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一种基于时间分配的电压协变编码方法及应用

仪器仪表学报 2009年第6期30卷 1211-1217页

作者：周时莹秦贵和赵耀王国强吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室

提出一种基于时分多址的电压协变通信方法,适用于功能需求简单、实时性要求不很强且低成本的小型汽车控制系统。该方法把电压量化规则定义的多阶多值电压值作为数据信号,根据时分多址规则将时间分割成时隙,系统主控单元根据运行情况将... 详细信息

提出一种基于时分多址的电压协变通信方法,适用于功能需求简单、实时性要求不很强且低成本的小型汽车控制系统。该方法把电压量化规则定义的多阶多值电压值作为数据信号,根据时分多址规则将时间分割成时隙,系统主控单元根据运行情况将一个系统运行帧内的时隙分配给需要的单元节点,使其能够在该时隙内发送/接收量化的电压值,从而实现电压值协同时分多址规则变化的通信原理。介绍了基于该方法的汽车控制系统组成和工作原理,并进行试验台测试。结果表明,该汽车控制系统在响应时间、传输速率和可靠性方面都优于波特率为100Kbps的CAN网络,且开发成本低、易于工程实现。

关键词： TDMA 电压量化协变通信

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邻域平衡密度聚类算法

计算机研究与发展 2010年第6期47卷 1044-1052页

作者：武佳薇李雄飞孙涛李巍符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学)

聚类是数据挖掘领域的一项重要分析手段.在分析核心对象与其邻域对象的分布特征后,引入对象的投影点,对象的邻域平衡、平衡核心对象、边界稀疏对象等概念.提出一种新的基于密度的聚类算法bDBSCAN(balance-DBSCAN).算法将核心对象邻域中... 详细信息

聚类是数据挖掘领域的一项重要分析手段.在分析核心对象与其邻域对象的分布特征后,引入对象的投影点,对象的邻域平衡、平衡核心对象、边界稀疏对象等概念.提出一种新的基于密度的聚类算法bDBSCAN(balance-DBSCAN).算法将核心对象邻域中的对象投影,进行向量单位化,考察核心对象的邻域平衡性,将与平衡核心对象平衡密度可达的对象聚成一个簇.理论分析和实验结果表明,算法可以处理任意形状的簇,有效地排除边界稀疏对象这类噪声,并且可以解决高维数据聚类边界区分不明显、噪声对象多等问题,提高了聚类精度.算法的时间复杂度与DBSCAN近似.

关键词：投影点邻域平衡平衡核心对象边界稀疏对象基于密度的聚类算法

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动态有序树存储模型与实现方法

计算机研究与发展 2013年第5期50卷 969-985页

作者：特日根李巍李雄飞符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 长春130012

XML作为半结构化数据模型的代表,其文档较大,存储动态有序树时需要较多空间成为其明显的缺点,对XML文档进行二进制的编码压缩可以有效地减少存储空间.提出了一种不仅可以对有序树进行空间高效存储,又可以实现有序树的动态化操作的封装... 详细信息

XML作为半结构化数据模型的代表,其文档较大,存储动态有序树时需要较多空间成为其明显的缺点,对XML文档进行二进制的编码压缩可以有效地减少存储空间.提出了一种不仅可以对有序树进行空间高效存储,又可以实现有序树的动态化操作的封装包结构.此结构通过将有序树的二进制编码段分段处理的方法,减少了修改量.并通过三重定位的方法快速选定要修改的封装包.针对有序树动态化后出现的节点意义丢失的问题,提出了对树进行辅助描述的高效节点序号表,通过节点序号表可以记录每个节点的内容及意义,进而补充了二进制编码只能表示树结构的缺点.并通过建立有效的序号修改表对其进行快速高效的更新.通过设计对动态树的各种常用操作,并计算出各种操作的空间及时间复杂度,表明了通过此结构可以实现动态有序树的空间高效存储.

关键词：动态有序树 XML压缩查询处理二进制编码树更新算法

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云计算中的数据放置与任务调度算法

计算机研究与发展 2014年第11期51卷 2416-2426页

作者：王强李雄飞王婧符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 长春130012

在海量数据的云计算中,通常面临着数据传输时间长的问题.针对目前大多数数据放置与任务调度算法存在的副本静态性和传输标准精确度的不足,提出了一种动态调整副本个数、以时间作为衡量数据传输标准的数据放置与任务调度算法.该算法根据... 详细信息

在海量数据的云计算中,通常面临着数据传输时间长的问题.针对目前大多数数据放置与任务调度算法存在的副本静态性和传输标准精确度的不足,提出了一种动态调整副本个数、以时间作为衡量数据传输标准的数据放置与任务调度算法.该算法根据数据访问频率和存储大小,动态地调整副本个数,一方面减少了低访问率副本对存储空间的浪费;另一方面也减少了高访问率副本所需跨节点传输次数.考虑到节点间网络带宽的差异性,确定以数据传输时间作为传输衡量标准,提高了传输标准的精确度.实验结果表明,除了任务集和网络节点均较少的情况外,该算法均能有效地减少数据传输时间,甚至在任务集合和网络节点较多的情况下,能减少近50%的传输时间.

关键词：云计算数据放置任务调度数据传输数据副本

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永恒语言学习研究与发展

浙江大学学报（工学版） 2017年第1期51卷 82-88页

作者：丰小月梁艳春林希珣管仁初吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林长春130012 吉林大学珠海学院符号计算与知识工程教育部重点实验室珠海市分实验室广州珠海519041

为了构建智能的语言学习模型,Tom ***教授2010年在美国人工智能协会(AAAI)上提出永恒语言学习(NELL)的概念.NELL模型主要运用半监督学习和自然语言处理技术,持续不断地从互联网上获取大量文本,抽取知识,丰富知识库,使永恒语言学习模型... 详细信息

为了构建智能的语言学习模型,Tom ***教授2010年在美国人工智能协会(AAAI)上提出永恒语言学习(NELL)的概念.NELL模型主要运用半监督学习和自然语言处理技术,持续不断地从互联网上获取大量文本,抽取知识,丰富知识库,使永恒语言学习模型变得更加智能.介绍了永恒语言学习模型及模型的组成;描述了NELL的孕育和发展以及面临的6个主要问题,包括自省能力开发,每天需要短暂的人工监督,新谓词学习,新类型知识的学习;命名实体建模和更精确的统计学习模型构建;提出拟解决现有问题的新永恒语言学习模型.

关键词：永恒语言学习(NELL) 半监督学习语义漂移知识抽取知识整合

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一种自适应离散粒子群算法及其应用研究

电子学报 2009年第2期37卷 299-304页

作者：张长胜孙吉贵欧阳丹彤符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林长春130012

本文提出了一种改进的离散粒子群算法.为了克服算法的早熟收敛问题,引入了一个排斥过程用于增加群体的多样性,提出了一种控制群体多样性的准则,实现了算法运行过程中吸引和排斥过程的动态自适应切换.为了提高算法的收敛速度,提出了一种... 详细信息

本文提出了一种改进的离散粒子群算法.为了克服算法的早熟收敛问题,引入了一个排斥过程用于增加群体的多样性,提出了一种控制群体多样性的准则,实现了算法运行过程中吸引和排斥过程的动态自适应切换.为了提高算法的收敛速度,提出了一种惯性权重动态变化策略,在算法执行的不同阶段,使惯性权重随迭代次数动态自适应变化.试验中发现,引入局部搜索技术后,算法的性能会进一步提高.最后将此算法用于解决TSP问题及车间调度问题并与其他相关算法进行了比较,实验结果表明,收敛速度快,稳定性强.

关键词：粒子群算法作业调度群体多样性

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基于动态极大度的极小碰集求解方法

计算机研究与发展 2011年第2期48卷 209-215页

作者：张立明欧阳丹彤曾海林吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学)

在计算集合簇的碰集时,结合SE-Tree(set enumeration tree)形式化地表达计算过程,逐步生成所有的极小碰集.并在SE-Tree中添加了终止结点,避免了非极小碰集的产生,并且不会因剪枝而丢失正确的解.提出未扩展元素度的概念和结点度的概念,... 详细信息

在计算集合簇的碰集时,结合SE-Tree(set enumeration tree)形式化地表达计算过程,逐步生成所有的极小碰集.并在SE-Tree中添加了终止结点,避免了非极小碰集的产生,并且不会因剪枝而丢失正确的解.提出未扩展元素度的概念和结点度的概念,进而在扩展SE-Tree结点时按照未扩展元素度由大到小的顺序扩展,极早地生成集合簇的碰集,减少枚举树生成的结点个数,并且直接根据结点度得出结点对应的集合是否为集合簇的碰集,避免计算集合是否为集合簇的碰集.实验结果表明,该算法程序容易编制且效率较好.

关键词：基于模型的诊断极小碰集 SE-Tree 动态极大度向量交集

电商异构网络中基于多层信息融合的用户社区划分算法

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数据分析与知识发现 2022年第5期6卷 89-98页

作者：冯勇徐文韬王嵘冰徐红艳张永刚辽宁大学信息学院沈阳110036 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

【目的】当前用户社区划分算法大多因缺乏对电商网络异构性的考量,导致社区划分准确度不高。为此,本文提出一种电商异构网络中基于多层信息融合的用户社区划分算法。【方法】根据不同关系类型对电商异构网络进行分层处理,构造基于不同... 详细信息

【目的】当前用户社区划分算法大多因缺乏对电商网络异构性的考量,导致社区划分准确度不高。为此,本文提出一种电商异构网络中基于多层信息融合的用户社区划分算法。【方法】根据不同关系类型对电商异构网络进行分层处理,构造基于不同关系类型的用户节点嵌入;通过表征融合将不同层的用户嵌入合并,获得电商异构网络中的用户融合嵌入表征;使用目标函数优化用户节点的相关参数;最后,通过改进的K-means算法形成用户聚类,得到合理的用户社区划分结果。【结果】本文所提算法与基于DeepWalk、Node2Vec、GCN等主流用户社区划分算法中的次优算法相比,在NMI和Sim@5指标上分别提升6.4%和1.7%,在有效表征用户节点及精确划分用户社区方面都有良好的表现。【局限】未考虑电商异构网络中所包含的时间信息,同时忽略了网络中噪声点所产生的影响。【结论】本文算法切实有效,在电商领域有助于提升好友预测、群组推荐等核心应用的性能。

关键词：异构网络电子商务表征学习社区划分

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一种基于自适应区域分割的地形模型简化方法

计算机研究与发展 2010年第1期47卷 53-61页

作者：张慧杰吕英华刘淑华东北师范大学计算机学院长春130117 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

鉴于统一误差计算模型简化方法自适应性差的问题,提出了一种根据地势特征自适应分割地形区域从而有选择性地进行误差计算和模型简化的方法.针对地形模型数据量大的特点,建立了细节层次结构,并证明了空间快速索引方法的有效性.为了解决... 详细信息

鉴于统一误差计算模型简化方法自适应性差的问题,提出了一种根据地势特征自适应分割地形区域从而有选择性地进行误差计算和模型简化的方法.针对地形模型数据量大的特点,建立了细节层次结构,并证明了空间快速索引方法的有效性.为了解决平缓地势区域分割困难的问题,提出了基于凸点和扩散点相结合的特征选择算法,并有效控制了特征点的密度.在此基础上提出了多分辨率邻域节点查找与匹配方法,实现了区域的快速粗粒度分割.提出了地表起伏度计算方法,进一步评价了分割区域的地势特征,从而对部分区域进行细分处理.在真实数据上进行了实验研究,结果表明算法性能以及简化模型的精度和自适应性较好.

关键词：层次结构多分辨率网格模型起伏度区域分割简化模型