检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机仿真 2023年第12期40卷 538-542页

作者：闫利霞凌兴宏尼洪涛苏州城市学院计算科学与人工智能学院江苏苏州215104 苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

由于混合型数据同时涉及离散型和连续型属性,导致计算复杂度较高,为此提出面向混合型数据的频繁项集挖掘算法,以提高计算效率。利用Apriori算法分析事务数据库内各项集之间相互关联关系,通过最小支持度计算结果制定关联度规则,生成无向... 详细信息

由于混合型数据同时涉及离散型和连续型属性,导致计算复杂度较高,为此提出面向混合型数据的频繁项集挖掘算法,以提高计算效率。利用Apriori算法分析事务数据库内各项集之间相互关联关系,通过最小支持度计算结果制定关联度规则,生成无向图。建立邻接矩阵,并分析事务数据库内项集在邻接矩阵中的所处位置。将无向图内事务数据全部存储至邻接矩阵中,快速生成频繁1-项集、频繁2-项集;结合项集之间的连接操作,实现频繁项集的挖掘。引入滤波算法对不同存储链路中频繁项集的滤波处理,提高数据挖精准度。实验结果表明,所提方法在频繁项集的挖掘过程中,内存占用较小,频繁项集挖掘效率较高,对数据挖掘技术的发展具有重大意义。

关键词：关联度规则无向图邻接矩阵滤波算法

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基于特征融合与通道感知的无人机红外目标跟踪算法

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激光与红外 2023年第4期53卷 626-632页

作者：吴捷马小虎泰州职业技术学院信息技术学院江苏泰州225300 苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

针对手工提取特征对红外目标不敏感,导致无法准确跟踪红外目标的问题,在全卷积孪生网络框架下,融合多层深度特征并结合通道感知提出了一种无人机红外目标跟踪算法。首先使用预训练网络提取目标深度特征,分别提取待跟踪目标的Conv4-1、Co... 详细信息

针对手工提取特征对红外目标不敏感,导致无法准确跟踪红外目标的问题,在全卷积孪生网络框架下,融合多层深度特征并结合通道感知提出了一种无人机红外目标跟踪算法。首先使用预训练网络提取目标深度特征,分别提取待跟踪目标的Conv4-1、Conv4-3、Conv5-2层特征,进而通过梯度计算选择对于目标活动和尺度变化较为敏感的特征通道参与后序的互相关操作,并通过计算模板图像和候选区域搜索图像之间的相似度获取目标响应图。最后利用平均峰值相关能量对跟踪结果进行评估并使用卡尔曼滤波对跟踪结果进行修正。在LSOTB-TIR红外目标跟踪数据集上进行了性能测试并与当前九种优秀的算法进行了对比,实验结果表明,本文算法跟踪成功率最高,能够有效应对红外目标跟踪中热交叉、干扰源等挑战,且具有较好的实时性。

关键词：红外目标孪生网络深度特征特征通道平均峰值相关能量

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工业控制系统入侵检测技术研究综述

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计算机应用与软件 2023年第5期40卷 10-18,43页

作者：马标金映言那幸仪贾俊铖唐文苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 西门子(中国)有限公司北京100102

ICS接入互联网后,原有的物理隔离被打破,导致ICS固有漏洞和缺陷被暴露在互联网中,极易受到入侵者的攻击,已经严重威胁工业生产的安全。为了保证工业生产的安全稳定,大量研究人员针对ICS入侵检测技术进行研究。根据ICS独特性和高周期性... 详细信息

ICS接入互联网后,原有的物理隔离被打破,导致ICS固有漏洞和缺陷被暴露在互联网中,极易受到入侵者的攻击,已经严重威胁工业生产的安全。为了保证工业生产的安全稳定,大量研究人员针对ICS入侵检测技术进行研究。根据ICS独特性和高周期性将现有的研究方法分为基于特征的入侵检测方法和基于行为周期的入侵检测方法,并详细分析了两种方法的差异和优缺点,最后对IDS研究方向进行展望。

关键词：工业控制系统特征行为周期入侵检测

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面向属性变化的动态邻域粗糙集知识更新方法

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山东大学学报（理学版） 2023年第7期58卷 37-51页

作者：胡成祥张莉黄晓玲王汇彬滁州学院计算机与信息工程学院安徽滁州239000 苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

提出了属性集变化时动态更新三支决策区域的矩阵方法。首先,利用邻域距离矩阵和邻域关系矩阵等构建了面向决策类的邻域三支决策区域的表示;其次,考虑邻域决策系统中的属性变化情况,分析邻域关系矩阵等相关矩阵的更新策略;然后利用相关... 详细信息

提出了属性集变化时动态更新三支决策区域的矩阵方法。首先,利用邻域距离矩阵和邻域关系矩阵等构建了面向决策类的邻域三支决策区域的表示;其次,考虑邻域决策系统中的属性变化情况,分析邻域关系矩阵等相关矩阵的更新策略;然后利用相关矩阵的更新策略,分别提出了属性增加和属性删除时更新三支决策区域的矩阵方法;最后,通过公共数据集验证了基于矩阵的增量更新方法的有效性。

关键词：邻域粗糙集动态更新三支决策区域矩阵

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基于稀疏约束与双线索选择的目标跟踪算法

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火力与指挥控制 2023年第2期48卷 19-25页

作者：吴捷马小虎泰州职业技术学院信息技术学院江苏泰州225300 苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

为了解决现有DCF类跟踪器存在边界效应及时间滤波器退化的问题,进一步增强其在复杂场景下跟踪的准确性,基于LADCF算法,提出了一种有效的双线索目标跟踪框架,用于鲁棒视觉跟踪。将结构化稀疏约束应用到多通道滤波器,并通过提取9维HOG特征... 详细信息

为了解决现有DCF类跟踪器存在边界效应及时间滤波器退化的问题,进一步增强其在复杂场景下跟踪的准确性,基于LADCF算法,提出了一种有效的双线索目标跟踪框架,用于鲁棒视觉跟踪。将结构化稀疏约束应用到多通道滤波器,并通过提取9维HOG特征与11维CN特征构建新的跟踪线索,与原有线索协同跟踪目标。建立可靠性评估策略,在每一帧中选择合适的线索进行跟踪。在OTB-50、OTB-100基准数据集上进行了定性和定量评价,实验结果表明,所提出的方法跟踪准确度相比LADCF算法提升了2.4%,相比ECO_HC提升了3.7%,优于现有的主流跟踪算法,且跟踪速度达到21.1帧/s,可以实现实时跟踪。

关键词：双线索选择目标跟踪稀疏约束可靠性评估

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深度分层强化学习研究与发展

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软件学报 2023年第2期34卷 733-760页

作者：黄志刚刘全张立华曹家庆朱斐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) 吉林长春130012 软件新技术与产业化协同创新中心(南京) 江苏南京210093

深度分层强化学习是深度强化学习领域的一个重要研究方向,它重点关注经典深度强化学习难以解决的稀疏奖励、顺序决策和弱迁移能力等问题.其核心思想在于:根据分层思想构建具有多层结构的强化学习策略,运用时序抽象表达方法组合时间细粒... 详细信息

深度分层强化学习是深度强化学习领域的一个重要研究方向,它重点关注经典深度强化学习难以解决的稀疏奖励、顺序决策和弱迁移能力等问题.其核心思想在于:根据分层思想构建具有多层结构的强化学习策略,运用时序抽象表达方法组合时间细粒度的下层动作,学习时间粗粒度的、有语义的上层动作,将复杂问题分解为数个简单问题进行求解.近年来,随着研究的深入,深度分层强化学习方法已经取得了实质性的突破,且被应用于视觉导航、自然语言处理、推荐系统和视频描述生成等生活领域.首先介绍了分层强化学习的理论基础;然后描述了深度分层强化学习的核心技术,包括分层抽象技术和常用实验环境;详细分析了基于技能的深度分层强化学习框架和基于子目标的深度分层强化学习框架,对比了各类算法的研究现状和发展趋势;接下来介绍了深度分层强化学习在多个现实生活领域中的应用;最后,对深度分层强化学习进行了展望和总结.

关键词：人工智能强化学习深度强化学习半马尔可夫决策过程深度分层强化学习

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逆向强化学习研究综述

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软件学报 2023年第10期34卷 4772-4803页

作者：张立华刘全黄志刚朱斐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) 吉林长春130012 软件新技术与产业化协同创新中心江苏南京210023

逆向强化学习(inverse reinforcement learning,IRL)也称为逆向最优控制(inverse optimal control,IOC),是强化学习和模仿学习领域的一种重要研究方法,该方法通过专家样本求解奖赏函数,并根据所得奖赏函数求解最优策略,以达到模仿专家... 详细信息

逆向强化学习(inverse reinforcement learning,IRL)也称为逆向最优控制(inverse optimal control,IOC),是强化学习和模仿学习领域的一种重要研究方法,该方法通过专家样本求解奖赏函数,并根据所得奖赏函数求解最优策略,以达到模仿专家策略的目的.近年来,逆向强化学习在模仿学习领域取得了丰富的研究成果,已广泛应用于汽车导航、路径推荐和机器人最优控制等问题中.首先介绍逆向强化学习理论基础,然后从奖赏函数构建方式出发,讨论分析基于线性奖赏函数和非线性奖赏函数的逆向强化学习算法,包括最大边际逆向强化学习算法、最大熵逆向强化学习算法、最大熵深度逆向强化学习算法和生成对抗模仿学习等.随后从逆向强化学习领域的前沿研究方向进行综述,比较和分析该领域代表性算法,包括状态动作信息不完全逆向强化学习、多智能体逆向强化学习、示范样本非最优逆向强化学习和指导逆向强化学习等.最后总结分析当前存在的关键问题,并从理论和应用方面探讨未来的发展方向.

关键词：逆向强化学习模仿学习生成对抗模仿学习逆向最优控制强化学习

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RPFT:基于PoW的高效率共识算法

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小型微型计算机系统 2023年第5期44卷 1061-1068页

作者：钱慧郑朝晖荣宝俊王健翔苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 苏州大学江苏省网络空间安全工程实验室江苏苏州215006

随着区块链技术的发展,作为其核心技术的共识算法也成为了很多学者的研究热点,良好的共识算法可以有效解决区块链的安全性、扩展性、能耗代价和性能效率等问题.本文选取Raft共识算法作为研究对象,针对Raft算法领导者选举中由于投票分裂... 详细信息

随着区块链技术的发展,作为其核心技术的共识算法也成为了很多学者的研究热点,良好的共识算法可以有效解决区块链的安全性、扩展性、能耗代价和性能效率等问题.本文选取Raft共识算法作为研究对象,针对Raft算法领导者选举中由于投票分裂而造成选举延时问题,提出了一种基于PoW的高效率共识算法--RPFT共识算法.该算法首先利用PoW共识算法成功选取出高效率的副领导者节点;其次为每一个节点赋予一个等待时间,并根据节点行为调整等待时间;最后,引入等待时间选举模型,结合PoW共识算法优化Raft算法投票选举,快速选举出高效的领导者节点.实验结果表明,新提出的RPFT算法对比Raft算法在选举速度上提高了75%左右;在共识效率方面,RPFT算法共识效率提高了40%.

关键词： Raft 投票分裂 PoW RPFT 等待时间选举模型

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融合引力搜索的双延迟深度确定策略梯度方法

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软件学报 2023年第11期34卷 5191-5204页

作者：徐平安刘全郝少璞张立华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) 江苏南京210093 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 吉林长春130012 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

近年来,深度强化学习在复杂控制任务中取得了令人瞩目的效果,然而由于超参数的高敏感性和收敛性难以保证等原因,严重影响了其对现实问题的适用性.元启发式算法作为一类模拟自然界客观规律的黑盒优化方法,虽然能够有效避免超参数的敏感性... 详细信息

近年来,深度强化学习在复杂控制任务中取得了令人瞩目的效果,然而由于超参数的高敏感性和收敛性难以保证等原因,严重影响了其对现实问题的适用性.元启发式算法作为一类模拟自然界客观规律的黑盒优化方法,虽然能够有效避免超参数的敏感性,但仍存在无法适应待优化参数量规模巨大和样本使用效率低等问题.针对以上问题,提出融合引力搜索的双延迟深度确定策略梯度方法(twin delayed deep deterministic policy gradient based on gravitational search algorithm,GSA-TD3).该方法融合两类算法的优势:一是凭借梯度优化的方式更新策略,获得更高的样本效率和更快的学习速度;二是将基于万有引力定律的种群更新方法引入到策略搜索过程中,使其具有更强的探索性和更好的稳定性.将GSA-TD3应用于一系列复杂控制任务中,实验表明,与前沿的同类深度强化学习方法相比,GSA-TD3在性能上具有显著的优势.

关键词：深度强化学习元启发式算法引力搜索确定策略梯度策略搜索

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基于论据边界识别的立场分类研究

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计算机科学 2022年第S2期49卷 132-136页

作者：陈孜卓林夕王中卿苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

在线辩论中作者通常会使用情绪化的语言来阐述自己的观点,表达方式较为随意。而论据作为对观点的佐证,则更多地包含了作者的立场倾向,因此论据信息对于立场识别有很大的帮助。基于BERT构建了论据边界识别模型,以提升在线辩论中文本立场... 详细信息

在线辩论中作者通常会使用情绪化的语言来阐述自己的观点,表达方式较为随意。而论据作为对观点的佐证,则更多地包含了作者的立场倾向,因此论据信息对于立场识别有很大的帮助。基于BERT构建了论据边界识别模型,以提升在线辩论中文本立场分类的效果。首先利用BERT从辩论文本中抽取出与辩论主题相关的论据;然后将论据信息与文本信息进行融合,利用BERT模型得到辩论文本的立场分类结果。在英文在线辩论数据集上进行实验,与仅使用文本信息的BERT立场分类模型和其他机器学习模型相比,基于论据边界识别的模型在文本立场的分类效果上有更好的表现。

关键词：论据识别 BERT 立场分类

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