检索结果-内蒙古大学图书馆

控制与决策 2019年第9期34卷 1917-1922页

作者：张峰刘凌云郭欣欣河北大学数学与信息科学学院河北保定071002 河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002

多阶段群体决策问题是一类典型的动态群体决策问题,主要针对离散的确定状态下的最优群体决策问题求解.但由于现实环境面临的大部分是不确定状态空间,甚至是未知环境空间(例如状态转移概率矩阵完全未知),为了寻求具有较高共识度的多阶段... 详细信息

多阶段群体决策问题是一类典型的动态群体决策问题,主要针对离散的确定状态下的最优群体决策问题求解.但由于现实环境面临的大部分是不确定状态空间,甚至是未知环境空间(例如状态转移概率矩阵完全未知),为了寻求具有较高共识度的多阶段群体最优策略,决策者需要通过对环境的动态交互来获得进一步的信息.针对该问题,利用强化学习技术,提出一种求解多阶段群体决策的最优决策算法,以解决在不确定状态空间下的多阶段群体决策问题.结合强化学习中的Q-学习算法,建立多阶段群体决策Q-学习基本算法模型,并改进该算法的迭代过程,从中学习得到群体最优策略.同时证明基于Q-学习得到的多阶段群体最优策略也是群体共识度最高的策略.最后,通过一个计算实例说明算法的合理性及可行性.

关键词：群体决策多阶段群体决策强化学习 Q-学习群体共识不确定性

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基于模糊积分的多模糊决策树融合

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计算机研究与发展 2009年第3期46卷 470-477页

作者：翟俊海王熙照张素芳河北大学数学与计算机学院河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002 河北省信息工程学校数学教研室河北保定071000

给定一个模糊信息系统,可能找到多个重要的模糊属性子集,而且这些重要的模糊属性子集对决策有不同的贡献,会产生不同的影响.如果仅选择其中一个模糊属性子集进行决策,即使是最重要的一个,也会丢失隐含在其他重要的模糊属性子集中的可用... 详细信息

给定一个模糊信息系统,可能找到多个重要的模糊属性子集,而且这些重要的模糊属性子集对决策有不同的贡献,会产生不同的影响.如果仅选择其中一个模糊属性子集进行决策,即使是最重要的一个,也会丢失隐含在其他重要的模糊属性子集中的可用信息.为了充分利用模糊信息系统中每个重要的模糊属性子集所提供的信息,提出了一种基于模糊积分的多模糊决策树融合方法.这种方法分3个步骤:1)通过模糊等价关系找到几个重要的模糊属性子集;2)对每个模糊属性子集,利用模糊ID3算法生成一棵模糊决策树;3)用模糊积分融合几棵模糊决策树.实验结果证明了用多模糊决策树融合方法比单模糊决策树分类效果更好.

关键词：模糊信息系统模糊决策树模糊ID3算法模糊熵模糊积分信息融合

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“互联网+”环境下高校财务服务模式转变

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会计之友 2021年第5期 126-129页

作者：陈建凯河北大学河北省机器学习与计算智能重点实验室

针对高校财务传统服务模式中财务人员忙碌不堪、系统间交互不足、业务数据不通畅等现状,提出基于“互联网+”的财务一站式服务模式建设方案。该方案以业务数据融合为核心,依托互联网技术集网上报销、网上审签、科研申报、个税申报、信... 详细信息

针对高校财务传统服务模式中财务人员忙碌不堪、系统间交互不足、业务数据不通畅等现状,提出基于“互联网+”的财务一站式服务模式建设方案。该方案以业务数据融合为核心,依托互联网技术集网上报销、网上审签、科研申报、个税申报、信息查询等财务系统为一体,搭建基于移动端和PC端的财务一体化信息服务平台。基于该平台从两个维度深度探讨了财务服务模式的两个转变:由一对一服务模式转变为基于网上平台的自助模式;由现实的面对面流程服务模式转变基于流程虚拟化的O2O服务模式。实践效果显示,“互联网+”时代的到来为高校财务管理和服务带来了多层次变革,提高了办事效率和服务精准度,逐步实现了多元化全方位创新服务。

关键词：互联网+ 高校财务一体化服务平台一站式服务模式服务模式转变

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“互联网+”的高校财务审签报销体系研究

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会计之友 2019年第5期 95-98页

作者：陈建凯王鑫翟俊海河北大学河北省机器学习与计算智能重点实验室

高校传统报销模式存在排队等候时间长、效率低下等报账难问题,互联网信息技术与传统财务管理相结合是解决这一问题的重要途径之一。文章揭示了高校传统审签报销模式存在的主要问题,以财务整体框架分析为出发点,解析了网上预约报账系统... 详细信息

高校传统报销模式存在排队等候时间长、效率低下等报账难问题,互联网信息技术与传统财务管理相结合是解决这一问题的重要途径之一。文章揭示了高校传统审签报销模式存在的主要问题,以财务整体框架分析为出发点,解析了网上预约报账系统与审签系统相结合的一体化报账体系,研究了该体系的业务流程再造及其功能分布,最后分析了网上审签报销一体化体系的优点。该研究进一步优化了高校无等候报销体系,简化了业务流程,提高了财务服务质量和工作效率,为高校财务信息化建设提供了借鉴。

关键词：高校财务网上审签网上报销一体化体系

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关系数据库上基于索引的Top-N关键词查询

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北京工业大学学报 2011年第6期37卷 940-946页

作者：朱亮姬慎达刘椿年杨文柱河北大学数学与计算机学院河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002 北京工业大学计算机学院北京100124

为了实现关系数据库上自由态的关键词查询,通过创建索引表并运用其存储的知识为每个属性赋予不同的权值来改进信息检索中传统的排序方法.对每个查询用索引表和改进的排序方法来获得Top-N答案.用实际数据集进行了实验,实验结果表明此方... 详细信息

为了实现关系数据库上自由态的关键词查询,通过创建索引表并运用其存储的知识为每个属性赋予不同的权值来改进信息检索中传统的排序方法.对每个查询用索引表和改进的排序方法来获得Top-N答案.用实际数据集进行了实验,实验结果表明此方法在查询时间和准确性上是有效的.

关键词：查询索引元组树排序策略

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随机状态下基于期望经验回放的Q学习算法

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深圳大学学报（理工版） 2020年第2期37卷 202-207页

作者：张峰钱辉董春茹花强河北省机器学习与计算智能重点实验室河北大学数学与信息科学学院

强化学习的经验回放方法在减少状态序列间相关性的同时提高了数据的利用效率,但目前只能用于确定性的状态环境.为在随机状态环境下充分利用经验回放,且能够保持原有的状态分布,提出一种基于树的经验存储结构来存储探索过程中的状态转移... 详细信息

强化学习的经验回放方法在减少状态序列间相关性的同时提高了数据的利用效率,但目前只能用于确定性的状态环境.为在随机状态环境下充分利用经验回放,且能够保持原有的状态分布,提出一种基于树的经验存储结构来存储探索过程中的状态转移概率,并根据该存储方式,提出基于期望经验回放的Q学习算法.该方法在保证算法复杂度较低的情况下,可实现对环境状态转移的无偏估计,减少Q学习算法的过估计问题.在经典的机器人随机行走问题中进行实验,结果证明,相比于基于均匀回放方法和优先回放的经验回放方法,基于期望经验回放Q学习算法的收敛速度约提高了50%.

关键词：人工智能机器学习强化学习经验回放 Q学习算法随机环境收敛过估计

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基于Wasserstein距离的双向学习推理

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河北大学学报（自然科学版） 2020年第3期40卷 328-336页

作者：花强刘轶功张峰董春茹河北大学河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002

基于Wasserstein距离的生成对抗网络(WGAN)将编码器和生成器双向集成于其模型中,从而增强了生成模型的学习能力,但其在优化目标中使用KL散度度量分布间的差异,会导致学习训练过程中出现梯度消失或梯度爆炸问题,降低模型鲁棒性.为克服这... 详细信息

基于Wasserstein距离的生成对抗网络(WGAN)将编码器和生成器双向集成于其模型中,从而增强了生成模型的学习能力,但其在优化目标中使用KL散度度量分布间的差异,会导致学习训练过程中出现梯度消失或梯度爆炸问题,降低模型鲁棒性.为克服这一问题,提出了一种基于Wasserstein距离的双向学习推理(WBLI)模型.文章首先建立了真实数据分布与隐数据分布双向学习网络,然后引入Wasserstein距离度量联合概率分布的差异性,并据此推导了可解的损失代价函数,给出了完整的网络学习模型和迭代算法.实验结果表明,WBLI模型有效缓解了传统GAN及其变种的模式坍塌问题,增强了训练学习的鲁棒性,可生产辨识度更高的样本.

关键词：生成对抗网络 KL散度 Wasserstein距离变分自编码器

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代价敏感惩罚AdaBoost算法的非平衡数据分类

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南京航空航天大学学报 2023年第2期55卷 339-346页

作者：鲁淑霞张振莲翟俊海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

针对非平衡数据分类问题,提出了一种基于代价敏感的惩罚AdaBoost算法。在惩罚Adaboost算法中,引入一种新的自适应代价敏感函数,赋予少数类样本及分错的少数类样本更高的代价值,并通过引入惩罚机制增大了样本的平均间隔。选择加权支持向... 详细信息

针对非平衡数据分类问题,提出了一种基于代价敏感的惩罚AdaBoost算法。在惩罚Adaboost算法中,引入一种新的自适应代价敏感函数,赋予少数类样本及分错的少数类样本更高的代价值,并通过引入惩罚机制增大了样本的平均间隔。选择加权支持向量机(Support vector machine,SVM)优化模型作为基分类器,采用带有方差减小的随机梯度下降方法(Stochastic variance reduced gradient,SVRG)对优化模型进行求解。对比实验表明,本文提出的算法不但在几何均值(G-mean)和ROC曲线下的面积(Area under ROC curve,AUC)上明显优于其他算法,而且获得了较大的平均间隔,显示了本文算法在处理非平衡数据分类问题上的有效性。

关键词：非平衡数据惩罚AdaBoost 自适应代价敏感函数平均间隔随机梯度下降

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一类具有时滞的云杉蚜虫种群模型的Hopf分岔分析

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应用数学和力学 2019年第3期40卷 332-342页

作者：曹建智谭军王培光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

研究了一类具有时滞的云杉蚜虫种群阶段结构模型的动力学行为.首先,讨论了模型正平衡点的存在唯一性,并分析了该平衡点的局部稳定性和出现Hopf分岔的充分条件;其次,利用中心流形定理和正规形理论,讨论了分岔周期解的稳定性及方向;最后,... 详细信息

研究了一类具有时滞的云杉蚜虫种群阶段结构模型的动力学行为.首先,讨论了模型正平衡点的存在唯一性,并分析了该平衡点的局部稳定性和出现Hopf分岔的充分条件;其次,利用中心流形定理和正规形理论,讨论了分岔周期解的稳定性及方向;最后,通过数值模拟验证了相关结论的正确性.该文所得结论具有广泛的实际应用价值.

关键词：云杉蚜虫种群模型平衡点稳定性 Hopf分岔

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基于欠采样的零阶优化算法

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南京航空航天大学学报 2019年第5期51卷 609-617页

作者：鲁淑霞张罗幻蔡莲香河北大学数学与信息科学学院河北省机器学习与计算机智能重点实验室

非平衡学习吸引了许多研究者的关注。一般情况下,少数类是更值得关注的,并且其误分类代价要远高于多数类。由于非平衡数据分布的非均衡性,标准的分类算法将难以适用。为了解决非平衡数据分类问题,给出了基于欠采样的零阶优化算法。首先... 详细信息

非平衡学习吸引了许多研究者的关注。一般情况下,少数类是更值得关注的,并且其误分类代价要远高于多数类。由于非平衡数据分布的非均衡性,标准的分类算法将难以适用。为了解决非平衡数据分类问题,给出了基于欠采样的零阶优化算法。首先,为了降低数据非平衡分布的影响,针对不同非平衡比的数据集给出了不同的两种采样策略。然后,采用了一种引入间隔均值项的支持向量机(Support vector machine,SVM)优化模型进行分类,并使用带有方差减小的零阶随机梯度下降算法进行求解,提高了算法的精度。在非平衡数据上进行了对比实验,实验证明提出的方法有效提高了非平衡数据的分类效果。

关键词：欠采样零阶优化支持向量机非平衡数据集方差减小

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