSC)方法.用规划进行WSC需要Web服务(WS)的动作模型,而让工程师来写它却很困难.考虑到现存WSC解决方案多用Web服务业务流程语言(WSBPEL)手工编写,可从现存方案中提取动作模型.由于WS本身有不确定性,且现存方案中蕴含对WS的语义要求,所以学习的应是体现流程语义且包含条件效果的不确定动作模型.为此,先将WSBPEL程序转成保留流程语义的标签转换系统(LTS);然后将动作模型学习技术扩展到包括条件效果的不确定规划(NDP),并从LTS中学习动作模型.实现了ARMS-WS系统,它可从WSBPEL程序中学习WS的不确定动作模型.

关键词：人工智能人工智能规划动作模型不确定规划 Web服务组合

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一个高效的Ad Hoc网络匿名路由协议

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计算机工程与应用 2011年第9期47卷 80-82页

作者：柳杰王晓明暨南大学信息科学与技术学院计算机系广州510632

提出了一个新型高效的适用于小型AdHoc网络的匿名路由协议。该协议建立了一种源节点和目的节点间伪名同步机制,并引入移动代理来防止恶意节点对网络的攻击。利用哈希链性质实现了节点身份的匿名和跳数控制。与一般的需要公钥加密的匿名... 详细信息

提出了一个新型高效的适用于小型AdHoc网络的匿名路由协议。该协议建立了一种源节点和目的节点间伪名同步机制,并引入移动代理来防止恶意节点对网络的攻击。利用哈希链性质实现了节点身份的匿名和跳数控制。与一般的需要公钥加密的匿名协议相比,具有较低的网络延迟和更高的运算效率。

关键词：安全路由移动代理匿名哈希链同步伪名

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频繁模式增量维护算法IM-FPM

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仪器仪表学报 2008年第7期29卷 1517-1521页

作者：林晓勇朱群雄北京化工大学信息科学与技术学院计算机系北京100029

数据挖掘是当今研究的一个热点,传感器实时收集大量的数据,将数据收集与数据挖掘技术结合起来,是现代数据处理技术发展的重要趋势。频繁模式挖掘是数据挖掘中的核心问题,本文针对数据库发生变化时频繁模式挖掘中普遍存在的重复扫描、遍... 详细信息

数据挖掘是当今研究的一个热点,传感器实时收集大量的数据,将数据收集与数据挖掘技术结合起来,是现代数据处理技术发展的重要趋势。频繁模式挖掘是数据挖掘中的核心问题,本文针对数据库发生变化时频繁模式挖掘中普遍存在的重复扫描、遍历和计算问题,提出了频繁模式的增量维护算法IM-FPM。该算法充分利用已有挖掘结果来提高效率但又完全独立于上次采用的挖掘方法,并且只需对原始数据库进行一次扫描。实验结果表明,该算法能有效地解决数据库发生变化时的频繁模式增量维护问题。

关键词：数据挖掘关联规则增量维护频繁模式数据处理

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多分辨率图像序列的超分辨率重建

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自动化学报 2012年第11期38卷 1804-1814页

作者：李展张庆丰孟小华梁鹏刘玉葆暨南大学信息科学与技术学院计算机科学系广州510632 广东技术师范学院计算机科学学院广州510665 中山大学信息科学与技术学院计算机科学系广州510275

针对不同焦距下拍摄的多分辨率尺度的图像序列,本文提出了一种基于尺度不变特征转换(Scale invariant feature transform,SIFT)和图像配准的超分辨率(Super resolution,SR)图像盲重建算法.首先提取图像SIFT特征点,然后用向量夹角余弦进... 详细信息

针对不同焦距下拍摄的多分辨率尺度的图像序列,本文提出了一种基于尺度不变特征转换(Scale invariant feature transform,SIFT)和图像配准的超分辨率(Super resolution,SR)图像盲重建算法.首先提取图像SIFT特征点,然后用向量夹角余弦进行特征描述符向量的初匹配,并用随机抽样一致性(Random sample consensus,RANSAC)算法消除误匹配提高配准精度.计算变换参数后,将低分辨率图像(Low-resolution,LR)像素点映射到高分辨率(How-resolution,HR)网格,最后利用像素可信度加权算法填充缺失像素值,重建更高分辨率的图像.实验表明,本文算法能精确估计图像序列的缩放因子,可以有效处理仿射变换模型,对配准误差也具有一定的鲁棒性.算法从实质上提高了多分辨率尺度图像序列的分辨率,尤其在低分辨率帧数较少可用于重建的信息量严重不足时也能获得比较满意的重建效果.

关键词：超分辨率重建尺度不变特征转换多分辨率尺度随机抽样一致性算法仿射变换

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可变种群规模的遗传算法

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系统仿真学报 2006年第4期18卷 870-872,876页

作者：徐晓华陈崚陈宏建南京航空航天大学信息科学与技术学院计算机系南京210016 扬州大学信息学院计算机系

通过模拟人类进化过程中人口数量的增长规律,提出了一种可变种群规模的遗传算法(VPGA)。VPGA不需要改变现有遗传算法的算子,仅仅通过对现有算法框架的重构,从而获得比现有遗传算法更优的解,而花费的计算代价更小。我们的实验结果表明使... 详细信息

通过模拟人类进化过程中人口数量的增长规律,提出了一种可变种群规模的遗传算法(VPGA)。VPGA不需要改变现有遗传算法的算子,仅仅通过对现有算法框架的重构,从而获得比现有遗传算法更优的解,而花费的计算代价更小。我们的实验结果表明使用离散逻辑斯蒂模型来控制种群规模的VPGA能够比其他从微观算子上改进的遗传算法更加高效省时。

关键词：遗传算法种群规模逻辑斯蒂模型计算代价

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自动获取派生谓词规划领域的通用规划

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计算机学报 2014年第8期37卷 1820-1838页

作者：蒋志华饶东宁姜云飞杨天奇暨南大学信息科学与技术学院计算机科学系广州510632 广东工业大学计算机学院广州510090 中山大学信息科学与技术学院软件研究所广州510275

通用规划(解)是针对某个领域的像算法一样的规划解,通过对其的解释可以直接得出具体问题的规划解,而不需要调用任何规划系统.但是目前通用规划的提取只能在一些简单或者特殊的领域中进行,没有推广到复杂或者一般的规划领域.该文提出在... 详细信息

通用规划(解)是针对某个领域的像算法一样的规划解,通过对其的解释可以直接得出具体问题的规划解,而不需要调用任何规划系统.但是目前通用规划的提取只能在一些简单或者特殊的领域中进行,没有推广到复杂或者一般的规划领域.该文提出在包含派生谓词的规划领域自动获取通用规划的方法.与已有获取方法不同的是:首先,基于派生谓词规则,文中方法明确指出派生谓词目标与动作效果之间的依赖关系,用以完善通用规划中动作应用的目的;其次,在提取过程中借助角色来帮助识别规划解中的循环结构.实验结果表明,文中方法不仅容易在派生谓词规划领域中获取通用规划,而且还能够以较好的性能求解一类以派生谓词为主要目标的规划"难"题.该文是在派生谓词规划领域中提取通用规划的首创性工作.

关键词：人工智能智能规划派生谓词规划领域通用规划解

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在部分观测环境下学习规划领域的派生谓词规则

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计算机学报 2015年第7期38卷 1372-1385页

作者：饶东宁蒋志华姜云飞邓玉辉广东工业大学计算机学院广州510090 暨南大学信息科学与技术学院计算机科学系广州510632 中山大学信息科学与技术学院软件研究所广东510275

文中提出了一种在部分观测环境下学习规划领域的派生谓词规则的方法.在规划领域描述语言(PDDL)中,派生谓词用来描述动作的非直接效果,是规划领域模型和搜索控制知识的重要组成部分.然而,对于大多数规划领域而言,从无到有地构造派生谓词... 详细信息

文中提出了一种在部分观测环境下学习规划领域的派生谓词规则的方法.在规划领域描述语言(PDDL)中,派生谓词用来描述动作的非直接效果,是规划领域模型和搜索控制知识的重要组成部分.然而,对于大多数规划领域而言,从无到有地构造派生谓词规则是不容易的.因此,研究自动获取派生谓词的推导规则是有意义的.已有研究工作提出通过修订一个初始的不完备的领域理论来获取推导规则的方法,但是它们的主要缺点在于待学习谓词的训练例的数量非常少,这是因为训练例按照非常有限的方式来生成.而更本质的原因在于它们假设环境是不可观测的.其实,在现实生活中很多动作的非直接效果是可以观测的,或者通过简单的目测或者通过专门的工具.因此文中提出增加观测来反映动作的非直接效果,以便增加待学习谓词的训练例数目从而改善学习的精准度.此外,为了补充一些在归纳学习过程中学习不到的谓词,文中还提出了一个后处理方法来使得学习到的规则在语义上更完整.通过在派生谓词基准领域上的实验表明,文中所提出的方法是可行有效的.更深远的意义在于,文中的研究工作有利于规划领域的自动建模或者控制知识的自动获取的研究与实现.

关键词：人工智能自动规划派生谓词规则学习部分观测

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