检索结果-内蒙古大学图书馆

模式识别与人工智能 2006年第1期19卷 58-66页

作者：李武军王崇骏张炜陈世福南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

人脸识别已成为多个学科领域的研究热点之一.本文对人脸识别的发展历史、研究现状进行了综述,系统地对目前主流人脸识别方法进行了分类.针对人脸识别面临的挑战,着重对近几年来在光照和姿态变化处理方面的研究进展进行了详细论述,并对... 详细信息

人脸识别已成为多个学科领域的研究热点之一.本文对人脸识别的发展历史、研究现状进行了综述,系统地对目前主流人脸识别方法进行了分类.针对人脸识别面临的挑战,着重对近几年来在光照和姿态变化处理方面的研究进展进行了详细论述,并对未来人脸识别的发展方向进行了展望.

关键词：人脸识别人脸检测模式识别

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OSC:一个开放式情景演算系统的研究

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计算机研究与发展 2003年第11期40卷 1598-1605页

作者：王崇骏戈也挺郭磊陈世福南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

在经典情景演算系统的基础上引入了广义信念修正理论,构建了一个开放式情景演算系统OSC(open situationcaculus),克服了经典情景演算系统不能刻画交互通信能力以及对事件的响应处理能力的缺陷.OSC系统保留了经典情景演算系统中的情景流r... 详细信息

在经典情景演算系统的基础上引入了广义信念修正理论,构建了一个开放式情景演算系统OSC(open situationcaculus),克服了经典情景演算系统不能刻画交互通信能力以及对事件的响应处理能力的缺陷.OSC系统保留了经典情景演算系统中的情景流result-of(a,s),用以刻画行动的影响;同时又引入了新的情景流bel-rev(φ,s),用以刻画通信交互以及对事件的响应处理等具有开放性信息的活动.OSC系统采用了离线规划与在线执行相结合的运行方式,为面向agent程序设计语言、面向agent智能系统的设计开发等应用提供了有效途径.

关键词：情景演算信念修正面向agent技术

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增强前馈神经网络对多点断路故障的容错能力

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计算机学报 2001年第10期24卷 1064-1070页

作者：周志华姜远陈世福南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

神经网络在发生多点断路故障时 ,网络中的多个隐层神经元及其相关的连接权同时失效 .该文针对隐层神经元可以动态增加的一类前馈神经网络 ,提出了一种三阶段方法 T3.T3先对网络进行一次训练 ,然后用验证集进行测试以确定网络的故障曲线... 详细信息

神经网络在发生多点断路故障时 ,网络中的多个隐层神经元及其相关的连接权同时失效 .该文针对隐层神经元可以动态增加的一类前馈神经网络 ,提出了一种三阶段方法 T3.T3先对网络进行一次训练 ,然后用验证集进行测试以确定网络的故障曲线拐点 ,在此基础上通过第二次训练自适应地增加冗余隐层神经元 .实验表明 ,T3使用较小的冗余量就可以显著改善网络对多点断路故障的容错性 ,在网络的容错能力和结构复杂度之间较好地达成了折衷 .

关键词：前馈神经网络多点断路故障容错学习算法

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基于人工免疫模型的在线手写签名识别方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2007年第3期19卷 311-317页

作者：张莉莎孙正兴南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

采集能表征签名者潜在手写习惯的签名特征,利用人工免疫模型的自学习和自适应实现在较少训练样本的条件下获得具有更高区分度的手写签名模板.实验结果表明,文中方法识别具有良好的训练效果,能获得较好的验证率和鉴别率.

关键词：在线手写签名识别特征选择样本训练人工免疫模型抗原抗体

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稳健的重尾线性赌博机算法

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计算机研究与发展 2023年第6期60卷 1385-1395页

作者：马兰霁弘赵鹏周志华计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

线性赌博机模型是在线学习的基本模型之一,其每个摇臂的平均奖赏可以由线性函数进行参数化.该模型具有坚实的理论保证和良好的实际建模能力,被广泛应用于各个场景.然而在一些现实场景中,数据通常是从开放动态环境中收集得到,因而会存在... 详细信息

线性赌博机模型是在线学习的基本模型之一,其每个摇臂的平均奖赏可以由线性函数进行参数化.该模型具有坚实的理论保证和良好的实际建模能力,被广泛应用于各个场景.然而在一些现实场景中,数据通常是从开放动态环境中收集得到,因而会存在数据不规范的问题,已有算法缺乏对此的稳健性.特别关注2类数据的不规范性:奖励函数的回归参数可能随时间变化,环境噪声可能无界,甚至不服从亚高斯分布.这2类问题分别被称为分布变化和重尾噪声.为了应对这2类不利因素,提出一种基于置信上界的在线算法,该算法使用均值中位数估计器以处理潜在的重尾噪声,同时采用重启机制来解决分布变化问题.在理论上,首先建立了问题的遗憾理论下界,进一步给出了算法的理论保障,所取得的结果可以回退到已有研究中没有分布变化或没有重尾噪声场景线性赌博机的理论结果.此外,针对未知环境设计了实用的在线集成适应技术,并在合成和真实世界的数据集上进行了广泛的实验来验证其有效性.

关键词：机器学习开放环境学习线性赌博机或没有重尾分布变化重尾噪声

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基于谓词式覆盖技术的发布/订购机制及算法研究

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计算机研究与发展 2011年第5期48卷 765-777页

作者：潘亦张凯隆潘金贵计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210093

基于内容路由的发布/订购(Pub/Sub)技术具有异步、松散耦合和多对多通信等特点,使得能更好地应用于大规模分布式交互系统.而高效率的匹配算法、路由算法及较低的订购维护成本(规模)是实现基于内容路由的大规模Pub/Sub系统所要解决的关... 详细信息

基于内容路由的发布/订购(Pub/Sub)技术具有异步、松散耦合和多对多通信等特点,使得能更好地应用于大规模分布式交互系统.而高效率的匹配算法、路由算法及较低的订购维护成本(规模)是实现基于内容路由的大规模Pub/Sub系统所要解决的关键问题.提出了谓词式关系(二叉树)的概念,在此基础上提出并实现了基于谓词式覆盖技术的订购算法、退订算法及启发式匹配算法(合称PRBT-*算法).通过将谓词式覆盖技术同选择性订购转发策略相结合,在提高事件匹配效率及路由效率的同时,显著降低了各级内容路由器订购规模.理论分析及大量实验对比表明,谓词式覆盖技术的引入,在降低各级内容路由器订购规模及提高算法效率和系统整体性能方面获得了良好的效果.

关键词：发布/订购基于内容路由谓词式谓词式覆盖谓词式关系(二叉树) PRBT-*算法

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基于策略多样性熵指标的无人机群智系统激发-汇聚程度度量方法研究

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中国科学：技术科学 2023年第4期53卷 547-564页

作者：王文汪亮吴俊锋陶先平胡昊南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

新一代无人机群系统的重要特征是具有群体智能,是一类典型的群智激发汇聚系统.目前,多智能体强化学习技术展现出较强优势,是构建新一代自主智能无人机群系统的重要方法.但多智能体强化学习的训练过程尚处于“黑盒”状态,缺乏对群体智能... 详细信息

新一代无人机群系统的重要特征是具有群体智能,是一类典型的群智激发汇聚系统.目前,多智能体强化学习技术展现出较强优势,是构建新一代自主智能无人机群系统的重要方法.但多智能体强化学习的训练过程尚处于“黑盒”状态,缺乏对群体智能的激发和汇聚程度的有效度量手段.针对这一问题,从多智能体强化学习中智能体的策略出发,以策略多样性度量无人机群在多智能体强化学习的训练过程中的激发-汇聚程度.为了对策略的多样性进行度量,借鉴物种多样性和信息论中的相关概念,明确了策略多样性的内涵包括丰富和均匀程度两方面,提出了“策略距离二次熵”和“动作分布信息熵”这两种策略多样性的计算方法.设计了无人机群突防场景对本文所提出的策略多样性指标和两种计算方法的有效性和有用性进行了验证,并通过敏感程度分析对两种计算方法进行了对比.实验结果表明这两种计算方法在该场景中均能有效区分策略多样性的变化,且两种计算方法间具有一致性,从而验证了策略多样性指标及其计算方法的有效性.在有用性方面,验证了策略多样性与奖赏之间的关联关系,以及环境的动态改变与策略多样性之间的相互影响和关联关系,体现了策略多样性在认知群智系统,指导群智激发汇聚过程上的潜在有用性.提出的策略多样性及其计算方法,能够为定量认知群智系统激发-汇聚程度,进而对群智系统的学习和训练开展引导和干预提供方法支撑.

关键词：群智激发-汇聚度量策略多样性策略距离二次熵动作分布信息熵无人机群导航

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SMap:基于语义的关系数据库模式与OWL本体间映射方法

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计算机研究与发展 2012年第10期49卷 2241-2250页

作者：贾存鑫胡伟柏文阳瞿裕忠计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210046

伴随语义网的发展,语义网本体数量激增.然而万维网上绝大多数的数据仍存储在关系数据库中.建立关系数据库模式与语义网本体间的映射是一种实现两者之间互操作性的有效途径.因此,提出了一种基于语义的关系数据库模式与OWL本体间的映射方... 详细信息

伴随语义网的发展,语义网本体数量激增.然而万维网上绝大多数的数据仍存储在关系数据库中.建立关系数据库模式与语义网本体间的映射是一种实现两者之间互操作性的有效途径.因此,提出了一种基于语义的关系数据库模式与OWL本体间的映射方法SMap,包含简单映射发现和复杂映射学习两个阶段.在简单映射发现阶段,首先通过逆向工程规则将关系数据库模式和本体中的元素对应地分为不同类别,再为每个元素构建虚拟文档并计算它们之间的相似度,其中针对不同类别的元素设计了不同的虚拟文档抽取方案.在复杂映射学习阶段,基于已发现的简单映射以及重叠的数据库记录和本体实例,自动化地生成训练事实数据,然后运用归纳逻辑编程算法学习出多种类型的基于Horn规则的复杂映射.真实数据集上的实验结果表明,SMap在简单映射发现和复杂映射学习上均明显优于现有的关系数据库模式与本体间映射方法.

关键词：本体映射模式匹配关系数据库虚拟文档归纳逻辑编程

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计算机辅助建筑结构算量技术与软件

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计算机辅助设计与图形学学报 2007年第6期19卷 748-756页

作者：杨华飞杨若瑜路通蔡士杰南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

根据近年来计算机辅助建筑算量技术研究及相关软件开发情况,将现有的相关技术方法分为参数输入法、局部建模法、全局建模法和自动识别法4类,深入讨论了其特点,并分析了2个代表性的软件.最后展望了该技术的发展方向.

关键词：计算机读图工程算量建模法自动识别法

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基于深度学习的类别增量学习算法综述

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计算机学报 2023年第8期46卷 1577-1605页

作者：周大蔚汪福运叶翰嘉詹德川计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

近年来,深度学习模型在众多领域取得了广泛成功.现有的深度学习模型大多部署在静态环境下,依赖提前收集好的数据集进行离线训练,模型一经确定,便无法进一步更新.然而,现实中开放动态的环境往往存在以流形式不断到来的数据,包括随时间演... 详细信息

近年来,深度学习模型在众多领域取得了广泛成功.现有的深度学习模型大多部署在静态环境下,依赖提前收集好的数据集进行离线训练,模型一经确定,便无法进一步更新.然而,现实中开放动态的环境往往存在以流形式不断到来的数据,包括随时间演进不断产生的新类别数据.因此,理想的机器学习模型应能够从流式数据中不断学习新类,从而增强自身的判别能力.这样的学习范式被称作“类别增量学习”(class-incremental learning),且近年来已成为机器学习领域的研究热点.面对流式数据,直接使用新类别样本训练模型会使其遗忘旧类别的数据,造成整体性能的下降.因此,设计增量学习模型时,需确保模型在学习新类的同时也能够抵抗灾难性遗忘.本文从机器学习的三个重要方面(数据层面、参数层面、算法层面)着眼,总结和归纳近几年基于深度学习的类别增量学习算法.此外,本文还在基准数据集上对10种典型算法进行了实验验证,并从中总结出适应类别增量学习的一般性规律.最后,本文对基于深度学习的类别增量学习算法目前存在的挑战加以分析,并展望未来的发展趋势.

关键词：类别增量学习持续学习开放动态环境灾难性遗忘模型复用

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