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题名基于伯努利分布的逻辑电路可靠度计算方法
被引量：2
- 1
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作者
蔡烁
邝继顺
刘铁桥
凌纯清
尤志强
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机构
湖南大学信息科学与工程学院
长沙理工大学计算机与通信工程学院
杭州电子科技大学管理学院
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第11期2292-2297,共6页
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基金
国家自然科学基金(No.61303042
No.60773207
+1 种基金
No.61472123)
湖南省教育厅科研基金(No.14C0028)
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文摘
在深亚微米及纳米级集成电路设计过程中,电路的可靠性评估是非常重要的一个环节.本文提出了一种利用概率统计模型计算逻辑电路可靠度的方法,将电路中的每个逻辑门是否正常输出看作一次随机事件,则发生故障的逻辑门数为某个特定值的概率服从伯努利分布;再利用实验统计单个逻辑门出错时电路的逻辑屏蔽特性,根据此方法计算出ISCAS’85和ISCAS’89基准电路可靠度的一个特定范围.理论分析和实验结果表明所提方法是准确和有效的.
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关键词
软错误
可靠度
概率统计模型
逻辑屏蔽
伯努利分布
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Keywords
soft error
reliability
probabilistic statistical model
logic mask
Bernoulli distribution
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分类号
TN406
[电子电信—微电子学与固体电子学]
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题名规则半自动学习的概率软逻辑推理模型
被引量：6
- 2
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作者
张嘉
张晖
赵旭剑
杨春明
李波
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机构
西南科技大学计算机科学与技术学院
西南科技大学理学院
中国科学技术大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2018年第11期3144-3149,3155,共7页
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基金
赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20170901)
教育部人文社会科学基金资助项目(17YJCZH260)
+2 种基金
四川省军民融合研究院开放基金资助项目(18sxb017
18sxb028)
四川信息管理与服务研究中心基金资助项目(SCTQ2016YB13)~~
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文摘
概率软逻辑(PSL)作为一种基于声明式规则的概率模型,具有极强的扩展性和多领域适应性,目前为止,它需要人为给出大量的常识和领域知识作为规则确立的先决条件,这些知识的获取往往非常昂贵并且其中包含的不正确的信息可能会影响推理的正确性。为了缓解这种困境,将C5.0算法和概率软逻辑相结合,让数据和知识共同驱动推理模型,提出了一种规则半自动学习方法。该方法利用C5.0算法提取规则,再辅以人工规则和优化调节后的规则作为改进的概率软逻辑输入。实验结果表明,在学生成绩预测问题上所提方法比C5.0算法和没有规则学习的概率软逻辑具有更高的精度;和纯手工定义规则的方法相比,所提方法能大幅降低人工成本;和贝叶斯网络(BN)、支持向量机(SVM)等算法相比,该方法也表现出不错的效果。
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关键词
概率软逻辑
规则自动提取
机器学习
C5.0算法
半自动学习
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Keywords
probabilistic soft logic(psl)
automatically rule extracting
machine learning
C5.0 algorithm
semi-automatic learning
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP391.7
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于概率软逻辑模型的实体解析
被引量：2
- 3
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作者
宫云宝
甘亮
黄九鸣
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机构
国防科学技术大学计算机学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第8期188-192,199,共6页
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文摘
在马尔科夫逻辑网(MLN)的实体解析算法中任意闭原子采用硬约束,导致推理及权重学习过程较难收敛到最优解,降低解析精度及执行效率。为此,提出一种将概率软逻辑(PSL)模型应用到实体解析中的方法,该模型中闭原子采用软约束,易于进行知识推理与权重学习。阐述PSL模型基本理论,通过实体关系、实体属性、本体约束构造PSL模型的逻辑规则,描述实体解析的匹配过程,根据PSL模型的推理机制实现实体解析的决策过程。实验结果表明,与基于MLN的实体解析算法相比,该方法可大幅提高实体解析的准确率、F1值及执行效率。
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关键词
实体解析
概率软逻辑
马尔科夫逻辑网
实体关系
实体属性
本体约束
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Keywords
Entity Resolution （ER）
probabilistic soft logic （psl）
Markov logic Network （MLN）
entity relationship
entity attribute
ontology constraints
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于概率软逻辑的多层次识别和推理
被引量：1
- 4
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作者
张嘉
张晖
杨春明
赵旭剑
李波
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机构
西南科技大学计算机科学与技术学院
西南科技大学理学院
中国科学技术大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第2期331-334,343,共5页
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基金
国家教育部人文社科基金资助项目(17YJCZH260)
四川信息管理与服务研究中心基金资助项目(SCTQ2016YB13)
+2 种基金
赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20170901)
四川省军民融合研究院开放基金资助项目(18sxb017
18sxb028)
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文摘
随着全球老龄化人口增长,老年人的日常行为监管和护理也成为极具挑战性的社会问题。为了应对这种不断增长的社会需求,提出了一种由数据和知识共同驱动、使用概率软逻辑(probabilistic soft logic)和多层次分析对老年人的日常活动进行建模的方法,来解决老年人护理中的活动识别问题。实验表明,该方法在活动识别和异常活动检测上比隐马尔可夫模型能产生更高的精度,并且比非层次识别方法具有更快的响应速度。
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关键词
概率软逻辑
老年人护理
多层次识别方法
机器学习
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Keywords
probabilistic soft logic(psl)
care for the old people
multi-level recognition method
machine learning
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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