检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2008年第12期30卷 2959-2962页

作者：张晖董育宁南京邮电大学通信与信息工程学院江苏省无线通信重点实验室南京210003 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

该文提出了一种新的简单的产生满足任意自相关特性的瑞利波形的仿真模型,在此基础上得出无线信道中瑞利衰落波形的产生方法。该方法可以容易地产生多个相互独立的瑞利衰落波形,从而为研究各种频率分集无线通信系统提供了可能。仿真结果... 详细信息

该文提出了一种新的简单的产生满足任意自相关特性的瑞利波形的仿真模型,在此基础上得出无线信道中瑞利衰落波形的产生方法。该方法可以容易地产生多个相互独立的瑞利衰落波形,从而为研究各种频率分集无线通信系统提供了可能。仿真结果表明该模型能够有效地产生符合小尺度无线信道特征的瑞利衰落波形,满足自相关特性及平稳性的要求。

关键词：无线信道瑞利波形仿真模型

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EJB集群系统负载均衡策略的研究与实现

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计算机应用 2006年第4期26卷 850-852页

作者：方巍孙涌张书奎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

分析了常用EJB集群系统的设计方法与负载均衡算法,设计了一种软件Proxy系统,并针对常用算法的不足提出了一种基于BP神经网络的负载均衡算法。该算法具有较强学习能力、容错性强和自适应能力强的特点。仿真实验证明,基于该算法的集群系... 详细信息

分析了常用EJB集群系统的设计方法与负载均衡算法,设计了一种软件Proxy系统,并针对常用算法的不足提出了一种基于BP神经网络的负载均衡算法。该算法具有较强学习能力、容错性强和自适应能力强的特点。仿真实验证明,基于该算法的集群系统具有较好的适应能力和伸缩性。

关键词： EJB集群负载均衡 BP神经网络

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基于小生境圆锥邻域粒子群的不完备决策表属性约简鲁棒算法

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四川大学学报（工程科学版） 2011年第6期43卷 119-126页

作者：丁卫平王建东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 南通大学计算机科学与技术学院江苏南通226019 南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京210016

针对基于粒子群的属性约简算法易陷入局部最优、效率不高等问题,充分利用小生境技术在寻求最优解方面优势,提出一种基于小生境圆锥邻域粒子群的不完备决策表属性约简鲁棒算法(NCNPSO-IAR)。该算法通过圆锥分层空间构造小生境半径邻域子... 详细信息

针对基于粒子群的属性约简算法易陷入局部最优、效率不高等问题,充分利用小生境技术在寻求最优解方面优势,提出一种基于小生境圆锥邻域粒子群的不完备决策表属性约简鲁棒算法(NCNPSO-IAR)。该算法通过圆锥分层空间构造小生境半径邻域子集向量,避免过多地依赖于先验领域知识生成小生境半径和早熟收敛,始终保持种群多样性,提高算法收敛速度。另外粒子种群在圆锥解空间充分进行约简集子矢量的协同学习,使属性约简集较好收敛到最优集。相关仿真实验表明:该属性约简优化算法是高效和鲁棒的,适用于不完备、含噪音决策表的属性约简。

关键词：小生境粒子群自适应邻域向量不完备决策表属性约简鲁棒性

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一个网格服务工作流的动态调度算法

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计算机应用研究 2008年第11期25卷 3285-3287,3295页

作者：李超朱巧明李培峰马峰明苏州大学计算机学院江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

针对服务网格环境中资源的动态性,提出了一种并行调度算法PGSWA(parallel grid service workflowscheduling),该算法引入了性能预测模型和并行就绪队列来预测下一段时间资源的性能并使得成员服务能够并行执行。实验证明,该算法能较好地... 详细信息

针对服务网格环境中资源的动态性,提出了一种并行调度算法PGSWA(parallel grid service workflowscheduling),该算法引入了性能预测模型和并行就绪队列来预测下一段时间资源的性能并使得成员服务能够并行执行。实验证明,该算法能较好地缩短工作流的执行时间,提高工作流的执行性能。

关键词：网格服务工作流动态调度性能预测模型并行队列

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缓解平滑区域光晕和偏色失真的图像去雾算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2022年第6期34卷 953-969页

作者：宋传鸣唐媛乔明泽刘霜刘丹辽宁师范大学计算机与信息技术学院大连116029 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006 大连东软信息学院数字艺术与设计学院大连116023

针对基于暗通道先验的去雾算法在平滑区域产生光晕和偏色失真的问题,提出一种双边滤波引导同态滤波的去雾算法.首先,构建一种以原始像素值与大气光值的差为正比例系数、以透射率为反比例系数的非线性拉伸模型,用于表征各颜色分量在去雾... 详细信息

针对基于暗通道先验的去雾算法在平滑区域产生光晕和偏色失真的问题,提出一种双边滤波引导同态滤波的去雾算法.首先,构建一种以原始像素值与大气光值的差为正比例系数、以透射率为反比例系数的非线性拉伸模型,用于表征各颜色分量在去雾前后的对比关系;然后,采用双边滤波引导的空间域同态滤波,把粗透射率分解为大气光分量和场景目标反射分量;最后,以前景区域面积比为自变量,定义一种自适应加权函数,对大气光分量和反射分量进行线性加权以生成精细透射率,进而利用暗通道先验模型完成去雾.采用O-HAZE和RESIDE数据集的真实含雾图作为测试数据,通过UCIQE,FADE,SSIM,NIQE和色彩还原度客观评价指标进行对比,所提算法的评价结果比典型算法平均提高了21.68%.结果表明,所提算法能够有效地避免大面积平滑区域的偏色失真以及景物边缘、轮廓处的光晕和伪边缘效应,取得更高的主客观质量.

关键词：图像去雾暗通道先验空间域同态滤波双边滤波自适应线性加权

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一种最大置信上界经验采样的深度Q网络方法

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计算机研究与发展 2018年第8期55卷 1694-1705页

作者：朱斐吴文刘全伏玉琛苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室(苏州大学) 江苏苏州215006 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 长春130012 常熟理工学院计算机科学与工程学院江苏常熟215500

由深度学习(deep learning,DL)和强化学习(reinforcement learning,RL)结合形成的深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)是目前人工智能领域的一个热点.深度强化学习在处理具有高维度输入的最优策略求解任务中取得了很大的突破... 详细信息

由深度学习(deep learning,DL)和强化学习(reinforcement learning,RL)结合形成的深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)是目前人工智能领域的一个热点.深度强化学习在处理具有高维度输入的最优策略求解任务中取得了很大的突破.为了减少转移状态之间暂时的相关性,传统深度Q网络使用经验回放的采样机制,从缓存记忆中随机采样转移样本.然而,随机采样并不考虑缓存记忆中各个转移样本的优先级,导致网络训练过程中可能会过多地采用信息较低的样本,而忽略一些高信息量的样本,结果不但增加了训练时间,而且训练效果也不理想.针对此问题,在传统深度Q网络中引入优先级概念,提出基于最大置信上界的采样算法,通过奖赏、时间步、采样次数共同决定经验池中样本的优先级,提高未被选择的样本、更有信息价值的样本以及表现优秀的样本的被选概率,保证了所采样本的多样性,使智能体能更有效地选择动作.最后,在Atari 2600的多个游戏环境中进行仿真实验,验证了算法的有效性.

关键词：强化学习深度强化学习最大置信上界经验回放深度Q网络

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基于语义和真值程度的相关查询客观度量

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情报学报 2012年第6期31卷 574-582页

作者：张卫丰张迎周周国强南京邮电学院计算机学院南京210003 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

相关查询可以给用户推荐合适的查询以辅助用户快速获得需要的信息，其中根据原始查询选择相关查询的优劣是相关查询有效性的关键。提出利用用户查询日志获得查询语义相关性，其关键是定义了三个与原始查询相关的相似性测度：查询串流行... 详细信息

相关查询可以给用户推荐合适的查询以辅助用户快速获得需要的信息，其中根据原始查询选择相关查询的优劣是相关查询有效性的关键。提出利用用户查询日志获得查询语义相关性，其关键是定义了三个与原始查询相关的相似性测度：查询串流行程度、查询串字面相似性和查询串之间语义相似性。使用真值程度度量，将查询串的三个测度度量值映射成一个查询相关性客观评价值，在计算过程中还能得到每个特性的优劣程度。实验结果表明：语义相关查询及其客观评价方法可以显著提高相关查询质量，主、客观评价值之间具有相当高的相关性，表明了本方法挖掘相关查询和评价相关查询的有效性。

关键词：相关查询日志挖掘语义相关性真值程度度量

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基于受限MDP的无模型安全强化学习方法

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软件学报 2022年第8期33卷 3086-3102页

作者：朱斐葛洋洋凌兴宏刘全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江苏南京210093 江苏省计算机信息处理技术重点实验室(苏州大学) 江苏苏州215006

很多强化学习方法较少地考虑决策的安全性,但研究领域和工业应用领域都要求的智能体所做决策是安全的.解决智能体决策安全问题的传统方法主要有改变目标函数、改变智能体的探索过程等,然而这些方法忽略了智能体遭受的损害和成本,因此不... 详细信息

很多强化学习方法较少地考虑决策的安全性,但研究领域和工业应用领域都要求的智能体所做决策是安全的.解决智能体决策安全问题的传统方法主要有改变目标函数、改变智能体的探索过程等,然而这些方法忽略了智能体遭受的损害和成本,因此不能有效地保障决策的安全性.在受限马尔可夫决策过程的基础上,通过对动作空间添加安全约束,设计了安全Sarsa(λ)方法和安全Sarsa方法.在求解过程中,不仅要求智能体得到最大的状态-动作值,还要求其满足安全约束的限制,从而获得安全的最优策略.由于传统的强化学习求解方法不再适用于求解带约束的安全Sarsa(λ)模型和安全Sarsa模型,为在满足约束条件下得到全局最优状态-动作值函数,提出了安全强化学习的求解模型.求解模型基于线性化多维约束,采用拉格朗日乘数法,在保证状态-动作值函数和约束函数具有可微性的前提下,将安全强化学习模型转化为凸模型,避免了在求解过程中陷入局部最优解的问题,提高了算法的求解效率和精确度.同时,给出了算法的可行性证明.最后,实验验证了算法的有效性.

关键词：受限马尔可夫决策过程安全强化学习多维约束 Sarsa(λ)算法 Sarsa算法

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槽填充中抽取模式的优化方法

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中文信息学报 2015年第2期29卷 199-206页

作者：沈晓卫李培峰朱巧明苏州大学计算机科学与技术学院、江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

在传统的信息抽取中,模式匹配已经被证实为简便而有效的方法,而依存路径也是最为常用的模式之一。在槽填充任务中就有众多的参与者引入了以依存路径为基础的模式匹配方法;该文就针对该方法中存在的包括模式平衡性,模式抽取方式和模式筛... 详细信息

在传统的信息抽取中,模式匹配已经被证实为简便而有效的方法,而依存路径也是最为常用的模式之一。在槽填充任务中就有众多的参与者引入了以依存路径为基础的模式匹配方法;该文就针对该方法中存在的包括模式平衡性,模式抽取方式和模式筛选策略等方面的问题,提出了模式裁剪、模式转置、模式扩展和模式语义定义等主要的优化方法并实现了相关系统,在TAC-KBP2010的目标语料上进行了测试。该文提出的方法F值为20.8%,比基准系统的14.3%提高了6.5%。

关键词：槽填充模式优化信息抽取

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指代消解中距离特征的研究

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中文信息学报 2008年第5期22卷 39-44页

作者：杨勇李艳翠周国栋朱巧明苏州大学计算机科学与技术学院江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

指代消解是自然语言处理中的一个重要问题,包括专有名词、普通名词、代词的指代识别。本文实现了一个基于机器学习的英语名词短语的指代消解平台,通过对原始语料进行命名实体识别和名词短语识别等一系列预处理,选取了多个有效特征及其组... 详细信息

指代消解是自然语言处理中的一个重要问题,包括专有名词、普通名词、代词的指代识别。本文实现了一个基于机器学习的英语名词短语的指代消解平台,通过对原始语料进行命名实体识别和名词短语识别等一系列预处理,选取了多个有效特征及其组合,分别采用最大熵和SVM两种分类算法对名词短语进行分类,在此基础上着重研究了距离特征对指代消解的影响。在传统的基于机器学习的指代消解研究方法中,候选词和先行语的距离被定义为特征,而没有考虑距离在生成训练样例中的作用,本文通过把候选词和先行语的距离作为一个特征加入机器学习算法和作为限制条件用于指代关系候选实例的产生两方面进行详细研究,在MUC-6基准语料库上评测,实验结果表明,合理利用距离特征能够大大提高系统的性能。最终,本文采用最大熵和SVM两种分类器在测试集上分别获得了67.5和68.7的F1值,该结果优于同类型的其他系统。

关键词：计算机应用中文信息处理指代消解机器学习距离特征最大熵分类器 SVM分类器

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