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F-粗规律与它的属性控制

山东大学学报（理学版） 2008年第12期43卷 66-72,76页

作者：修明陈保会史开泉集美大学工程技术学院福建厦门361021 山东大学数学学院山东济南250100

函数单向S-粗集(Function one direction singular rough sets)是用具有动态特性的R-函数等价类[u]定义的,函数单向S-粗集具有规律(函数)特征。利用函数单向S-粗集,给出F-粗规律(w-(x)F,w-(x)F)的结构,粗规律(w-(x),w-(x))的属性特征,... 详细信息

函数单向S-粗集(Function one direction singular rough sets)是用具有动态特性的R-函数等价类[u]定义的,函数单向S-粗集具有规律(函数)特征。利用函数单向S-粗集,给出F-粗规律(w-(x)F,w-(x)F)的结构,粗规律(w-(x),w-(x))的属性特征,属性距离,状态系数概念,利用这些概念,提出F-粗规律与它的属性控制,给出属性控制准则,属性控制定理与应用。F-粗规律与它的属性控制是函数S-粗集(Function singular rough sets)中的一个新的应用研究方向。

关键词：函数单向S粗集粗规律属性特征属性控制属性控制定理

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函数P-集合与信息规律的属性控制

计算机科学 2012年第7期39卷 225-228页

作者：林蓉史开泉三明学院数学与信息工程学院三明365004 山东大学数学与系统科学学院济南250100

函数P-集合(Function Packet sets)是一个新的数学模型与新的数学结构,是研究动态信息系统信息规律的一个新理论与新方法。函数P-集合是由函数内P-集合SF珚(function internal packet set SF珚)与函数外P-集合SF(func-tion outer packet... 详细信息

函数P-集合(Function Packet sets)是一个新的数学模型与新的数学结构,是研究动态信息系统信息规律的一个新理论与新方法。函数P-集合是由函数内P-集合SF珚(function internal packet set SF珚)与函数外P-集合SF(func-tion outer packet set SF)构成的函数集合对。函数P-集合具有规律(函数)特征、动态特性。利用这一特性,研究信息规律属性控制,给出函数P-集合与信息规律生成,实现信息规律属性控制定理及信息规律的属性控制在信息图像边界稳定中的应用。

关键词：函数P-集合信息规律属性控制

自然语言生成中基于对抗学习的属性控制方法研究

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自然语言生成中基于对抗学习的属性控制方法研究

作者：殷迪南京大学

学位级别：硕士

语言是人类进行信息表达和交流的重要工具。通过运用语言,人类既可以描述客观事实,又可以表达主观思想。随着深度学习技术的快速发展,自然语言生成（Natural Language Generation,简称NLG）这一自然语言处理与人工智能的核心研究方向,... 详细信息

语言是人类进行信息表达和交流的重要工具。通过运用语言,人类既可以描述客观事实,又可以表达主观思想。随着深度学习技术的快速发展,自然语言生成（Natural Language Generation,简称NLG）这一自然语言处理与人工智能的核心研究方向,在学术界受到了越来越多的关注,在工业界也出现了大量实际应用,如机器写作、聊天机器人等。灵活性与多样性是人类语言表达的重要特点。对于相同或相似的语义内容,人类可以灵活地使用多种不同的表达形式进行描述。出现这种现象的原因在于,在组织语言的过程中,人类既需要考虑描述什么语义内容,又会受到一些独立于语义内容的属性因素的影响,如语言风格、情感态度等。为了在实际场景中取得更好的应用效果,模型或系统在产生结果时,既要保证预期的语义内容被准确描述,又要对表达形式加以控制,使之符合具体场景的要求。于是,越来越多的研究者开始关注自然语言生成中的属性控制问题。在自然语言生成中引入属性控制,一方面要求模型能在指定属性上对生成结果的表达形式有着较好的控制效果,另一方面还要保证生成文本描述中属性无关的语义内容符合预期。大多数现有方法已经可以做到对属性的精准控制,但相关模型经常会生成一些语义内容严重不符合预期的结果。针对这一问题,本文分析了对自然语言生成的基本方法与属性控制研究的前沿进展,指出它们存在的共同问题是:在训练过程中,缺少对输入与输出序列之间语义关联的直接监督。基于对抗学习的框架,本文提出通过引入语义内容相关的判别模型来对带有属性控制的语言生成模型提供指导,并针对文本改写和对话生成两个语言生成任务分别给出了解决方案,主要工作如下:1.针对文本属性改写任务,本文提出了一种基于原文部分对照机制的对抗文本属性改写模型学习框架。为了更好地利用非平行语料中的信息,本文提出了一种语料挖掘方案,用于从非平行语料中挖掘出一些关于属性转换和内容保留的成对数据;然后,本文引入两个原文部分对照模型,分别在两个方面从成对数据中学习如何对照改写结果与原文以判断二者之间的关系,并在改写模型训练阶段提供指导实验结果表明,本文提出的方案能够有效提升文本属性改写模型的语义内容保留效果。2.在对话系统回复生成任务中,现有模型倾向于生成一些与输入语义关联度较低的“通用回复”,在属性可控的对话生成场景下,这一问题变得更加严重。与文本属性改写任务不同,大多数可控对话生成场景都存在较大规模的平行语料。对此,本文提出了一种新的可控生成模型学习框架,通过对抗学习与多任务学习的方式,对基于平行语料训练的属性可控对话生成模型与基于非平行语料训练的文本属性改写模型进行优势互补,从而加强对话生成模型学习语义关联的能力。实验结果表明,本文提出的方法能在取得精确属性控制的同时,显著提高生成回复的语义相关性与生成多样性。

关键词：自然语言生成属性控制对抗学习文本属性改写对话回复生成

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基于属性控制的对象存储系统

基于属性控制的对象存储系统

2008'中国信息技术与应用学术论坛

作者：肖亮谢长生魏沁祺李馨华中科技大学计算机学院武汉光电国家实验室华中科技大学计算机学院武汉光电国家实验室华中科技大学计算机学院武汉光电国家实验室华中科技大学计算机学院武汉光电国家实验室

随着存储系统规模的不断扩展,传统的基于块的存储结构不再能兼顾高性能、高可靠性、高可用性及安全性这些性能,基于属性控制的对象存储是一个解决之道。在回顾对象存储和属性管理研究现状的基础上,分析了存储系统的属性,定义了属性类并... 详细信息

随着存储系统规模的不断扩展,传统的基于块的存储结构不再能兼顾高性能、高可靠性、高可用性及安全性这些性能,基于属性控制的对象存储是一个解决之道。在回顾对象存储和属性管理研究现状的基础上,分析了存储系统的属性,定义了属性类并建立了数据组织策略的对应关系,通过存储对象组织并传递与负载相关的各种属性信息, 设备再根据这些属性实施优化策略。给出了符合 T10 OSD 标准协议的存储策略模型。测试结果表明,实验系统比传统的基于块的存储系统具有较高的 I/O 性能。

关键词：属性控制接口对象存储

来源： cnki会议评论

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基于多级控制的土地利用现状制图综合研究

基于多级控制的土地利用现状制图综合研究

作者：冉智敏中国地质大学(北京)

学位级别：硕士

土地利用数据是反映土地的地理位置、数量、空间分布结构及其利用情况等的数据资料,是相关部门进行国土资源管理、制定各种发展计划的科学依据。只是不同的部门通常需要不同比例尺的土地利用图,这样就一定会涉及到土地利用数据的制图综... 详细信息

土地利用数据是反映土地的地理位置、数量、空间分布结构及其利用情况等的数据资料,是相关部门进行国土资源管理、制定各种发展计划的科学依据。只是不同的部门通常需要不同比例尺的土地利用图,这样就一定会涉及到土地利用数据的制图综合。目前,针对土地利用数据的制图综合有着大量的研究,也有相当丰富的研究成果。但是,现有的制图综合侧重单要素的综合,即面向要素的制图综合,研究内容集中在对某要素进行操作的算法选取与改进上。本文从面向地图的角度出发,以土地利用数据的制图综合过程为研究对象,建立多级控制体系,分别以属性控制、图形控制、拓扑控制对综合后地图要素分布、地图图形精度以及要素拓扑关系进行控制。属性控制分为两级,第一级控制为级别控制,是为了保证综合结果主题内容的正确性,满足行业需求与标准;第二级控制为地类重要性控制,它是在图形综合过程中需要进行的控制,该级控制是为了保证地图表达内容的完整性,维持区域地理特征综合前后的一致性。图形控制采用控制点的方式进行实现,分为两级,一级控制对整个图幅形成均匀控制,确保综合后图形的位置精度;第二级是对单个要素的控制,保证综合前后图形的基本形状保持一致。拓扑控制,是为了保证综合前后地图要素拓扑特征的正确性及多要素之间拓扑关系的一致性,使用拓扑点的方式来实现控制。研究以咸丰县1∶1万土地利用数据为研究对象,将其综合至1∶5万,并从综合后地图内容图形精度、属性精度以及拓扑精度进行综合质量的全面评价。通过研究得出以下几个结论:1、图形控制对于图斑图形的位置、基本形态的控制效果显著,能够有效地控制误差的累积传播,使新编地图上要素整体位置变化细微,整幅地图有较高的位置精度;2、属性控制保证了地图表达内容的正确性,对于保持地类结构相似与布局稳定效果良好,综合效果满足要求;3、拓扑控制能够保证单一图层内部拓扑关系的正确性,同时能够维持多要素之间在综合前后需要保持的一致性关系。

关键词：制图综合多级控制图形控制属性控制拓扑关系控制

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元素迁移层次及隐形图像的分离—辨识

元素迁移层次及隐形图像的分离—辨识

作者：陈保会山东大学

学位级别：硕士

粗糙集理论作为一种处理不精确、不确定与不完全知识或数据的表达、学习、归纳的理论方法,由于它在机器学习与知识发现、数据挖掘、决策支持与系统分析等方面的广泛、成功的应用而成为当前计算机人工智能、信息科学等领域的研究热点之... 详细信息

粗糙集理论作为一种处理不精确、不确定与不完全知识或数据的表达、学习、归纳的理论方法,由于它在机器学习与知识发现、数据挖掘、决策支持与系统分析等方面的广泛、成功的应用而成为当前计算机人工智能、信息科学等领域的研究热点之一。唯物辩证法理论告诉我们事物总是在不断地变化发展过程中,世界上不存在静止的、一成不变的事物.在系统科学应用中,系统(如金融系统、风险投资系统、医疗诊断系统等)的各种问题多为动态的。经典的Pawlak粗糙集只是一个静态的粗糙集,对于处理动态问题显得无能为力。2002年,山东大学史开泉教授改进Pawlak粗糙集,提出具有动态特征的S-粗集(Singular rough sets),它拓展了Pawlak粗糙集的应用空间,为动态数据挖掘、动态知识发现和系统动态粗特性的研究提供了理论支持;随着对S-粗集的研究深入,史开泉教授发现对于处理系统规律问题S-粗集遭遇了困难。2005年,他将函数这一分析工具引入S-粗集,提出具有动态规律特征的函数S-粗集。函数S-粗集为系统规律挖掘、系统故障检测-识别、投资系统预警分析、利润估计、图象传递、材料发现、生物医学工程等应用领域提供新的理论工具。本文在总结前人工作的基础上,主要做了以下两个方面工作: 1.元素迁移是S-粗集理论中最基本也是最重要的概念,因为提出S-粗集理论的根本原因就是经典粗糙集缺乏动态性,而引入动态性的直接结果是元素迁移。元素迁移的包括元素迁出、元素迁出,这种迁出、迁入是具有不同层次的,如何刻画元素迁移层次对理解元素迁移的内涵是至关重要的。本文定义了元素迁移内点、元素迁移外点、元素迁移外聚点、元素迁移内聚点等概念,并给出扩张系数函数,粗隶属度函数等定量函数;利用这些概念,最后给出元素迁移向量的序关系和比较方法及其它们在股市信息识别系统中的应用。 2.根据函数S-粗集,定义了隐形图像、粗规律、属性距离、状态系数等概念,分析了这些概念在图像辨识系统和风险投资系统中的意义,在这些概念的基础上给出图像辨识准则;给出属性控制定理,属性控制准则以及它们应用。

关键词：函数S-粗集元素迁移隐形图像规律辨识属性控制

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P-集合及其应用特性研究

P-集合及其应用特性研究

作者：张丽山东大学

学位级别：硕士

在经典数学等学科中,若有限普通集合X={x1,x2,…xn},X具有1°.“精确性”,2°.“边界确定性”,3°.“静态性”。在多个现代数学分支理论中,人们都在遵守这三个特性.特性1°,2°,3°可以在有限普通集合X内的解决经典的数学问题,但是在处... 详细信息

在经典数学等学科中,若有限普通集合X={x1,x2,…xn},X具有1°.“精确性”,2°.“边界确定性”,3°.“静态性”。在多个现代数学分支理论中,人们都在遵守这三个特性.特性1°,2°,3°可以在有限普通集合X内的解决经典的数学问题,但是在处理动态问题时则无能为力。显然,给普通集合X补充动态特性（经典集合）,并提出P-集合（XF,XF）,这是必然的。因为其属性集a的变化（card（α）的大小变化）,会引起集合X结构的变化,从普通集合X中提出P-集合（XF,XF）,是符合哲学规律的。2008年,“动态性”被史开泉教授用来代替有限普通集合X （Cantor’s sets）的“静态性”,通过改进有限普通集合X,提出P-集合（Packet sets）[1,2],给出P-集合的结构。P-集合是由内P-集合XF- （nternal packet sets XF-）与外P-集合XF （Outer packet sets XF）构成的集合对,或者（XF,XF）是P-集合：P-集合具有集合对族的结构。提出P-集合的结构与P-集合与普通集合的关系,这些工作都是对普通集合的再认识,并符合人们对事物的认识过程.P-集合具有动态特性。在静态-动态意义下,普通集合是P-集合的特例,P-集合是普通集合的一般形式;在一定的条件下,P-集合能够回到普通集合的“原点”;P-集合是研究动态信息系统的一个新的理论和方法,我们利用P-集合能发现如动态信息系统的一些新特性,以往我们不知道这些特性。系统科学,信息科学的学者早就自觉或不自觉地使用着P-集合,并解决了许多应用问题,取得了正确的应用成果;然而我们并未给出P-集合的结构,特征。但是在系统科学,信息科学中,人们遇到的信息集合,居多都具有动态特性,并且在信息系统,识别系统中,作为基础的信息集合也具有动态特性。具有动态特性的信息系统和识别系统,用其基本研究工具——具有静态特性的普通集合造成信息系统,识别系统丢失多个特性;这使人们认识到“经典集”这个研究工具存在的缺陷。所以本文主要研究P-集合的动态特性及其应用。本文在探索研究P-集合理论中,主要做了以下几个方面的工作： 1.利用P-集合的动态结构与特性,以内P-集合为研究对象,给出F-数据外恢复概念,F-数据外-恢复定理,外-恢复的属性补充冗余原理,F-信息的动态分离及其简单应用;F-信息伪装的结构与特征,F-伪装模与真-伪信息筛选定理及应用的讨论。F-信息伪装的还原问题将在后续的论文中进行讨论。 2.P-集合的P-分离,P-关系及P-代数性质。给出P-集合的P-分离概念及定理,给出P-分离定理在未知信息系统中的应用;给出P-关系概念、度量特征和其基本特征与应用。证明P-关系和这些运算构成交换半群,给出P-集合生成的P-关系的结构特征,利用P-关系讨论内P-集合与外P-集合和基集合之间的联系,给出P-关系生成-恢复定理和P-关系的应用。给出内P-集合的依赖关系和度量,证明内P-集合在依赖关系下构成格,进而给出基于格论的内P-集合的相关性质,证明内P-集合（XF,==＞∧∨）是有限分配格,并证明其完备性,使人们对P-集合的特性有了更深层的认识。P-集合普遍存在于动态信息系统中,利用P-集合发现很多未知的特征,为研究工作提供新的思想和方法。 3.利用函数P-集合,讨论了函数P-集合的信息规律的动态特征,给出信息规律区间稳定定理以及在风险投资系统规律稳定中的应用;讨论函数P-集合与信息规律的属性控制,给出属性控制在图像边界稳定中的应用。函数P-集合的规律特性,还能够应用于动态信息系统状态特征的研究。本课题是在本人导师的指导下关于P-集合全新的理论与应用相结合的研究.P-集合是在有限普通集合的基础上建立的一个新的研究方向,具有动态特性和规律特性.本文的创新点是： 1.基于P-集合动态特性的多个识别准则. 2.基于P-集合动态特性的多个原理与应用. 3.基于函数P-集合的信息规律动态特性与属性控制研究

关键词： P-集合函数P-集合数据恢复 P-分离 P-关系 P-代数真-伪信息筛选信息规律属性控制

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基于可视化的图像和音乐特征解耦的研究

基于可视化的图像和音乐特征解耦的研究

作者：黄润泽福州大学

学位级别：硕士

近年来,通过改变自编码器的潜变量空间对数据的属性进行选择性控制已经引起了学术界的广泛关注。属性控制生成是数据生成领域中一个重要的研究方向,目的是由模型学习数据的不同特征,在生成的过程中通过简单的调控生成具有期望的特征的... 详细信息

近年来,通过改变自编码器的潜变量空间对数据的属性进行选择性控制已经引起了学术界的广泛关注。属性控制生成是数据生成领域中一个重要的研究方向,目的是由模型学习数据的不同特征,在生成的过程中通过简单的调控生成具有期望的特征的数据。通常,数据由深度生成模型进行表示学习并编码到潜变量空间中,通过查找潜变量空间维度和数据属性的对应关系来操控数据的属性。例如对于人脸图像数据,通过使用表示学习的方式,把脸部的特征分开编码在潜变量空间中的不同维度,只需简单的修改潜变量的特定维度就可以控制对应的脸部特征。不仅如此,特征解耦在艺术的创作领域也发挥着积极的作用,例如组合不同的旋律的特征生成有创造性的和悦耳的音乐等。然而一般由自编码器得到的潜变量空间是一维向量,无法直观的看出数据的特征,即特征编码的方式是隐式的,并且属性值和向量值并不符合线性单调的关系。这意味着无法直接从特征编码的潜变量中得到有效的信息,且对属性特征的操作是复杂的且费时费力。为此我们提出了一种新的基于编解‐解码器结构的模型,针对特定的数据集,把数据属性分成两个主要的特征编码为潜变量空间。编码后的潜变量空间可以通过可视化的方式直观呈现,方便对数据属性进行操作。首先对MNIST手写体和2‐d sprites数据,我们设计了编码‐解码器模型把每张图像数据解耦成可视化的位置特征和其他特征,位置特征定位图像像素的中心位置,其他特征控制手写体的厚度以及2‐d sprites的形状与大小等。解耦后的数据通过解码器进行还原,由于数据特征使用显式的方式进行编码,因此通过改变潜变量空间可以很方便的控制生成的图像的特征属性。定性和定量的实验均表明,对于MNIST手写数据集和Nottingham民歌数据集,通过这种方式可以控制的数据属性的数量和范围达到了最先进的水平。另一方面,我们进一步对民歌、巴赫众赞诗等音乐数据集使用同样的思想进行特征解耦,具体来说,把固定音符数的音乐片段的特征解耦成音高分布和节奏进行,并编码为可视化的潜变量。不同于先前的研究中以固定的旋律小节为单位,本文的方法以特定的音符数为单位,生成方式更灵活,并且采用和弦作为条件生成,指导旋律生成,有助于提高整体的音乐性。客观的实验表明,采用这种本文的方式不仅可以对生成的音乐的多种属性进行有效控制,还可以通过替换不同乐段的音高、和弦和节奏特征进行音乐的类比生成。另外,主观的实验表明,使用类比的方式生成的音乐比普通的Bi‐LSTM生成的音乐在多个指标上都具有明显的优势。最后,为了方便高效地利用潜变量进行属性控制,本文针对四种不同的音乐和图像的数据,进一步设计了用户操控界面,使用该界面可以很方便地修改潜变量用于对数据的属性进行调整。此外,该界面还可以自主设计整个潜变量空间,不使用已有的数据信息,直接通过解码器生成具有期望特征的数据。

关键词：表示学习特征解耦音乐生成属性控制深度生成模型

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智能音视多媒体信息生成研究

智能音视多媒体信息生成研究

作者：张浩电子科技大学

学位级别：硕士

通过端到端的深度卷积神经网络结构来学习特征表示,然后使用控制变量实现对生成信息的特定属性控制则是信息生成研究的一个重点方向。虽然将控制变量与输入信息或特征图级联能够实现对生成信息的特定属性控制,但控制变量与输入信息或特... 详细信息

通过端到端的深度卷积神经网络结构来学习特征表示,然后使用控制变量实现对生成信息的特定属性控制则是信息生成研究的一个重点方向。虽然将控制变量与输入信息或特征图级联能够实现对生成信息的特定属性控制,但控制变量与输入信息或特征图之间存在的信息量差异过大和维度不匹配将对属性控制带来一定的困难。因此本文对控制变量的引入方式进行了具体的分析和研究,并做了如下工作:(1)本文提出了一种控制信息引入方式,通过引入控制变量实现对生成信息的属性控制。本文的控制信息引入方式首先使用6层全连接层网络对控制变量进行非线性变换,使控制变量的通道数与网络提取到的特征通道数一致,解决了维度不匹配的问题。同时,通过自适应实例归一化将通道数相同的特征和控制变量的均值和方差在通道上进行对齐,实现了控制变量与特征的有效结合。(2)本文提出了一种表情可控图像生成算法,该算法基于本文提出的控制信息引入方式,通过面部肌肉运动单元向量对动漫风格人脸图像的表情属性进行控制。针对动漫风格人脸图像数据集中缺乏同一人脸的不同表情图像,在使用面部肌肉运动单元向量控制表情属性时为了避免人脸身份信息和其他细节信息丢失,在损失函数中引入了重建损失。最后通过实验表明本文控制信息引入方式通过面部肌肉运动单元向量对表情属性控制的有效性。(3)本文提出了一种基于主动学习的音乐生成算法,该算法使用本文提出的控制信息引入方式,通过乐器类别向量控制生成音乐的音色属性。针对从时序数据中提取乐谱特征和音色特征困难的问题,本文通过短时傅里叶变换得到音频文件对应的幅度谱,将时序数据变换为图像形式,然后通过乐器类别向量控制生成幅度谱的音色属性,最后通过短时傅里叶逆变换将音色变换后的幅度谱转换为音频文件,实现了对音乐生成过程中音色属性的控制。此外,为了解决乐谱相同而演奏乐器不同的音频文件缺失导致无法对音色转换后的音乐质量进行评价的问题,本文通过Classical Piano MIDI数据库和大规模音符数据库Nsynth建立了一个乐谱相同而演奏乐器不同的音频数据集。最后通过实验证明本文控制信息引入方式通过乐器类别向量对音色属性控制的有效性。

关键词：属性控制表情生成音色转换生成对抗网络主动学习