检索结果-内蒙古大学图书馆

哈尔滨工程大学学报 2017年第8期38卷 1285-1292页

作者：陈海鹏刘陪申铉京王玉吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 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 吉林大学应用技术学院吉林长春130012

针对出行者出行需求多样化的问题,本文从时间、费用角度出发,构建了实时环境下基于多目标的路径选择模型。采用加权求和函数对多维数据聚集得到组合权重,而权重系数可依据出行者需求或喜好设定。为验证模型的实用价值,在仿真环境下,多... 详细信息

针对出行者出行需求多样化的问题,本文从时间、费用角度出发,构建了实时环境下基于多目标的路径选择模型。采用加权求和函数对多维数据聚集得到组合权重,而权重系数可依据出行者需求或喜好设定。为验证模型的实用价值,在仿真环境下,多目标模型与基于几何距离最短的路径选择模型在时间、费用、距离等评价指标进行了对比。实验结果证明实时环境下基于多目标的路径选择模型更具有实用价值。

关键词：智能交通系统动态路径诱导系统多目标路径选择模型加权求和函数组合优化广义自适应A^＊算法

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EPCCL理论的求交知识编译算法

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软件学报 2017年第8期28卷 2096-2112页

作者：牛当当刘磊吕帅吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 吉林大学数学学院吉林长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 吉林长春130012

超扩展规则是对扩展规则的扩充,基于超扩展规则能够求得任意两个非互补且不相互蕴含的子句所能扩展出极大项集的交集、差集和并集,并将所得结果以EPCCL(each pair of clauses contains complementary literals)理论的形式保存.基于超扩... 详细信息

超扩展规则是对扩展规则的扩充,基于超扩展规则能够求得任意两个非互补且不相互蕴含的子句所能扩展出极大项集的交集、差集和并集,并将所得结果以EPCCL(each pair of clauses contains complementary literals)理论的形式保存.基于超扩展规则的性质,提出一种EPCCL理论编译算法:求交知识编译算法IKCHER(intersection approach to knowledge compilation based on hyper extension rule).该算法适合难解类SAT问题的知识编译,也是一种可并行的知识编译算法.研究了如何实现多个EPCCL理论的求交操作,证明了EPCCL理论的求交过程是可并行执行的,并设计了相应的并行求交算法PIAE(parellel intersection of any number of EPCCL).通过对输入EPCCL理论对应普通子句集的利用,设计了一种高效的并行求交算法imp-PIAE(improvement of PIAE).基于上述算法,还设计了两种并行知识编译算法P-IKCHER(IKCHER with PIAE)和imp P-IKCHER(IKCHER with imp-PIAE),分别采用PIAE并行合并算法和imp-PUAE并行合并算法.最后,通过实验验证了,大部分情况下,IKCHER算法的编译质量是目前为止所有EPCCL理论编译器中最优的,P-IKCHER算法所使用的合并策略并没有起到加速的效果,反而使得编译效率和编译质量有所下降;imp P-IKCHER算法提高了IKCHER算法的编译效率,CPU四核环境下最高可提高2倍.

关键词：知识编译扩展规则超扩展规则 EPCCL(each pair of clauses contains complementary literals)理论并行知识编译

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增量式双自然策略梯度的行动者评论家算法

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通信学报 2017年第4期38卷 166-177页

作者：章鹏刘全钟珊翟建伟钱炜晟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京210000 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

针对强化学习中已有连续动作空间算法未能充分考虑最优动作的选取方法和利用动作空间的知识,提出一种对自然梯度进行改进的行动者评论家算法。该算法采用最大化期望回报作为目标函数,对动作区间上界和下界进行加权来求最优动作,然后通... 详细信息

针对强化学习中已有连续动作空间算法未能充分考虑最优动作的选取方法和利用动作空间的知识,提出一种对自然梯度进行改进的行动者评论家算法。该算法采用最大化期望回报作为目标函数,对动作区间上界和下界进行加权来求最优动作,然后通过线性函数逼近器来近似动作区间上下界的权值,将最优动作求解转换为对双策略参数向量的求解。为了加快上下界的参数向量学习速率,设计了增量的Fisher信息矩阵和动作上下界权值的资格迹,并定义了双策略梯度的增量式自然行动者评论家算法。为了证明该算法的有效性,将该算法与其他连续动作空间的经典强化学习算法在3个强化学习的经典测试实验中进行比较。实验结果表明,所提算法具有收敛速度快和收敛稳定性好的优点。

关键词：强化学习自然梯度行动者评论家连续空间

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自动确定聚类个数的模糊聚类算法

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电子学报 2017年第3期45卷 687-694页

作者：陈海鹏申铉京龙建武吕颖达吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 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 重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054 吉林大学公共计算机教学与研究中心吉林长春130012

本文通过集成多次FCM(Fuzzy C-Means)聚类结果以及采用软化分方式,提出一种新的自动确定聚类个数的模糊聚类算法.本算法首先利用不同的聚类数目对数据进行FCM聚类,然后充分利用多次FCM聚类得到的隶属度信息构建一个累积邻接矩阵,最后采... 详细信息

本文通过集成多次FCM(Fuzzy C-Means)聚类结果以及采用软化分方式,提出一种新的自动确定聚类个数的模糊聚类算法.本算法首先利用不同的聚类数目对数据进行FCM聚类,然后充分利用多次FCM聚类得到的隶属度信息构建一个累积邻接矩阵,最后采用迭代方式对累积邻接矩阵进行图切分以获取最终聚类结果.大量的仿真实验表明,相对现有集成聚类方法,本文方法能够有效减少FCM的聚类次数,并且在图切分过程中的迭代次数为现有方法的1/2左右.

关键词：模糊聚类 FCM算法图切分

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基于word embedding的短文本特征扩展与分类

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小型微型计算机系统 2017年第8期38卷 1712-1717页

作者：孟欣左万利吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

近几年短文本的大量涌现,给传统的自动文本分类技术带来了挑战.针对短文本特征稀疏、特征覆盖率低等特点,提出了一种基于word embedding扩展短文本特征的分类方法.word embedding是一种词的分布式表示,表示形式为低维连续的向量形式,并... 详细信息

近几年短文本的大量涌现,给传统的自动文本分类技术带来了挑战.针对短文本特征稀疏、特征覆盖率低等特点,提出了一种基于word embedding扩展短文本特征的分类方法.word embedding是一种词的分布式表示,表示形式为低维连续的向量形式,并且好的word embedding训练模型可以编码很多语言规则和语言模式.本文利用word embedding空间分布特点和其蕴含的线性规则提出了一种新的文本特征扩展方法.结合扩展特征我们分别在谷歌搜索片段、中国日报新闻摘要两类数据集上进行了短文本分类实验,对比于仅使用词袋表示文本特征的分类方法,准确率分别提高:8.59%,7.42%.

关键词： word embedding 文本特征语义推理短文本分类

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一种不稳定环境下的策略搜索及迁移方法

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电子学报 2017年第2期45卷 257-266页

作者：朱斐刘全傅启明陈冬火王辉伏玉琛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 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 苏州科技学院电子与信息工程学院江苏苏州215011

强化学习是一种Agent在与环境交互过程中,通过累计奖赏最大化来寻求最优策略的在线学习方法.由于在不稳定环境中,某一时刻的MDP模型在与Agent交互之后就发生了变化,导致基于稳定MDP模型传统的强化学习方法无法完成不稳定环境下的最优策... 详细信息

强化学习是一种Agent在与环境交互过程中,通过累计奖赏最大化来寻求最优策略的在线学习方法.由于在不稳定环境中,某一时刻的MDP模型在与Agent交互之后就发生了变化,导致基于稳定MDP模型传统的强化学习方法无法完成不稳定环境下的最优策略求解问题.针对不稳定环境下的策略求解问题,利用MDP分布对不稳定环境进行建模,提出一种基于公式集的策略搜索算法——***算法在学习过程中搜集所获得的历史样本信息,并对其进行特征信息的提取,利用这些特征信息来构造不同的用于动作选择的公式,采取策略搜索算法求解最优公式.在此基础之上,给出所求解策略的最优性边界,并从理论上证明了迁移到新MDP分布中策略的最优性主要依赖于MDP分布之间的距离以及所求解策略在原始MDP分布中的性能.最后,将FSPS算法用于经典的Markov Chain问题,实验结果表明,所求解的策略具有较好的性能.

关键词：强化学习策略搜索策略迁移不稳定环境公式集

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一种基于关联关系的有向网络关键节点挖掘算法

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计算机科学 2017年第12期44卷 23-27页

作者：梁莹莹黄岚王喆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 吉林大学珠海学院计算机系教育部符号计算与知识工程实验室珠海519041

关键节点在网络中的重要程度高于其他大部分节点,关键节点挖掘是网络分析的重要研究内容,对网络结构和网络中的关系等研究而言都具有非常重要的意义。已有的关键节点挖掘算法从不同的侧重点进行节点关键性评价,文中基于网络中节点的局... 详细信息

关键节点在网络中的重要程度高于其他大部分节点,关键节点挖掘是网络分析的重要研究内容,对网络结构和网络中的关系等研究而言都具有非常重要的意义。已有的关键节点挖掘算法从不同的侧重点进行节点关键性评价,文中基于网络中节点的局部性信息,结合节点与其一阶邻居节点的关联关系,提出了一种有向网络关键节点挖掘算法。该算法在关注节点所处局部环境的同时考虑关联节点间的关联强度及重要性影响,根据局部重要性和关联重要性共同进行关键节点的评价。在实验网络上的影响力传播实验表明,相比于经典的度中心性等关键节点评价算法,所提算法挖掘得到的关键节点对影响力的传播能力更强,说明了算法的准确性。

关键词：有向网络中心性关联关系关键节点影响力传播

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基于多层卷积神经网络特征和双向长短时记忆单元的行为识别（英文）

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控制理论与应用 2017年第6期34卷 790-796页

作者：葛瑞王朝晖徐鑫季怡刘纯平龚声蓉苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215000 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 软件新技术与产业化协同创新中心江苏南京210046 常熟理工学院计算机科学与工程学院江苏常熟215500

鲁棒的视频行为识别由于其复杂性成为了一项极具挑战的任务.如何有效提取鲁棒的时空特征成为解决问题的关键.在本文中,提出使用双向长短时记忆单元(Bi-LSTM)作为主要框架去捕获视频序列的双向时空特征.首先,为了增强特征表达,使用多层... 详细信息

鲁棒的视频行为识别由于其复杂性成为了一项极具挑战的任务.如何有效提取鲁棒的时空特征成为解决问题的关键.在本文中,提出使用双向长短时记忆单元(Bi-LSTM)作为主要框架去捕获视频序列的双向时空特征.首先,为了增强特征表达,使用多层的卷积神经网络特征代替传统的手工特征.多层卷积特征融合了低层形状信息和高层语义信息,能够捕获丰富的空间信息.然后,将提取到的卷积特征输入Bi-LSTM,Bi-LSTM包含两个不同方向的LSTM层.前向层从前向后捕获视频演变,后向层反方向建模视频演变.最后两个方向的演变表达融合到Softmax中,得到最后的分类结果.在UCF101和HMDB51数据集上的实验结果显示本文的方法在行为识别上可以取得较好的性能.

关键词：行为识别卷积神经网络递归神经网络双向递归神经网络

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基于LDA模型的餐厅推荐方法研究

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计算机科学 2017年第7期44卷 180-184,214页

作者：张晓阳秦贵和邹密孙铭会高庆洋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 吉林大学软件学院长春130012

随着网络的飞速发展,餐饮类的评价信息数量急剧增加。对餐饮评价进行有效分析不仅能够帮助消费者进行用餐选择,还可以帮助商家对餐厅服务进行改进。为此,提出了一种基于LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型的餐厅推荐方法。首先,对餐... 详细信息

随着网络的飞速发展,餐饮类的评价信息数量急剧增加。对餐饮评价进行有效分析不仅能够帮助消费者进行用餐选择,还可以帮助商家对餐厅服务进行改进。为此,提出了一种基于LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型的餐厅推荐方法。首先,对餐厅评价信息进行情感分类,获取积极评价和好评率;其次,根据LDA模型对积极评价信息文本进行聚类,生成餐厅标签;最后,计算用户需求与餐厅标签的相似度,根据相似度和好评率向用户推荐餐厅。基于通过网络获取的真实餐饮评价信息进行实验,结果表明,该方法生成的餐厅标签的效果好,能准确地向用户推荐餐厅。

关键词：评价信息 LDA 情感分析文本聚类餐厅标签餐厅推荐

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peC语言的部分求值器及在编译器测试中的应用

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软件学报 2017年第5期28卷 1221-1232页

作者：郭德贵王冠成吕帅刘磊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(吉林大学) 吉林长春130012 吉林大学数学学院吉林长春130012 吉林大学软件学院吉林长春130012

部分求值技术在程序优化及软件自动生成等方面起着极为重要的作用.将部分求值技术应用到编译器测试中.为此,设计了一种C语言的子集peC语言,给出了该语言的部分求值策略的形式化描述,实现了peC语言的部分求值器,设计了基于部分求值技术... 详细信息

部分求值技术在程序优化及软件自动生成等方面起着极为重要的作用.将部分求值技术应用到编译器测试中.为此,设计了一种C语言的子集peC语言,给出了该语言的部分求值策略的形式化描述,实现了peC语言的部分求值器,设计了基于部分求值技术的编译器测试框架.通过实验,该方法可以检测出大部分之前其他方法发现的GCC,LLVM编译器中的错误,此外还发现了其他方法不能发现的错误,这表明,将部分求值技术应用到编译器测试中是有效的.

关键词：部分求值剩余程序测试用例编译器测试抽象语法树

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