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文本分类的关联规则辅助遗传算法(英文)

四川大学学报（工程科学版） 2004年第3期36卷 1-8页

作者：唐常杰张天庆胡蓉元昌安陈安龙四川大学计算机学院四川成都610064

为避免信息超载而在过多的无用信息中迷失方向,信息检索的重要性日益提高。文本自动分类是信息检索中最重要的工具之一。提出了一个用于中文文本自动分类的、称为关联规则辅助的遗传计算方法(AssociationRulesAidedGeneticComputingMeth... 详细信息

为避免信息超载而在过多的无用信息中迷失方向,信息检索的重要性日益提高。文本自动分类是信息检索中最重要的工具之一。提出了一个用于中文文本自动分类的、称为关联规则辅助的遗传计算方法(AssociationRulesAidedGeneticComputingMethod,缩写为ARGCM)。提出并实现了文本分类的关联规则辅助的遗传算法;不同于前人的路线,适应度函数的编码借助了关联规则,而关联规则通过此文提出的ARGACM算法挖掘;实现了并测试了一系列基础遗传过程,例如AGACMRouletteSelection过程,AGACMXover过程和AGACMbinaryMutatio过程;实验结果表明新的ARG算法性能远优于传统的算法,其中向量AB Vector经过50代ARG算法的进化后,获得了高达3513.6的评分。

关键词：关联规则中文文本分类遗传算法关联规则辅助的计算方法

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基于基因表达式编程的股票指数时间序列分析

四川大学学报（自然科学版） 2005年第5期42卷 931-936页

作者：廖勇唐常杰元昌安陈安龙段磊四川大学计算机学院成都610064

基因表达式编程(GEP)是遗传算法研究的新分支.针对股票对象的特点,提出了适应股票规律的GEP-STOCK模型,包括n时段-STOCK-GENE,STOCK-fitness以及STOCK-GEP算法,并以上海证券交易指数时间序列数据为对象做了实验.进行了误差和指数涨跌分... 详细信息

基因表达式编程(GEP)是遗传算法研究的新分支.针对股票对象的特点,提出了适应股票规律的GEP-STOCK模型,包括n时段-STOCK-GENE,STOCK-fitness以及STOCK-GEP算法,并以上海证券交易指数时间序列数据为对象做了实验.进行了误差和指数涨跌分析.实验结果表明GEP-STOCK模型预测精度较高,20d的平均绝对误差为11.08,平均相对误差为0.64%.从涨跌情况预测来看,模型对6d后指数的涨跌判断,正确率高于80%以上.

关键词：数据挖掘基因表达式编程时间序列股票数据

一种基于时空位置预测的空间众包任务分配方法

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计算机研究与发展 2022年第2期59卷 310-328页

作者：徐天承乔少杰武俊韩楠岳昆易玉根黄发良元昌安成都信息工程大学软件工程学院成都610225 西南财经大学证券与财经学院成都610074 成都信息工程大学管理学院成都610225 云南大学信息学院昆明650500 江西师范大学软件学院南昌330022 南宁师范大学计算机与信息工程学院南宁530023 广西教育学院南宁530023

空间众包技术在现实物理世界中有着丰富的应用场景,得到学术界和工业界的广泛关注.任务分配是空间众包的主要研究问题之一,即把工人分配给合适的任务.但是现有的任务分配方法大多假设众包工人和空间任务出现的位置和时间是已知的,忽略... 详细信息

空间众包技术在现实物理世界中有着丰富的应用场景,得到学术界和工业界的广泛关注.任务分配是空间众包的主要研究问题之一,即把工人分配给合适的任务.但是现有的任务分配方法大多假设众包工人和空间任务出现的位置和时间是已知的,忽略了真实的众包平台中众包工人和空间任务的动态变化,由于空间众包平台的强时效性,这种情况下设计的分配方式只能得到局部最优分配结果.提出最大价值最小成本任务分配的新问题,目标是对当前和未来的工人进行分配,使用最小的移动成本获得最大的分配价值.为解决这一问题,提出了基于轨迹的任务分布预测方法及基于核密度估计的工人分布预测方法,设计基于位置预测的任务分配算法来计算众包工人和空间任务的相对最优分配策略.所提位置预测方法利用图卷积神经网络和ConvLSTM模型进行预测,相较传统基于网格的位置分布预测更加精确和稳定.基于位置预测的启发式分配算法可以在线性时间内结合预测得到的位置信息完成任务分配,更加契合空间众包平台的强时效性.在真实数据集上进行大量实验来证明所提方法的有效性,相比于基于网格的预测方法,任务/工人位置预测准确率分别提高了15.7%和18.8%.

关键词：空间众包在线任务分配空间数据智能位置预测最小成本

基于异步Dueling DQN和计划时间预测网络的连接优化器

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电子学报 2023年第7期51卷 1868-1874页

作者：高瑞玮乔少杰韩楠闵圣捷李贺覃晓张桃元昌安成都信息工程大学软件工程学院四川成都610225 成都信息工程大学管理学院四川成都610103 中电智元数据科技有限公司北京100081 西安电子科技大学计算机科学与技术学院陕西西安710126 南宁师范大学广西南宁530001 宜宾学院四川宜宾644000 广西科学院广西南宁530007

连接顺序选择是查询优化领域中极具挑战性的研究方向,对于数据库管理系统获得良好的查询性能至关重要.然而,传统优化方法和现有智能优化方法均存在着不足,如规划时间过长、容易得到质量较差的连接计划、编码未考虑结构特征、依赖基数估... 详细信息

连接顺序选择是查询优化领域中极具挑战性的研究方向,对于数据库管理系统获得良好的查询性能至关重要.然而,传统优化方法和现有智能优化方法均存在着不足,如规划时间过长、容易得到质量较差的连接计划、编码未考虑结构特征、依赖基数估计和代价估计使得连接计划无法反映真实的执行时间等.针对上述问题,提出了一种新型基于异步Dueling DQN(Deep Q-network)和计划时间预测网络的连接优化器:ADP-Join(Asynchronous Dueling DQN and Plan Latency Prediction Network for Join Order Selection).ADP-Join集成了一种新的编码方法,能够区分不同结构的连接计划.ADP-Join设计了计划时间预测网络PLN(Plan Latency Prediction Network)来改善现有基于强化学习优化器的奖励机制.再者,提出异步更新机制改进Dueling DQN模型来提升训练性能和减少训练时间.大量的实验结果表明,在TPC-H和JOB真实数据集上ADP-Join的性能优于现有的智能优化器.

关键词：连接顺序选择查询优化连接计划强化学习异步更新

情景感知驱动的移动对象多模式轨迹预测技术综述

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软件学报 2023年第1期34卷 312-333页

作者：乔少杰吴凌淳韩楠黄发良毛睿元昌安 Louis Alberto GUTIERREZ 成都信息工程大学软件工程学院四川成都610225 成都信息工程大学管理学院四川成都610225 南宁师范大学计算机与信息工程学院广西南宁530100 深圳大学计算机与软件学院广东深圳518060 广西教育学院广西南宁530023 Department of Computer Science Rensselaer Polytechnic InstituteNew York 12180USA

如何利用多源异构时空数据进行准确的轨迹预测并且反映移动对象的移动特性是轨迹预测领域的核心问题.现有的大多数轨迹预测方法是长序列轨迹模式预测模型,根据历史轨迹的特点进行预测,或将当前移动对象的轨迹位置放入时空语义场景根据... 详细信息

如何利用多源异构时空数据进行准确的轨迹预测并且反映移动对象的移动特性是轨迹预测领域的核心问题.现有的大多数轨迹预测方法是长序列轨迹模式预测模型,根据历史轨迹的特点进行预测,或将当前移动对象的轨迹位置放入时空语义场景根据历史移动对象轨迹预测位置.综述当前常用的轨迹预测模型和算法,涉及不同的研究领域.首先,阐述了多模式轨迹预测的主流工作,轨迹预测的基本模型类;其次,对不同类的预测模型进行总结,包括数学统计类、机器学习类、滤波算法,以及上述领域具有代表性的算法;再次,对情景感知技术进行了介绍,描述了不同领域的学者对情景感知的定义,阐述了情景感知技术所包含的关键技术点,诸如情景感知计算、情景获取和情景推理的不同类模型,分析了情景感知的不同分类、过滤、存储和融合以及它们的实现方法等.详细介绍了情景感知驱动的轨迹预测模型技术路线及各阶段任务的工作原理.给出了情景感知技术在真实场景中的应用,包括位置推荐,兴趣点推荐等,通过与传统算法对比,分析情景感知技术在此类应用中的优劣.详细介绍了情景感知结合LSTM(long short-term memory)技术应用于行人轨迹预测领域的新方法.最后,总结了轨迹预测和情景感知研究的当前问题和未来发展趋势.

关键词：轨迹预测时空数据库移动数据库数据挖掘机器学习情景感知计算

AP-IS:面向多模态数据的智能高效索引选择模型

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自动化学报 2024年

作者：乔少杰刘晨旭韩楠徐康镭蒋宇河元昌安吴涛袁冠成都信息工程大学软件工程学院成都信息工程大学管理学院南宁师范大学广西人机交互与智能决策重点实验室重庆邮电大学网络空间安全与信息法学院中国矿业大学计算机科学与技术学院

面对复杂的多模态数据场景,现有的索引选择方法存在诸多局限性.首先,大多数方法考虑场景较为单一,不能针对特定数据模态选择合适的索引结构,进而无法有效应对海量多模态数据;其次,现有方法未考虑索引选择时索引构建的代价,无法有效应对... 详细信息

面对复杂的多模态数据场景,现有的索引选择方法存在诸多局限性.首先,大多数方法考虑场景较为单一,不能针对特定数据模态选择合适的索引结构,进而无法有效应对海量多模态数据;其次,现有方法未考虑索引选择时索引构建的代价,无法有效应对动态的工作负载;再者,大量的冗余索引配置会消耗磁盘空间,降低数据的更新效率.针对上述问题,提出一种基于APEX DQN (Distributed prioritized experience replay in deep Q-network)模型,称为面向多模态数据的智能高效索引选择模型AP-IS (APE-X DQN for index selection). AP-IS设计了新型索引集编码和SQL语句编码方法,使AP-IS在感知多模态数据同时兼顾索引结构本身的特性,极大地降低索引的存储代价. AP-IS集成新型索引效益评估方法,在优化强化学习奖励机制的同时,监控数据库工作负载的执行状态,保证动态工作负载下AP-IS在时间和空间上的优化效果.在真实多模态数据集上进行大量实验,验证AP-IS模型在工作负载的执行时延、存储代价和训练效率等方面性能,结果均明显优于最新索引选择方法.

关键词：智能数据库多模态数据索引选择强化学习执行计划

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21世纪教育发展趋势

广西师院学报（自然科学版） 2000年第3期17卷 73-76页

作者：元昌安广西师范学院南宁530001

该文阐述了 2 1世纪教育发展的趋势 ,并提出了转变观念 ,深刻理解现代教育技术 ,适应现代化教育 ,深化教学改革的几点措施。

关键词： 21世纪教育发展发展趋势教学改革现代教育技术高校

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基于本体相似度的构件查询算法研究

计算机工程与科学 2010年第8期32卷 154-157,160页

作者：李文敬元昌安廖伟志广西师范学院计算机与信息工程学院

为了解决语义网环境下构件查询的查全查准率问题,本文提出了基于本体相似度构件查询算法。首先介绍了本体的形式化定义和构件的刻面描述方法,用本体语言(OWL)对构件本体进行形式化的描述;然后针对本体的概念相似度理论和构件刻面匹配度... 详细信息

为了解决语义网环境下构件查询的查全查准率问题,本文提出了基于本体相似度构件查询算法。首先介绍了本体的形式化定义和构件的刻面描述方法,用本体语言(OWL)对构件本体进行形式化的描述;然后针对本体的概念相似度理论和构件刻面匹配度公式存在的不足,用构件本体的概念相似度代替公式中的匹配度,对构件刻面匹配度公式进行改进和分析,提出了本体相似度构件查询算法;算法通过计算查询树和构件树各子刻面本体概念的RDF描述相似度和RDF图结构相似度,再由构件本体相似度匹配公式进行相似度的比较,检索出相似度高的构件。实验结果表明,该算法具有理想的查全查准率。

关键词：刻面描述构件本体本体相似度构件查询

个体最优共享GEP算法及其气象降水数据预测建模

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智能系统学报 2016年第3期11卷 401-409页

作者：彭昱忠元昌安李洁许明涛陈冰廉广西师范学院计算机与信息工程学院广西南宁530021 广西师范学院北部湾环境演变与资源利用教育部重点实验室广西南宁530001 广西科技师范学院数计系广西柳州545004

针对基因表达式编程算法存在进化后期收敛慢且容易陷入局部最优而降低其数据建模的性能问题,和降水量因受诸多自然因素相互影响而难以准确地建模与预测的问题,提出了一种改进的基因表达式编程算法。该算法具有染色体最优状态记忆功能,... 详细信息

针对基因表达式编程算法存在进化后期收敛慢且容易陷入局部最优而降低其数据建模的性能问题,和降水量因受诸多自然因素相互影响而难以准确地建模与预测的问题,提出了一种改进的基因表达式编程算法。该算法具有染色体最优状态记忆功能,在进化过程中可以按条件学习自身的历史经验知识,以加强局部搜索能力和促进收敛,同时尽量控制个体的趋同化而保持种群的多样性。3组不同区域和不同类型的真实降水数据集的实验验证了其可以改善传统GEP算法后期收敛慢的问题,寻优能力更强,降水数据拟合和预测效果均显著优于传统GEP算法、BP神经网络和NAR神经网络等算法。

关键词：基因表达式编程经验共享时间序列气象建模降水预测演化计算演化建模