检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2014年第2期41卷 131-135页

作者：余帅李艳王熙照赵鹤玲河北大学数学与计算机学院机器学习与计算智能重点实验室中国人民解放军95866部队基础教研室

在即时战略游戏中,路径规划是一种重要且常见的任务。游戏的实时性要求玩家能够快速寻找一条进攻的路径,而且游戏单元之间普遍存在的交互作用对寻路质量有着重要的影响。传统的寻路算法如Dijkstra算法虽然能够找到最优路径,但是耗时较多... 详细信息

在即时战略游戏中,路径规划是一种重要且常见的任务。游戏的实时性要求玩家能够快速寻找一条进攻的路径,而且游戏单元之间普遍存在的交互作用对寻路质量有着重要的影响。传统的寻路算法如Dijkstra算法虽然能够找到最优路径,但是耗时较多,而且未体现真实游戏中的交互。为此选取RTS游戏中一种典型的攻防场景,提出基于人工势场的快速高效动态寻路方法,同时为了体现RTS中游戏单元之间的交互性,将模糊测度引入到势场寻路中。实验结果表明,采用人工势场法寻路较Dijkstra算法耗时少、路径平滑;而引入模糊测度体现了真实游戏中单元之间的交互影响作用,与真实的游戏场景更为接近。

关键词：即时战略游戏 Dijkstra算法 A＊算法人工势场法模糊测度模糊积分

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基于邻域采样的多任务图推荐算法

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计算机工程与应用 2024年第9期60卷 172-180页

作者：张俊三肖森高慧邵明文张培颖朱杰中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院山东青岛266580 河北大学数学与信息科学学院河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002

近年来,图神经网络(GNN)成为解决协同过滤的主流方法之一。它通过构建用户-物品图,模拟用户与物品的交互关系,并用GNN学习它们的特征表示。尽管现有在模型结构上的研究已取得了较大进展,但如何在图结构上更有效地进行负采样仍未有效解... 详细信息

近年来,图神经网络(GNN)成为解决协同过滤的主流方法之一。它通过构建用户-物品图,模拟用户与物品的交互关系,并用GNN学习它们的特征表示。尽管现有在模型结构上的研究已取得了较大进展,但如何在图结构上更有效地进行负采样仍未有效解决。为此,提出一种基于邻域采样的多任务图推荐算法。该算法提出了一种基于GNN的邻域采样策略,该策略以每个用户为中心构建子图,将次高阶物品作为用户邻域采样的负样本,可以更有效地挖掘强负样本并提高采样质量。通过GNN对图结点进行信息聚合与特征提取,得到结点的最终嵌入表示。设计一种余弦边际损失来过滤部分冗余负样本,以有效减少采样过程中的噪声数据。同时,该算法引入了多任务策略对模型进行联合优化,以增强模型的泛化能力。在3个公开数据集上进行的大量实验表明,该算法在大多数情况下明显优于其他主流算法。

关键词：图神经网络协同过滤负采样邻域采样余弦边际损失多任务策略

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3-李代数T的齐性Rota-Baxter算子

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山东大学学报（理学版） 2021年第8期56卷 61-66页

作者：白瑞蒲刘培河北大学数学与信息科学学院河北保定071002 河北省机器学习与智能计算重点实验室河北保定071002

主要研究实数域F上典型Nambu 3-李代数T=Σ_(l∈z≥1) Fy sin(lx)􀱇Σ_(r∈z≥0) Fz cos(rx)的权为1和权为0的齐性Rota-Baxter算子θ的结构,其中θ满足存在两个整数集到F的可加映射α和β,使得θ(y sin(lx))=α(l)y sin(lx),θ(... 详细信息

主要研究实数域F上典型Nambu 3-李代数T=Σ_(l∈z≥1) Fy sin(lx)􀱇Σ_(r∈z≥0) Fz cos(rx)的权为1和权为0的齐性Rota-Baxter算子θ的结构,其中θ满足存在两个整数集到F的可加映射α和β,使得θ(y sin(lx))=α(l)y sin(lx),θ(z cos(rx))=β(r)z cos(rx)。证明了T上存在10种权为1的齐性Rota-Baxter算子,存在4种权为0的齐性Rota-Baxter算子,并给出了每种算子的具体表达式。

关键词： 3-李代数 Rota-Baxter算子齐性Rota-Baxter算子

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扩展优势关系下的变精度粗糙集模型

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计算机科学 2016年第9期43卷 232-237页

作者：李艳靳永飞马红艳河北大学数学与信息科学学院河北省机器学习与计算智能重点实验室保定071002

基于优势关系的变精度粗糙集模型将传统粗糙集中的等价关系扩展为优势关系,并结合变精度的思想来定义相关概念,从而可以处理具有偏好关系的信息并具有一定的容错能力。然而,传统优势关系的定义仍然过于严格,只有当一个对象x的每个属性... 详细信息

基于优势关系的变精度粗糙集模型将传统粗糙集中的等价关系扩展为优势关系,并结合变精度的思想来定义相关概念,从而可以处理具有偏好关系的信息并具有一定的容错能力。然而,传统优势关系的定义仍然过于严格,只有当一个对象x的每个属性值都优于另一个对象y时,该对象x才优于y。当属性个数较多时,这种优势关系的定义会导致对象的优势集偏小,影响到规则的提取和决策结果。为了解决这一问题,通过引入参数的方法扩展了传统优势关系的定义,并在此基础上进一步给出了扩展后的优势集和近似集的概念,建立了扩展优势关系下的变精度粗糙集模型,采用覆盖率和测试精度作为模型的评估指标。最后给出算例,并在UCI数据集上进行大量的实验将所提模型与传统优势关系下的变精度粗糙集模型进行比较。

关键词：优势关系变精度粗糙集扩展优势关系近似集决策规则

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一种求解极大极小问题的灵活非单调滤子方法

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河北大学学报（自然科学版） 2020年第6期40卷 561-568页

作者：苏珂林雨萌李小川河北大学数学与信息科学学院河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002

求解极大极小问题的灵活非单调滤子方法与传统的滤子方法相比,对于试探步的可接受性,该方法具有更大的灵活性,而且与单调型方法相比,计算量更小.此外,还利用一个自适应参数来调整接受准则,从而在一定程度上避免了Maratos效应.在合理的... 详细信息

求解极大极小问题的灵活非单调滤子方法与传统的滤子方法相比,对于试探步的可接受性,该方法具有更大的灵活性,而且与单调型方法相比,计算量更小.此外,还利用一个自适应参数来调整接受准则,从而在一定程度上避免了Maratos效应.在合理的假设下,该算法具有全局收敛性,并且通过数值实验验证了该方法的有效性.

关键词：灵活滤子方法极大极小问题非单调信赖域全局收敛

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一种改进的求解极大极小问题的非单调滤子法

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应用数学 2020年第2期33卷 358-372页

作者：苏珂王晨李小川河北大学数学与信息科学学院河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002

本文提出一种求解极小极大问题的非单调信赖域滤子法.该算法基于滤子技术,放松了试验点的可接受准则,与已有的求解极大极小问题的序列二次规划牛顿法(SQP)相比,我们的方法具有更大的灵活性.在适当的条件下,建立了全局收敛性.最后进行了... 详细信息

本文提出一种求解极小极大问题的非单调信赖域滤子法.该算法基于滤子技术,放松了试验点的可接受准则,与已有的求解极大极小问题的序列二次规划牛顿法(SQP)相比,我们的方法具有更大的灵活性.在适当的条件下,建立了全局收敛性.最后进行了数值实验.

关键词：滤子法极大极小问题非单调信赖域全局收敛性

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基于小波子空间集成的人脸识别

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山东大学学报（工学版） 2012年第2期42卷 1-6,29页

作者：翟俊海翟梦尧张素芳王熙照河北省机器学习与计算智能重点实验室(河北大学数学与计算机学院) 河北保定071002 河北省信息工程学校数学教研室河北保定071000

基于小波变换的人脸识别方法通常选用低频子图进行人脸识别,这样会丢失其他子段图像中的识别信息。针对这一问题,提出了两种小波子空间集成人脸识别方法并与其他相关方法进行了实验比较。第1种方法集成每1层小波低频子空间图像进行人脸... 详细信息

基于小波变换的人脸识别方法通常选用低频子图进行人脸识别,这样会丢失其他子段图像中的识别信息。针对这一问题,提出了两种小波子空间集成人脸识别方法并与其他相关方法进行了实验比较。第1种方法集成每1层小波低频子空间图像进行人脸识别;第2种方法首先对人脸图像做L层小波分解,然后对每1层的3个高频子空间图像求平均,连同每层的1个低频子空间图像得到L个小波子空间图像,最后集成这L个小波子空间图像进行人脸识别。本文提出的方法充分利用了不同频率小波子段图像的识别信息,能够提高人脸识别的精度。在ORL、YALE和JAFFE 3个人脸数据库上的实验结果显示,本文提出的方法特别是方法 2在识别精度方面都优于其他方法。

关键词：人脸识别小波变换子空间集成二维主成分分析二维线性判别分析

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基于极速学习的Choquet模糊积分分类器

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河北大学学报（自然科学版） 2019年第4期39卷 337-341页

作者：陈爱霞张春琴河北大学数学与信息科学学院河北省机器学习与计算智能重点实验室

在交互环境下,模糊积分分类器具有良好的分类性能.如何确定在属性集幂集上定义的模糊测度是模糊积分分类器中的一个关键问题.当属性的个数增加时,计算复杂度呈指数级增长.为了解决这一问题,借鉴极速学习机算法中权重向量随机确定的思想... 详细信息

在交互环境下,模糊积分分类器具有良好的分类性能.如何确定在属性集幂集上定义的模糊测度是模糊积分分类器中的一个关键问题.当属性的个数增加时,计算复杂度呈指数级增长.为了解决这一问题,借鉴极速学习机算法中权重向量随机确定的思想,提出了ELM-Choquet模糊积分分类器.实验结果表明,和Choquet模糊积分分类器相比,该算法具有较优的分类性能.

关键词：模糊测度模糊积分 Choquet模糊积分极速学习机遗传算法

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位平面分解的人脸识别集成方法研究

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烟台大学学报（自然科学与工程版） 2009年第4期22卷 286-290页

作者：李凯王灵晓崔丽娟河北大学数学与计算机学院河北省机器学习与计算智能实验室河北保定071002 河北大学图书馆河北保定071002

研究了基于集成技术的人脸识别,主要包括集成个体分类器的生成与分类结果的融合.为了提高分类器个体间的差异性,通过位平面分解及移动窗口技术生成基分类器,然后对所分解模式的各层进行融合,以确定最后的决策,这些融合方法包括乘法规则... 详细信息

研究了基于集成技术的人脸识别,主要包括集成个体分类器的生成与分类结果的融合.为了提高分类器个体间的差异性,通过位平面分解及移动窗口技术生成基分类器,然后对所分解模式的各层进行融合,以确定最后的决策,这些融合方法包括乘法规则、和规则、多数投票规则、最大值规则、最小值规则与中值规则.另外,针对ORL数据库,实验研究了不同融合方法的人脸识别的性能,并对不同的人脸识别方法的性能进行了比较.结果表明,在基于位平面分解的人脸识别集成方法中,应用和规则的融合方法,其性能也优于其他的人脸识别方法.

关键词：人脸识别位平面分解集成方法移动窗口分类器

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多生成器生成对抗网络

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河北大学学报（自然科学版） 2021年第6期41卷 734-744页

作者：申瑞彩翟俊海侯璎真河北大学数学与信息科学学院河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002

生成对抗网络(Generative adversarial networks,GAN)广泛应用于各种领域,尤其在图像生成方面.该模型由生成网络与判别网络2部分组成,在无监督的训练方式下,2个网络相互竞争相互提高.然而,GAN在训练时经常出现模式崩溃问题,进而导致模... 详细信息

生成对抗网络(Generative adversarial networks,GAN)广泛应用于各种领域,尤其在图像生成方面.该模型由生成网络与判别网络2部分组成,在无监督的训练方式下,2个网络相互竞争相互提高.然而,GAN在训练时经常出现模式崩溃问题,进而导致模型收敛较慢,生成样本多样性较差.为解决这一问题,在深度卷积神经网络的基础上提出了一种多生成器生成对抗网络模型.该模型包含多个生成网络,每个生成网络均使用残差网络进行搭建,同时在生成网络间引入协作机制,以加快模型获取信息并减少参数量,最后将各生成网络的特征图进行融合得到最终图像输入到判别网络中.GAN在训练过程中还会出现梯度消失、训练不稳定问题.为避免出现这些问题,将Wasserstein距离和梯度惩罚引入模型的损失函数.通过在多个数据集上与多种相关方法进行实验比较,结果表明提出的模型在缓解模式崩溃问题、加快模型收敛速度以及减少参数量上均明显优于其他几种方法.

关键词：生成对抗网络残差网络集成学习模式崩溃 Wasserstein距离

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