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基于子句正负文字的多元演绎算法

华中科技大学学报(自然科学版) 2024年

作者：曹锋杨小玲易见兵李俊江西理工大学信息工程学院

在自动定理证明的研究方法中，对子句中的文字进行分类研究是近十年的热点。基于多元演绎的良好特性，通过对参与演绎的文字进行正负属性分类，提出了一种基于子句正负文字的多元演绎方法，通过主文字的属性得到子句的演绎顺序，具有较... 详细信息

在自动定理证明的研究方法中，对子句中的文字进行分类研究是近十年的热点。基于多元演绎的良好特性，通过对参与演绎的文字进行正负属性分类，提出了一种基于子句正负文字的多元演绎方法，通过主文字的属性得到子句的演绎顺序，具有较好的文字消元作用，从而优化多元演绎路径；基于该方法提出了一种多元演绎算法，该算法通过矛盾体分离式评估和回溯机制使文字可灵活参与设定条件的演绎，从而提升多元演绎的效率。将该多元演绎算法运用到国际先进的一阶逻辑自动定理证明器Eprover2.6中，以2022年和2023年国际竞赛例为测试对象，在300秒的标准测试时间内，加入了该算法的Eprover2.6相比原始的Eprover2.6分别多证明了18个定理和17个定理；证明定理数量相同时，平均证明时间分别缩短了6.485秒和5.092秒；能证明Eprover2.6未证明的19个定理和18个定理，分别占未证明定理总数的15.70%和14.63%；以TPTP（Thousands of Problems for Theorem Provers）问题库中rating为1的问题为测试对象，能证明10个其它所有证明器都无法证明的定理。实验结果表明，提出的基于子句正负文字的多元演绎方法和算法能有效提升一阶逻辑自动定理证明的能力和效率。

关键词：自动定理证明二元归结多元演绎一阶逻辑证明器

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基于子句综合权重的多元动态演绎算法及应用

武汉大学学报(理学版) 2024年

作者：曹锋徐梓伟易见兵李俊江西理工大学信息工程学院

针对多元演绎如何有效选取子句，通过分析演绎前后项合一能力的变化，提出了一种子句影响度的度量方法；通过分析子句影响度、剩余文字个数以及文字演绎能力对多元动态演绎过程的影响，提出了一种子句综合权重的子句评估方法，能有效控... 详细信息

针对多元演绎如何有效选取子句，通过分析演绎前后项合一能力的变化，提出了一种子句影响度的度量方法；通过分析子句影响度、剩余文字个数以及文字演绎能力对多元动态演绎过程的影响，提出了一种子句综合权重的子句评估方法，能有效控制矛盾体分离式的文字个数；基于该子句评估方法提出了一种有效选择子句的多元动态演绎算法，将该算法应用到国际顶尖的一阶逻辑自动定理证明器Eprover3.1中，以最新的国际自动定理证明器竞赛例（FOF组）为测试对象，测试结果表明，加入了本文多元动态演绎算法的Eprover3.1比原始Eprover3.1多证明定理18个，且在难问题判定上，能证明出8个其他所有证明器都未能证明的定理。

关键词：多元演绎子句评估矛盾体分离式一阶逻辑自动定理证明器

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矛盾体分离单元结果演绎方法及应用

计算机工程与科学 2024年

作者：曹锋谢燏易见兵李俊江西理工大学信息工程学院

一阶逻辑自动定理证明是人工智能领域重要的研究内容。为提高单元结果归结演绎效率，提出了一种新的基于多元、动态、协同的单元结果演绎方法，称为矛盾体分离单元结果演绎方法，详细地给出了其演绎定义、演绎方法、演绎的优势分析及算... 详细信息

一阶逻辑自动定理证明是人工智能领域重要的研究内容。为提高单元结果归结演绎效率，提出了一种新的基于多元、动态、协同的单元结果演绎方法，称为矛盾体分离单元结果演绎方法，详细地给出了其演绎定义、演绎方法、演绎的优势分析及算法实现；提出的演绎方法允许多个子句同时参与演绎，且允许多个非单元子句参与1次单元结果演绎，能较好地处理长子句；提出的演绎算法能使用策略选定较优的子句和动态设定变元合一的复杂度，并通过回溯机制优化搜索的演绎路径。以近两年国际证明器竞赛例（分别为500个）和TPTP问题库中rating为1的问题作为测试对象，加入了矛盾体分离单元结果演绎算法的Eprover和原始Eprover相比分别多证明了10个定理和10个定理，分别能证明Eprover无法证明的17个定理和13个定理，能证明出9个其它所有证明器都无法证明rating为1的定理。实验结果表明，提出的矛盾体分离单元结果演绎方法能有效地应用于一阶逻辑自动定理证明。

关键词：一阶逻辑自动定理证明人工智能单元结果归结矛盾体分离规则

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矛盾体分离超演绎方法及应用

计算机应用 2024年

作者：曹锋杨小玲易见兵李俊江西理工大学信息工程学院

作为当前自动定理证明器中常用的推理机制，传统基于二元演绎超归结方法的推理过程限定每次有且只有2个子句参与演绎，这种分离的演绎步骤导致演绎缺失导向性和预判性，演绎效率有待提升。为了提升演绎效率，在理论上，针对传统的超归... 详细信息

作为当前自动定理证明器中常用的推理机制，传统基于二元演绎超归结方法的推理过程限定每次有且只有2个子句参与演绎，这种分离的演绎步骤导致演绎缺失导向性和预判性，演绎效率有待提升。为了提升演绎效率，在理论上，针对传统的超归结方法引入多元演绎思想，提出矛盾体分离超演绎定义和方法，它具有多元性、动态性和导向性的演绎特性；在算法实现中，考虑子句参与演绎具有多元和协同特性，并灵活设定演绎的条件，提出一种具有回溯机制的矛盾体分离超演绎算法。将所提算法应用于Eprover3.1证明器中，以国际自动定理证明器2023年竞赛例和TPTP(ThousandsofProblemsfor Theorem Provers)问题库中难度系数为1的问题作为测试对象，在300s内，应用所提算法的Eprover3.1证明器比原始Eprover3.1多证明了定理15个，测试相同数量的定理时，所提算法的平均证明时间缩减了1.326s，能够证明7个难度系数为1的定理。测试结果表明，所提算法能有效地应用于一阶逻辑自动定理证明，提升自动定理证明器的证明能力和效率。

关键词：定理证明器二元演绎超归结多元演绎矛盾体分离

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窗口自适应的大形变肺图像配准网络设计

光学学报 2024年

作者：易见兵陈曦曹锋杨书新陈鑫江西理工大学信息工程学院多维智能感知与控制江西省重点实验室

肺图像配准广泛应用于图像引导放射治疗，而大形变配准耗时较大且配准精度较难达到临床应用要求。针对以上问题，本文提出一种结合关键点周围的强度特征和局部关键点几何结构特征的肺CT图像配准方法。该方法首先利用窗口自适应模块计算... 详细信息

肺图像配准广泛应用于图像引导放射治疗，而大形变配准耗时较大且配准精度较难达到临床应用要求。针对以上问题，本文提出一种结合关键点周围的强度特征和局部关键点几何结构特征的肺CT图像配准方法。该方法首先利用窗口自适应模块计算强度特征相关系数以提高模型训练效率；接着利用多尺度残差卷积网络来提取更多尺度的特征细节信息和缓解由于网络层数增加导致的梯度消失问题；最后利用密集连接的图卷积提取局部关键点间的几何结构特征和强度特征相结合的信息，通过强度特征和局部点间的几何结构特征信息来共同表征配准图像对点间对应关系，以提高肺图像配准的鲁棒性。在DIR-lab、COPDgene和Creatis数据集对算法进行验证，本文算法的目标配准误差分别为1.21mm、1.53mm和1.00mm，相较于Graphregnet算法，本文算法在DIR-lab、COPDgene和Creatis数据集分别减少了18.8%、13.1%和6.5%，且配准时间仅为0.57s。实验结果表明，本文算法能有效地提升配准精度，且具有较好的实时性和鲁棒性。

关键词：图像处理大形变配准窗口自适应多尺度残差卷积密集图卷积

一种基于子句稳定度的多元动态演绎算法及应用

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广西师范大学学报(自然科学版) 2024年

作者：曹锋王家帆易见兵李俊江西理工大学信息工程学院

一阶逻辑自动定理证明是人工智能领域的核心基础。启发式策略在提升一阶逻辑自动定理证明器方面备受关注，其中根据子句属性选择较优子句参与演绎为重要的研究内容。基于矛盾体分离规则，将子句中的文字分为构建标准矛盾体的文字和构建... 详细信息

一阶逻辑自动定理证明是人工智能领域的核心基础。启发式策略在提升一阶逻辑自动定理证明器方面备受关注，其中根据子句属性选择较优子句参与演绎为重要的研究内容。基于矛盾体分离规则，将子句中的文字分为构建标准矛盾体的文字和构建矛盾体分离式的文字，通过分析变元项、函数项、基项之间的联系与差异，提出了一种基于稳定度的子句评估方法，其核心思想是通过所含项的组成部分度量子句参与演绎的稳定程度；提出了一种基于子句稳定度的多元动态演绎算法(CFA， Clause Stability Algorithm)，旨在搜索当前演绎过程中的较优路径；将提出的CFA算法应用于国际著名证明器Prover9(CFA＿P证明器)和国际顶尖证明器Eprover2.6(CFA＿E证明器)，使用CFA＿P和CFA＿E对国际CASC-26 FOF组竞赛例进行测试，相比原始Prover9和原始Eprover2.6，CFA＿P多证明119个定理、CFA＿E多证明11个定理；在证明相同定理总数的情况下，CFA＿P缩短了14.76秒、CFA＿E缩短了2.54秒；针对Eprover2.6未证明的94个定理进行单独测试，CFA＿E能证明27个定理，占定理总数的28.7%。实验表明了CFA算法的有效性以及在优化演绎路径方面具有良好作用，能提高一阶逻辑自动定理证明器的性能。

关键词：一阶逻辑定理证明人工智能启发式策略多元动态演绎

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视听融合耦合坐标自注意的单目深度估计

计算机辅助设计与图形学学报 2024年

作者：马存良蒲江川许春冬易见兵嘉明珍江西理工大学信息工程学院

针对单目图片和声音回波信号都含空间信息这一特点，提出一种视听融合的单目深度估计方法. 首先，通过池化金字塔模块融合分析回波与材料特征来自适应估计单目图片的离散深度值; 然后，采用卷积神经网络和Transformer相结合的方法对... 详细信息

针对单目图片和声音回波信号都含空间信息这一特点，提出一种视听融合的单目深度估计方法. 首先，通过池化金字塔模块融合分析回波与材料特征来自适应估计单目图片的离散深度值; 然后，采用卷积神经网络和Transformer相结合的方法对单目图片进行编码，改进坐标注意力提出坐标自注意力模块对图片特征解码获得离散深度值的概率分布; 最后，将像素点的深度值建模为离散深度值的期望来构建最终深度图. 实验结果表明，在仿真数据集Replica和Matterport3D数据集上，所提方法的均方根误差分别为0.205和0.875，相对误差分别为0.095和0.161，均取得具有竞争力的结果; 在真实数据和含噪声数据中，该方法能够应用于真实场景的深度估计.

关键词：单目深度估计视听融合池化金字塔模块自注意力

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基于特征增强的高分辨率人体姿态估计网络

电子测量技术 2024年第2期47卷 131-141页

作者：谢唯嘉易见兵曹锋李俊江西理工大学信息工程学院赣州341000

在轻量级卷积神经网络进行高分辨率人体姿态估计时存在提取特征不充分,针对该问题,提出了一种基于特征增强的高分辨率人体姿态估计网络。首先利用空洞卷积补全操作提取图像特征,以避免特征信息丢失且保持模型参数基本不变;接着利用池化... 详细信息

在轻量级卷积神经网络进行高分辨率人体姿态估计时存在提取特征不充分,针对该问题,提出了一种基于特征增强的高分辨率人体姿态估计网络。首先利用空洞卷积补全操作提取图像特征,以避免特征信息丢失且保持模型参数基本不变;接着利用池化增强模块进行卷积提取特征的选择,以保留重要特征且减轻传统池化模块对提取特征造成的破坏;最后利用加强通道信息交互的深度可分离卷积模块进行特征提取,以保持该模块的参数量较少且能够提高其特征提取能力。在COCO2017数据集进行性能测试,本文算法和DiteHRNet30算法的AR值分别为77.9%和77.2%;在MPII数据集进行性能测试,本文算法和DiteHRNet30算法的PCKh值分别为32.6%和31.7%。实验结果表明,本文算法在人体姿态估计精度和算法复杂度之间能够达到较好的平衡。

关键词：人体姿态估计轻量级网络高分辨率空洞卷积池化深度可分离卷积

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多尺度特征融合的点云配准算法研究

广西师范大学学报（自然科学版） 2024年第3期42卷 108-120页

作者：易见兵彭鑫曹锋李俊谢唯嘉江西理工大学信息工程学院江西赣州341000

现有点云配准算法提取的特征不够丰富,导致配准精度很难进一步提升。针对该问题,本文提出一种基于深度学习的多尺度特征融合点云配准算法。首先,利用EdgeConv提取多个不同尺度的特征,该特征能够保持局部几何结构特性;接着,引入非线性极... 详细信息

现有点云配准算法提取的特征不够丰富,导致配准精度很难进一步提升。针对该问题,本文提出一种基于深度学习的多尺度特征融合点云配准算法。首先,利用EdgeConv提取多个不同尺度的特征,该特征能够保持局部几何结构特性;接着,引入非线性极化注意力对其输出特征进行筛选,从而提高特征信息的有效性;然后,将以上多尺度特征进行融合并再次利用EdgeConv提取其特征,从而提高特征的表达能力;在刚体姿态估计阶段,采用线性李代数处理旋转变换以充分挖掘点云中的变换信息;最后,根据配准过程中提取点云特征的变化,动态调整损失函数各组成部分的权重,获得更准确的模型预测结果。在ModelNet40数据集上进行实验,本文算法在训练集和测试集样本种类相同时的旋转误差为1.8267,位移误差为0.0010;在训练集和测试集的样本种类不相同时(泛化实验)的旋转误差为2.9794,位移误差为0.0010。实验结果表明,本文算法的配准精度相比当前主流算法均有提高且泛化性能较好。

关键词：深度学习点云配准特征提取刚体目标姿态估计李代数

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