检索结果-内蒙古大学图书馆

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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基于分层象限空间的P2P超级节点拓扑构造

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计算机学报 2010年第6期33卷 988-1003页

作者：冯劲潇陈贵海谢俊元南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

现有的P2P超级节点拓扑分为非结构化超级节点拓扑和结构化超级节点拓扑,前者支持模糊查询,鲁棒性好,但路由效率低,查询结果具有不确定性,后者支持数据定位,路由效率高,负载均衡性好,但不支持模糊查询,也不适应高度动态环境.文中将两种... 详细信息

现有的P2P超级节点拓扑分为非结构化超级节点拓扑和结构化超级节点拓扑,前者支持模糊查询,鲁棒性好,但路由效率低,查询结果具有不确定性,后者支持数据定位,路由效率高,负载均衡性好,但不支持模糊查询,也不适应高度动态环境.文中将两种超级节点拓扑结构的优点结合起来,提出一种基于分层象限空间的新型超级节点拓扑Quad.它在路由方面同时支持数据定位和模糊查询,并解决了结构化超级节点拓扑对动态性支持差的问题.分析和模拟结果表明:和现有的超级节点拓扑相比,Quad数据定位在常数度数下达到O(logN)定位性能,并在路由效率和路由状态数上获得更好的权衡.在动态环境中,Quad能更有效地处理超级节点失效;在性能上,它具有更少的拓扑构建和失效修复成本并具有良好的负载均衡性.

关键词：对等网络超级节点拓扑分层象限空间负载均衡

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人脸识别研究综述

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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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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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建筑楼板结构平面图的自动识别方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2004年第8期16卷 1097-1105页

作者：颜巍罗志伟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

从三个不同角度提出了分层次、分步骤的建筑楼板结构平面图识别方法通过消除图元表示方法的多样性、提取特殊图元轮廓信息、建立线条间的几何关系以及基于统计的阈值选取等方法进行规范化处理 ;通过信息继承实现前导结构图识别结果的... 详细信息

从三个不同角度提出了分层次、分步骤的建筑楼板结构平面图识别方法通过消除图元表示方法的多样性、提取特殊图元轮廓信息、建立线条间的几何关系以及基于统计的阈值选取等方法进行规范化处理 ;通过信息继承实现前导结构图识别结果的重用 ;通过将梁和墙统一表示成梁段这一辅助数据结构而简化板构件的定义和识别 ;通过对复制和分布这两种板配筋语义的分析 ,提出了基于可扩充规则的配筋语义分析方法

关键词：结构图自动识别识别结果重用规范化处理配筋语义 CAM 建筑工程图

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归纳逻辑程序设计综述

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计算机研究与发展 2019年第1期56卷 138-154页

作者：戴望州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

归纳逻辑程序设计(inductive logic programming,ILP)是以一阶逻辑归纳理论为基础,并以一阶逻辑为表达语言的符号规则学习方法.ILP学得的模型是易于理解的一阶逻辑符号规则,而非难以解释的黑箱模型;在学习中可以相对容易地显式利用以一... 详细信息

归纳逻辑程序设计(inductive logic programming,ILP)是以一阶逻辑归纳理论为基础,并以一阶逻辑为表达语言的符号规则学习方法.ILP学得的模型是易于理解的一阶逻辑符号规则,而非难以解释的黑箱模型;在学习中可以相对容易地显式利用以一阶逻辑描述的领域知识;学得模型能对领域中个体间的关系进行建模,而非仅仅对个体的标记进行预测.然而,由于潜在假设空间巨大,进行高效学习有相当的困难.综述了ILP领域的研究情况,从不同一阶逻辑归纳理论的角度对主流的ILP方法做出了梳理.还介绍了近年来ILP基于二阶诱导推理理论的扩展、基于概率的扩展和引入可微构件的扩展.最后,介绍了ILP在实际任务中的代表性应用,探讨了ILP方法目前所遇到的挑战,并对其未来发展进行了展望.

关键词：机器学习一阶逻辑规则学习归纳逻辑程序设计概率归纳逻辑程序设计

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建筑构件参数化建模语言PCML的设计和应用

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计算机辅助设计与图形学学报 2006年第5期18卷 687-693页

作者：雷璐苏丰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

针对三维建筑构件建模和应用的特点,提出一种用于描述建筑构件三维模型的方法———建筑构件参数化建模语言PCML.分析了PCML的设计目标,详细介绍了其语法构成与解释执行,并对构件各方面信息的描述方法做出说明.最后结合楼梯建筑构件类型... 详细信息

针对三维建筑构件建模和应用的特点,提出一种用于描述建筑构件三维模型的方法———建筑构件参数化建模语言PCML.分析了PCML的设计目标,详细介绍了其语法构成与解释执行,并对构件各方面信息的描述方法做出说明.最后结合楼梯建筑构件类型,介绍其在三维设计软件EasyStructure中的具体应用.

关键词： CAD 参数化可视化三维建模语言

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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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基于域理论的自适应谐振神经网络分类器

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软件学报 2000年第5期11卷 667-672页

作者：周志华陈兆乾 *** 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

提出了一种基于域理论的自适应谐振神经网络模型 FTART2 ( field theory based adaptive resonancetheory 2 ) .该模型结合了自适应谐振理论和域理论的优点 ,学习速度快 ,归纳能力强 ,效率高 ,可以根据输入样本自适应地调整拓扑结构 ,... 详细信息

提出了一种基于域理论的自适应谐振神经网络模型 FTART2 ( field theory based adaptive resonancetheory 2 ) .该模型结合了自适应谐振理论和域理论的优点 ,学习速度快 ,归纳能力强 ,效率高 ,可以根据输入样本自适应地调整拓扑结构 ,克服了前馈型网络需要人为设置隐层神经元的缺点 .基准测试表明 ,FTART2在学习精度和速度上都远远优于标准

关键词：神经网络机器学习自适应谐振域理论分类器

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一种基于正则化的半监督多标记学习方法

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计算机研究与发展 2012年第6期49卷 1272-1278页

作者：李宇峰黄圣君周志华计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210093

多标记学习主要用于解决单个样本同时属于多个类别的问题.传统的多标记学习通常假设训练数据集含有大量有标记的训练样本.然而在许多实际问题中,大量训练样本中通常只有少量有标记的训练样本.为了更好地利用丰富的未标记训练样本以提高... 详细信息

多标记学习主要用于解决单个样本同时属于多个类别的问题.传统的多标记学习通常假设训练数据集含有大量有标记的训练样本.然而在许多实际问题中,大量训练样本中通常只有少量有标记的训练样本.为了更好地利用丰富的未标记训练样本以提高分类性能,提出了一种基于正则化的归纳式半监督多标记学习方法——MASS.具体而言,MASS首先在最小化经验风险的基础上,引入两种正则项分别用于约束分类器的复杂度及要求相似样本拥有相似结构化多标记输出,然后通过交替优化技术给出快速解法.在网页分类和基因功能分析问题上的实验结果验证了MASS方法的有效性.

关键词：机器学习多标记学习半监督学习网页分类基因功能分析

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