检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2018年第12期41卷 2720-2733页

作者：张瑜欧阳丹彤崔仙姬叶育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长春130012 大连民族大学信息与通信工程学院辽宁大连116600

OWL本体理由探求是语义Web推理的重要任务之一.随着语义Web数据的急剧增长以及本体规模的不断扩大,目前的本体理由探求策略已难以满足它们对推理性能的要求.该文以基于黑盒的探求技术为研究对象,黑盒法是基于"扩张"和"收... 详细信息

OWL本体理由探求是语义Web推理的重要任务之一.随着语义Web数据的急剧增长以及本体规模的不断扩大,目前的本体理由探求策略已难以满足它们对推理性能的要求.该文以基于黑盒的探求技术为研究对象,黑盒法是基于"扩张"和"收缩"两个阶段实现理由探求任务的,"扩张"阶段的目标是获得蕴涵目标公理的理由的一个超集,"收缩"阶段对得到的理由超集进行删减至极小集合.然而,这两个阶段的主要时间开销在于频繁地调用推理机进行变化的公理集合与目标公理之间的蕴涵关系的检测,这会严重影响理由探求的效率.为了解决这一问题,通过观察理由探求过程中公理集合的变化情况,给出增量本体序列定义,并揭示了增量本体序列中的最大增量本体与理由之间的关系.增量本体序列的生成过程主要涉及两方面因素:(1)后继本体对先驱本体的有效扩充(必须保证是拟序关系);(2)对本体链中的本体是否蕴涵目标公理的推理判定(必须保证当且仅当最大本体蕴涵目标公理).在增量本体序列生成过程中,利用半模型证明了后继增量本体与目标公理之间的蕴涵关系是半可判定的,进而给出基于半模型增量推理的理由超集探求算法及其正确性证明.半模型增量推理的增量体现在:保留上一次得到的模型作为下一次判定的初始条件之一,从而避免传统蕴涵判定中,每一次都完全重构模型的冗余计算.最后,提出了一种与现有的收缩过程相反的理由求解方案——基于扩张的理由求解策略.通过迭代地添加公理过程,探测该公理集下的所有理由的公共元素.利用探测到的所有公共元素构造目标公理的理由.随后利用该文提出的增量推理任务分别给出新的"扩-缩"理由探求方法和"双扩"理由探求方法.实验结果表明,改进后的"扩-缩"理由探求方法在求解性能上优于原有的"扩-缩"理由探求方法;而新提出的基于增量推理的"双扩"理由探求方法在现有的求解策略中表现最优.

关键词：语义Web推理 OWL本体理由黑盒技术蕴涵关系

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基于减少检索的负表约束优化算法

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吉林大学学报（理学版） 2018年第2期56卷 335-339页

作者：杜江珊李占山吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

通过放弃不相关元组从而减少检索的方式,提出一种优化算法STRN3,解决了在相容性算法中重复遍历负表约束的全部元组,导致冗余检索、效率较低的问题.实验结果表明,在检索过程中,当负表中有效元组的平均个数未呈现大幅度下降时,STRN3算法较... 详细信息

通过放弃不相关元组从而减少检索的方式,提出一种优化算法STRN3,解决了在相容性算法中重复遍历负表约束的全部元组,导致冗余检索、效率较低的问题.实验结果表明,在检索过程中,当负表中有效元组的平均个数未呈现大幅度下降时,STRN3算法较STR-N算法性能更优;在约束网络中,支持元组更多的情况下,STRN3算法较STR3算法性能更优,从而实现了对负表约束算法的改进.

关键词：人工智能负表约束减少检索最小支持区间

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基于视觉注意力机制的异步优势行动者-评论家算法

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计算机科学 2019年第5期46卷 169-174页

作者：李杰凌兴宏伏玉琛刘全苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 软件新技术与产业化协同创新中心南京210000

异步深度强化学习能够通过多线程技术极大地减少学习模型所需要的训练时间。然而作为异步深度强化学习的一种经典算法,异步优势行动者-评论家算法没有充分利用某些具有重要价值的区域信息,网络模型的学习效率不够理想。针对此问题,文中... 详细信息

异步深度强化学习能够通过多线程技术极大地减少学习模型所需要的训练时间。然而作为异步深度强化学习的一种经典算法,异步优势行动者-评论家算法没有充分利用某些具有重要价值的区域信息,网络模型的学习效率不够理想。针对此问题,文中提出一种基于视觉注意力机制的异步优势行动者-评论家模型。该模型在传统异步优势行动者-评论家算法的基础上引入了视觉注意力机制,通过计算图像各区域点的视觉重要性值,利用回归、加权等操作得到注意力机制的上下文向量,从而使Agent将注意力集中于面积较小但更具丰富价值的图像区域,加快网络模型解码速度,更高效地学习近似最优策略。实验结果表明,与传统的异步优势行动者-评论家算法相比,该模型在基于视觉感知的决策任务上具有更好的性能表现。

关键词：异步深度强化学习视觉注意力机制行动者-评论家异步优势行动者-评论家

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结合引领策略的MMC求解最大约束满足问题

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南京大学学报（自然科学版） 2018年第1期54卷 134-147页

作者：赵双梅崔佳旭张永刚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

约束满足问题(Constraint Satisfaction Problem,CSP)是人工智能的一个重要研究方向,相关技术被广泛应用于配置、调度及规划等问题求解.但实际应用中,很多问题往往不存在满足所有约束的解,即呈现为过度约束.MaxCSP是处理过度约束一个简... 详细信息

约束满足问题(Constraint Satisfaction Problem,CSP)是人工智能的一个重要研究方向,相关技术被广泛应用于配置、调度及规划等问题求解.但实际应用中,很多问题往往不存在满足所有约束的解,即呈现为过度约束.MaxCSP是处理过度约束一个简单而有效的框架,它的思想是求出满足尽可能多约束的解,其本质是约束优化问题.受元启发式算法在求解连续约束优化问题方面大量成功案例的启发,基于新近提出的作曲家算法(Method of Musical Composition,MMC)求解MaxCSP,在标准MMC算法的基础上引入引领策略,并将其离散化,以求解MaxCSP.最后,在广为流行的MaxCSP测试问题实例集上进行了求解测试并与改进的教与学(Teaching-learningbased Optimization,TLBO)算法和差分进化(Differential Evolution,DE)算法进行比较.实验结果表明,改进的算法无论对于求解可满足MaxCSP还是不可满足MaxCSP,都具有明显的优势.

关键词：约束满足问题 Max-CSP 作曲家算法引领策略教与学算法差分进化算法

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一种重量测量系统的设计

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实验科学与技术 2019年第3期17卷 19-22页

作者：张仲明郭东伟吕巍张立明吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林长春130012

重量测量仪是将称量与传感器技术、转换技术和信息处理等技术结合成一体的现代新型计量手段,该文设计了一种基于重量传感器、STC12C5A60S2单片机和YM12864C图形液晶显示器的重量测量系统。该系统首先通过压敏电阻将质量信号转变为压力信... 详细信息

重量测量仪是将称量与传感器技术、转换技术和信息处理等技术结合成一体的现代新型计量手段,该文设计了一种基于重量传感器、STC12C5A60S2单片机和YM12864C图形液晶显示器的重量测量系统。该系统首先通过压敏电阻将质量信号转变为压力信号,再借助于线性放大器和A/D转换将其输出为适合于CPU处理的电压数字信号,最后转换为砝码重量显示在YM12864C图形液晶显示器中。实验结果显示,该文设计的系统与高精密天平的重量基准的差别均小于0.5g,偏差度也在0.5 g范围内,基本接近高精度天平所具有的性能。

关键词：重量测量系统重量传感器 STC12C5A60S2单片机 YM12864C图形液晶显示器

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一种用于基于方面情感分析的深度分层网络模型

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计算机学报 2018年第12期41卷 2637-2652页

作者：刘全梁斌徐进周倩苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 软件新技术与产业化协同创新中心南京210000 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

近年来,基于方面情感分析已成为自然语言处理领域的研究热点之一.结合注意力机制的深度网络模型在基于方面情感分析任务中取得了令人瞩目的成功,针对以独立句子作为网络模型输入的方法无法获取句子间相互关系,以及仅使用词语层注意力机... 详细信息

近年来,基于方面情感分析已成为自然语言处理领域的研究热点之一.结合注意力机制的深度网络模型在基于方面情感分析任务中取得了令人瞩目的成功,针对以独立句子作为网络模型输入的方法无法获取句子间相互关系,以及仅使用词语层注意力机制难以充分获取同一评论中句子间的相互联系等问题,提出一种结合区域卷积神经网络和分层长短期记忆网络(Regional Convolutional Neural Network-Hierarchical Long Short-Term Memory,RCNN-HLSTM)的深度分层网络模型用在基于方面情感分析任务中.该模型通过区域CNN既可以保留不同句子在评论中的时序关系也可以大大降低仅使用LSTM网络的时间代价.此外,该模型利用一个分层LSTM网络来获取待分类句子内部词语之间的相互联系,以及待分类句子和评论中其他句子之间的情感特征信息.通过词语层和句子层注意力机制能有效获取特定方面在句子中的局部特征和整个评论中的长距离依赖关系,弥补了仅使用词语层注意力机制的不足.最后在多种语言的不同领域数据集上进行实验,取得了比传统的深度网络模型、结合注意力机制的深度网络模型以及考虑句子间关系的双向分层LSTM网络模型更好的分类效果.

关键词：深度学习基于方面情感分析分层模型循环神经网络卷积神经网络注意力机

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基于标签传播的重叠社区发现算法

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大连理工大学学报 2018年第4期58卷 414-421页

作者：吴春国李艳振李瑛高瑞时小虎吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 吉林大学珠海学院计算机学院广东珠海519041

重叠社区发现是复杂网络研究的重要课题.提出一种基于标签传播的重叠社区发现算法.首先利用标签传播算法得到初始无重叠社区划分结果,之后通过设计新的重叠节点识别算法确定重叠节点,最后再根据重叠节点的识别结果对社区进行合并从而得... 详细信息

重叠社区发现是复杂网络研究的重要课题.提出一种基于标签传播的重叠社区发现算法.首先利用标签传播算法得到初始无重叠社区划分结果,之后通过设计新的重叠节点识别算法确定重叠节点,最后再根据重叠节点的识别结果对社区进行合并从而得到最终的重叠社区划分结果.该算法克服了已有算法重叠节点占比过大的弊端.为验证算法的有效性,在LFR人工数据集、3个标准公开测试集以及真实的大豆基因共表达网络上进行实验,并与已有算法进行对比.实验结果表明,该算法性能明显优于对比算法,极大地改善了重叠节点比重过大问题.

关键词：重叠社区社区发现标签传播复杂网络基因表达数据

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一种基于异域自适应的新型社团发现算法

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南京大学学报（自然科学版） 2018年第1期54卷 40-47页

作者：段明月黄晶陈贺昌金弟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 天津大学计算机科学与技术学院天津300350

社团发现已被广泛应用于社会学、生物学、物理学和计算机科学等诸多领域.通过发现复杂网络中的社团结构,可以帮助人们理解和分析复杂网络的功能,发现复杂网络中隐藏的规律并预测复杂网络的行为.目前,已有的社团发现算法主张融合网络结... 详细信息

社团发现已被广泛应用于社会学、生物学、物理学和计算机科学等诸多领域.通过发现复杂网络中的社团结构,可以帮助人们理解和分析复杂网络的功能,发现复杂网络中隐藏的规律并预测复杂网络的行为.目前,已有的社团发现算法主张融合网络结构信息和内容信息,以更好地避免网络噪声和节点缺失等原因对算法有效性产生影响.然而,它们并没有考虑当网络结构信息和内容信息维度不同时如何进行信息融合.针对该问题,提出一种基于异域自适应理论的网络社团发现算法CDHDA.该算法能够将不同维度的网络结构信息和内容信息映射到同一维度的子空间中,以实现对不同维度的信息融合.此外,在信息融合过程中可以对主要信息特征进行加强,以降低网络噪声和节点缺失对算法性能的影响.通过真实的社交网络数据集与经典的社团发现算法进行对比,验证了该算法的有效性.

关键词：社团发现网络结构信息内容信息异域自适应

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基于关键节点的影响力最大化算法

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吉林大学学报（信息科学版） 2019年第2期37卷 162-167页

作者：王越群于健邹跃鹏李永丽董立岩吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 东北师范大学信息科学与技术学院长春130117 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

为解决LDAG(DAG Algorithm Based on Linear Threshold)算法在处理关于社会网络影响力最大化过程中,优先考虑网络影响力传播模型、忽视社会网络的拓扑结构问题,利用社交网络社区的结构,有针对性地选择影响力传播的关键节点,对LDAG算法... 详细信息

为解决LDAG(DAG Algorithm Based on Linear Threshold)算法在处理关于社会网络影响力最大化过程中,优先考虑网络影响力传播模型、忽视社会网络的拓扑结构问题,利用社交网络社区的结构,有针对性地选择影响力传播的关键节点,对LDAG算法进行了改进。利用关键节点简化了有向无环图的构造过程,保证了其高精度与运行效率高的特点,同时也优化了算法的时间复杂度和空间复杂度。通过两个有效的实验数据集对算法进行验证,结果表明改进的算法可以大幅度降低算法的运行时间,且对算法的精度影响很小。

关键词：社交网络关键节点 LDAG算法

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分布式离散事件系统的安全可诊断性算法

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吉林大学学报（理学版） 2018年第3期56卷 594-600页

作者：欧阳丹彤罗知雨耿雪娜张立明吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 长春理工大学计算机科学与技术学院长春130022

采用有限状态自动机对分布式离散事件系统建模,提出一种分布式离散事件系统的安全可诊断性算法.首先,获得系统的全局模型,剪枝并确定系统是否可诊断.若系统可诊断,则构建该系统的安全诊断器,在全局模型中添加安全标签,判断系统是否安全... 详细信息

采用有限状态自动机对分布式离散事件系统建模,提出一种分布式离散事件系统的安全可诊断性算法.首先,获得系统的全局模型,剪枝并确定系统是否可诊断.若系统可诊断,则构建该系统的安全诊断器,在全局模型中添加安全标签,判断系统是否安全可诊断.实验结果表明:该算法可判断分布式离散事件系统是否安全可诊断,缩小了求解空间;最好情况下实例状态数约缩减至7倍,平均情况下实例状态数约缩减5.45倍.

关键词：分布式离散事件系统安全诊断器故障诊断

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