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融合HousE和注意力机制的知识推理模型

计算机科学 2024年第S01期51卷 135-142页

作者：朱玉亮刘俊涛饶子昀张毅曹万华武汉数字工程研究所武汉430205

知识推理技术是解决知识图谱缺失问题所提出的方法,并在近年来不断发展。为了解决推理中准确度低、可解释性差、适用性不强等问题,提出了一种融合注意力机制和HousE的知识推理模型Att-HousE。该模型由一个带注意力机制的规则生成器和一... 详细信息

知识推理技术是解决知识图谱缺失问题所提出的方法,并在近年来不断发展。为了解决推理中准确度低、可解释性差、适用性不强等问题,提出了一种融合注意力机制和HousE的知识推理模型Att-HousE。该模型由一个带注意力机制的规则生成器和一个带HousE嵌入的规则预测器组成,规则生成器生成推理需要的规则并传入预测器,预测器更新并得到不同规则的得分,然后通过EM算法不断训练优化生成器与预测器。具体而言,该模型是建立在RNNLogic的基础上并作出改进,注意力机制可以选取更值得关注的关系作为规则,提高了模型准确度,HousE嵌入则在处理复杂关系上更具有灵活性,并适用于建立多边关系。在公开实验数据集上的结果表明,Att-HousE在FB15K-237上做推理任务时,MRR指标整体比RNNLogic高出6.3%;在稀疏数据集WN18RR上,Hits@10指标整体比RNNLogic高出2.7%,证明了引入HousE和注意力机制后可以更全面地抓取和形成多边关系,提升知识推理的精度。

关键词：知识图谱补全知识推理注意力机制知识表示 EM算法

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一种用于弹目分配的决策方法

火力与指挥控制 2023年第3期48卷 49-56,66页

作者：吴亚楠张剑武汉数字工程研究所武汉430205

针对海战场上多类型反舰导弹攻击舰艇编队的弹目分配问题展开研究,建立多阶段多目标优化数学模型,采用多目标进化算法NSGA-II求解模型,提出一种基于改进专家法赋权的组合距离评估———灰色关联分析法CODAS_GRA,可从求解得到的Pareto最... 详细信息

针对海战场上多类型反舰导弹攻击舰艇编队的弹目分配问题展开研究,建立多阶段多目标优化数学模型,采用多目标进化算法NSGA-II求解模型,提出一种基于改进专家法赋权的组合距离评估———灰色关联分析法CODAS_GRA,可从求解得到的Pareto最优解集中选出唯一的最优分配方案。该方法将CODAS和GRA两种不同决策方法的优点进行结合,采用改进熵权法确定不同决策方法的偏好系数。实验表明,与其他5种未考虑领域特点的通用多准则决策方法相比,该方法所选出的弹目分配方案能够同时兼顾最大化毁伤效能和最小化弹药消耗两个目标,合理性强,方案更优。

关键词：多阶段武器目标分配多目标优化专家法赋权组合距离评估法

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应用知识图谱的推荐方法与系统

自动化学报 2021年第9期47卷 2061-2077页

作者：饶子昀张毅刘俊涛曹万华武汉数字工程研究所武汉430205

数据稀疏和冷启动是当前推荐系统面临的两大挑战.以知识图谱为表现形式的附加信息能够在某种程度上缓解数据稀疏和冷启动带来的负面影响,进而提高推荐的准确度.本文综述了最近提出的应用知识图谱的推荐方法和系统,并依据知识图谱来源与... 详细信息

数据稀疏和冷启动是当前推荐系统面临的两大挑战.以知识图谱为表现形式的附加信息能够在某种程度上缓解数据稀疏和冷启动带来的负面影响,进而提高推荐的准确度.本文综述了最近提出的应用知识图谱的推荐方法和系统,并依据知识图谱来源与构建方法、推荐系统利用知识图谱的方式,提出了应用知识图谱的推荐方法和系统的分类框架,进一步分析了本领域的研究难点.本文还给出了文献中常用的数据集.最后讨论了未来有价值的研究方向.

关键词：推荐系统协同过滤知识图谱表示学习知识推理

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软件需求工程技术综述

计算机科学 2022年第S02期49卷 766-779页

作者：王浩宇武汉数字工程研究所武汉430000

需求工程作为软件项目的首个过程,它的实施质量很大程度上能决定软件项目的成败。80年代中期敏捷软件开发的出现使得需求工程从由计划驱动过渡到现在的由价值取动。此外,硬件性能的大幅提升与人工智能的再度兴起使自然语言处理的效率和... 详细信息

需求工程作为软件项目的首个过程,它的实施质量很大程度上能决定软件项目的成败。80年代中期敏捷软件开发的出现使得需求工程从由计划驱动过渡到现在的由价值取动。此外,硬件性能的大幅提升与人工智能的再度兴起使自然语言处理的效率和规模与日俱增,需求工程更能本地易地利用自然语言处理来分析大量文本数据。物联网、边缘计算和大数据的出现使投资者和开发人员更容易获取到大量用户数据和商业信息,数据驱动的需求工程作为一种新概念也逐渐被业界所知。文中首先综述了需求工程的发展历程,包括从需求工程方法学开始,到面向对象建模,再到基于本体和面相特征的需求工程,以及与机器学习相关的自动化需求提取技术。随后重点介绍了3种需求工程相关的研究方向,包括需求工程中采用的自然语言处理方式和支持的部分语言类型,敏捷需求工程的发展历程以及近年提出的工具和方法,数据驱动的需求工程的概念、必要性、过程和近年主要采取的方法和实践。最后基于一些各国关于需求工程开展情况的报告,分析了需求工程近年遇到的困难和挑战,并对需求工程未来的发展进行展望。

关键词：需求工程敏捷开发自然语言处理数据驱动

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基于BP神经网络的智能云效能模型

计算机科学 2022年第2期49卷 353-367页

作者：夏静马中戴新发胡哲琨武汉数字工程研究所武汉430205

面对日趋庞大和复杂的智能应用,建立有效的云服务质量模型是评价云服务质量的重要手段。然而,由于智能云各层资源的多样性、动态性等特点,智能云服务效能的评估具有很大的难度。针对目前智能云计算领域缺乏标准和统一的云服务质量评价... 详细信息

面对日趋庞大和复杂的智能应用,建立有效的云服务质量模型是评价云服务质量的重要手段。然而,由于智能云各层资源的多样性、动态性等特点,智能云服务效能的评估具有很大的难度。针对目前智能云计算领域缺乏标准和统一的云服务质量评价指标和云服务建模手段的问题,文中将智能云抽象的服务质量具体化为云服务效能,云服务效能被定义为反映云服务能力水平的服务可用性、可靠性,以及体现服务效率的性能,即通过云服务效能输出定量的评价智能云的整体服务能力水平。并且提出了一种基于BP神经网络的智能云效能模型,通过BP神经网络模拟智能云服务的输入特征与服务效能之间复杂的非线性关系,一旦确定输入特征,即可预测输出的服务效能评价指标,这就要求效能模型能够实时并准确地根据系统配置输入特征,预测当前系统的服务能力。实验结果表明,BP神经网络模型作为智能云服务效能模型的建模工具,具有较好的计算效率和准确率。

关键词： BP神经网络智能云效能模型服务效能输入特征

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基于混合关键系统的容器调度架构设计

计算机科学 2023年第S01期50卷 901-905页

作者：邓广宏张棋恒武汉数字工程研究所武汉430205

针对实时容器和非实时容器混合的关键任务系统中的容器调度的实时性保障问题以及CPU资源的分配问题,提出了一种实时/非实时容器混合关键系统的容器调度架构,基于分层调度模型调度容器控制组的实时运行队列,并限制了非实时容器分配的系... 详细信息

针对实时容器和非实时容器混合的关键任务系统中的容器调度的实时性保障问题以及CPU资源的分配问题,提出了一种实时/非实时容器混合关键系统的容器调度架构,基于分层调度模型调度容器控制组的实时运行队列,并限制了非实时容器分配的系统资源,来确保每个实时容器的实时性;同时增加负载监控和均衡策略,在保证实时性的条件下对非实时容器占用的CPU资源进行合理分配。实验结果表明,该方法解决了实时容器和非实时容器混用情况下调度机制对实时容器造成的实时性降低问题。

关键词：混合关键系统实时容器 CPU调度 Docker Linux

基于无迹粒子滤波的WiFi-PDR融合室内定位技术

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计算机科学 2022年第S01期49卷 606-611页

作者：周楚霖陈敬东黄凡武汉数字工程研究所武汉430000

为提高室内定位的精度和稳定度,文中提出了一种基于无迹粒子滤波的WiFi-PDR融合的室内定位方法。为降低室内复杂环境对WiFi定位的影响,采用加权路径损失算法改善WiFi定位;为降低行人航迹推算误差累积效应,通过设定参考值划分行走周期并... 详细信息

为提高室内定位的精度和稳定度,文中提出了一种基于无迹粒子滤波的WiFi-PDR融合的室内定位方法。为降低室内复杂环境对WiFi定位的影响,采用加权路径损失算法改善WiFi定位;为降低行人航迹推算误差累积效应,通过设定参考值划分行走周期并对加速度数据进行平滑降噪处理,提高了步数计量的精度;在改进WiFi和PDR定位的基础上,提出使用无迹粒子滤波融合定位方法,并对粒子滤波进行抗差自适应优化,提高其鲁棒性。实验仿真结果表明该方法可以有效提高室内定位的精度和稳定性。

关键词：无迹粒子滤波 WiFi定位 PDR 室内定位信息融合

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一种基于Resnet的非稳态数据关联方法

华中科技大学学报（自然科学版） 2019年第8期47卷 81-85页

作者：陈世友蒲宇清刘颢武汉数字工程研究所

设计了一种基于残差网络的非稳态数据关联方法.利用残差网络对多层次和异构特征的提取能力求解数据关联问题中的最优决策函数.首先将全局关联问题分解为固定问题空间大小的基本关联问题,然后设计深度网络提取非稳态数据中的不变特征,找... 详细信息

设计了一种基于残差网络的非稳态数据关联方法.利用残差网络对多层次和异构特征的提取能力求解数据关联问题中的最优决策函数.首先将全局关联问题分解为固定问题空间大小的基本关联问题,然后设计深度网络提取非稳态数据中的不变特征,找到基本关联问题解的分类模型,可在误差分布变化和参数无法准确估计的情况下,提高关联鲁棒性和准确性.仿真试验结果表明:当误差分布参数在一定范围内变化和未知条件下,本算法优于联合概率数据关联(JPDA)算法和K近邻(KNN)算法.

关键词：数据融合目标跟踪深度学习深度神经网络特征提取

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面向战役级目标态势生成的航迹关联算法

华中科技大学学报（自然科学版） 2020年第9期48卷 31-37页

作者：李琳夏学知熊紫倩黄友澎武汉数字工程研究所湖北武汉430074

针对战役级目标态势数据量大、信息源数量多、采样频率各异、探测误差差异大、目标属性特征存在误判等问题,基于多尺度航迹聚类提出了一种面向战役级目标态势生成的航迹关联算法.首先利用等距滑动窗口均值滤波剔除目标异常数据点、降低... 详细信息

针对战役级目标态势数据量大、信息源数量多、采样频率各异、探测误差差异大、目标属性特征存在误判等问题,基于多尺度航迹聚类提出了一种面向战役级目标态势生成的航迹关联算法.首先利用等距滑动窗口均值滤波剔除目标异常数据点、降低传感器误差引起的数据抖动,重新估计目标航速和航向;然后综合目标量测数据的多维特征提出了一种轨迹相似性距离;最后基于该距离,分阶段进行基于多粒度网格聚类的粗聚类和基于密度聚类的精聚类完成目标数据关联判断,综合聚类结果和离群点得到关联结果.实验表明:提出的方法在战役级目标数据环境下,数据处理容量、关联正确率、身份异常稳定性等方面较现有航迹关联算法有一定的提升,适用于战役级目标态势生成应用.

关键词：目标关联航迹聚类随机误差目标态势态势生成战役态势