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UML元模型图实例自动生成算法: 1; 作者常珊珊朱嘉钢邓跃设《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第20期91-97,共7页; UML元模型建模与实例生成是软件自动生成技术的重要环节之一,相关理论和技术在领域建模语言DSL中得到广泛应用。元模型自动生成实例技术不仅可以降低软件开发难度和成本,还可以提高软件开发效率。在已有元模型实例生成图语法理论的基础... 展开更多; 关键词元模型建模图语法实例生成统一建模语言; 在线阅读下载PDF 职称材料

可满足性问题相变研究综述: 2; 作者彭庆媛王晓峰 +3 位作者王军霞华盈盈唐傲何飞《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第11期3503-3512,共10页; 约束满足问题(CSP)是理论计算机科学领域的组合优化问题,可满足性问题(SAT问题)作为CSP中的一种特殊情形,是理论计算机科学、数理逻辑和人工智能等领域十分关注的热点问题。相变是SAT问题中存在的一种现象,而研究SAT问题的相变现象和相... 展开更多; 关键词可满足性问题概率分析方法实例生成模型不可满足相变可满足相变; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于机器学习方法的英文事件代词消解研究被引量：2: 3; 作者张宁孔芳 +2 位作者李培峰周国栋朱巧明《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2012年第6期51-58,共8页; 与实体指代不同,事件指代因为其先行词候选是一个事件,与名词性的指代词具有完全不同的语义分类体系,因此适用于实体指代消歧的大多数特征都不能用于事件指代消歧。该文给出了一个基于机器学习方法的事件代词指代消歧平台,详细介绍了平... 展开更多; 关键词事件代词指代消歧机器学习方法实例生成特征选择; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于机器学习方法的事件指代消歧研究被引量：2: 4; 作者张宁孔芳 +1 位作者李培峰朱巧明《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第5期229-233,共5页; 与实体指代不同,事件指代其先行词候选是一个事件,与名词性的指代词具有完全不同的语义分类体系,因此适用于实体指代消歧的大多数特征都不能用于事件指代消歧。给出了一个基于机器学习方法的事件指代消歧平台,详细介绍了平台的实例生成... 展开更多; 关键词事件指代消歧机器学习方法实例生成特征选择; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进的模拟退火算法求解规则可满足性问题被引量：9: 5; 作者张九龙王晓峰 +2 位作者芦磊牛鹏飞程亚南《现代电子技术》 2022年第5期122-128,共7页; 对于随机k-SAT问题,限定每个变元出现的次数恰好出现d次,形成随机规则(k,d)-SAT问题,目前国内外对该问题的相关研究较少,且研究随机规则(k,d)-SAT问题比研究k-SAT问题更为具体。文中给出一种随机规则(k,d)-SAT问题的生成实例模型——RRI... 展开更多; 关键词模拟退火算法规则可满足问题随机正则(k d)-SAT 启发式策略随机3-SAT问题 Metropolis接受准则规则可满足性实例生成模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

取定s的严格d-正则随机(3,2s)-SAT问题的可满足临界被引量：2: 6; 作者王永平许道云《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第9期2629-2641,共13页; 3-CNF公式的随机难解实例生成对于揭示3-SAT问题的难解实质和设计满足性测试的有效算法有着重要意义.对于整数k>2和s>0,如果在一个k-CNF公式中每个变量正负出现次数均为s,则称该公式是严格正则(k,2s)-CNF公式.受严格正则(k,2s)-CN... 展开更多; 关键词 3-CNF公式随机难解实例生成正则子类严格d-正则随机(3 2s)-SAT问题可满足临界; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名UML元模型图实例自动生成算法: 1; 作者常珊珊朱嘉钢邓跃设; 机构物联网应用技术教育部工程研究中心江南大学物联网工程学院江苏晓山信息产业股份有限公司; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第20期91-97,共7页; 文摘 UML元模型建模与实例生成是软件自动生成技术的重要环节之一,相关理论和技术在领域建模语言DSL中得到广泛应用。元模型自动生成实例技术不仅可以降低软件开发难度和成本,还可以提高软件开发效率。在已有元模型实例生成图语法理论的基础上,提出相应的元模型图实例自动生成算法,证明了该算法与图语法的等价性。并且在可视化UML建模平台中实现了这一算法,得到了从UML元模型自动生成大量实例的预期结果。; 关键词元模型建模图语法实例生成统一建模语言; Keywords meta-modeling graph grammar instance generating Unified Modeling Language（UML）; 分类号 TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名可满足性问题相变研究综述: 2; 作者彭庆媛王晓峰王军霞华盈盈唐傲何飞; 机构北方民族大学计算机科学与工程学院图形图像智能处理国家民委重点实验室(北方民族大学); 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第11期3503-3512,共10页; 基金国家自然科学基金资助项目(62062001) 宁夏青年拔尖人才项目(2021)。; 文摘约束满足问题(CSP)是理论计算机科学领域的组合优化问题,可满足性问题(SAT问题)作为CSP中的一种特殊情形,是理论计算机科学、数理逻辑和人工智能等领域十分关注的热点问题。相变是SAT问题中存在的一种现象,而研究SAT问题的相变现象和相变机制对深入认识SAT问题的难解本质和一般数学现象以及设计更高效的算法求解SAT问题有重要的指导意义。因此,根据近年来国内外学者针对SAT问题的相变现象取得的一些重要研究成果,首先介绍了SAT问题相变的相关知识以及SAT问题的概率分析方法和实例生成模型,其次总结并分析了SAT问题的不可满足相变和可满足相变这两种相变的相变点求解方法和相变阈值,最后展望了SAT问题相变的研究趋势。; 关键词可满足性问题概率分析方法实例生成模型不可满足相变可满足相变; Keywords SATisfiability(SAT)Problem probability analysis method instance generation model unsatisfiable phase transition satisfiable phase transition; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于机器学习方法的英文事件代词消解研究被引量：2: 3; 作者张宁孔芳李培峰周国栋朱巧明; 机构苏州大学计算机科学与技术学院江苏省计算机信息处理技术重点实验室; 出处《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2012年第6期51-58,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(60873150,90920004,61003153) 国家教育部博士点基金资助项目(200802850006,20093201110006); 文摘与实体指代不同,事件指代因为其先行词候选是一个事件,与名词性的指代词具有完全不同的语义分类体系,因此适用于实体指代消歧的大多数特征都不能用于事件指代消歧。该文给出了一个基于机器学习方法的事件代词指代消歧平台,详细介绍了平台的实例生成和特征选择过程,并给出了平台在OntoNotes3.0语料上的事件代词指代消歧的结果,对结果进行了分析。从实验结果可以看到,给出的平台获得了较好的系统性能。; 关键词事件代词指代消歧机器学习方法实例生成特征选择; Keywords event pronoun resolution machine learning approach instances creation features selection; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于机器学习方法的事件指代消歧研究被引量：2: 4; 作者张宁孔芳李培峰朱巧明; 机构苏州大学计算机科学与技术学院江苏省计算机信息处理技术重点实验室; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第5期229-233,共5页; 基金国家自然科学基金(90920004 60970056 +3 种基金 61070123 61003153) 苏州市科技计划项目(SYG201112)资助; 文摘与实体指代不同,事件指代其先行词候选是一个事件,与名词性的指代词具有完全不同的语义分类体系,因此适用于实体指代消歧的大多数特征都不能用于事件指代消歧。给出了一个基于机器学习方法的事件指代消歧平台,详细介绍了平台的实例生成和特征选择过程,给出了平台在OntoNotes3.0语料上的事件指代消歧的结果,并对结果进行了分析。从实验结果可以看到,给出的平台获得了较好的召回率,但系统准确率需要进一步提升。; 关键词事件指代消歧机器学习方法实例生成特征选择; Keywords Event anaphora resolution Machine learning approach Instances creation Features selection; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进的模拟退火算法求解规则可满足性问题被引量：9: 5; 作者张九龙王晓峰芦磊牛鹏飞程亚南; 机构北方民族大学计算机科学与工程学院北方民族大学图像图形智能处理国家民委重点实验室; 出处《现代电子技术》 2022年第5期122-128,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(62062001) 北方民族大学重大专项资助(ZDZX201901) +1 种基金北方民族大学校级科研一般项目(2019XYZJK05)。; 文摘对于随机k-SAT问题,限定每个变元出现的次数恰好出现d次,形成随机规则(k,d)-SAT问题,目前国内外对该问题的相关研究较少,且研究随机规则(k,d)-SAT问题比研究k-SAT问题更为具体。文中给出一种随机规则(k,d)-SAT问题的生成实例模型——RRIG(N,k,d)模型,并用改进的模拟退火算法SARSAT求解规则随机规则(k,d)-SAT问题。将变元出现次数d加入到扰动策略中,利用变元出现次数和子句间约束关系中的启发信息对候选解中的赋值选择性改动,加快算法收敛至较优解的速度;同时,模拟退火算法中的Metropolis接受准则和改进后的退火策略保证了算法能够有效跳出局部最优解,最后使用RRIG(N,k,d)模型生成不同参数的测试实例,并与其他相关算法进行比较,结果表明SARSAT算法能有效解决规则可满足问题。; 关键词模拟退火算法规则可满足问题随机正则(k d)-SAT 启发式策略随机3-SAT问题 Metropolis接受准则规则可满足性实例生成模型; Keywords simulated annealing algorithm regular satisfiability problem stochastic regular(k d)-SAT heuristic strategy stochastic 3-SAT problem Metropolis acceptance criteria regular satisfiability instance generation model; 分类号 TN911.1-34 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名取定s的严格d-正则随机(3,2s)-SAT问题的可满足临界被引量：2: 6; 作者王永平许道云; 机构贵州大学计算机科学与技术学院贵州财经大学数统学院; 出处《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第9期2629-2641,共13页; 基金国家自然科学基金(61762019,61862051)。; 文摘 3-CNF公式的随机难解实例生成对于揭示3-SAT问题的难解实质和设计满足性测试的有效算法有着重要意义.对于整数k>2和s>0,如果在一个k-CNF公式中每个变量正负出现次数均为s,则称该公式是严格正则(k,2s)-CNF公式.受严格正则(k,2s)-CNF公式的结构特征启发,提出每个变量正负出现次数之差的绝对值均为d的严格d-正则(k,2s)-CNF公式,并使用新提出的SDRRK2S模型生成严格d-正则随机(k,2s)-CNF公式.取定整数5<s<11,模拟实验显示,严格d-正则随机(3,2s)-SAT问题存在SAT-UNSAT相变现象和HARD-EASY相变现象.因此,立足于3-CNF公式的随机难解实例生成,研究了严格d-正则随机(3,2s)-SAT问题在s取定时的可满足临界.通过构造一个特殊随机实验和使用一阶矩方法,得到了严格d-正则随机(3,2s)-SAT问题在s取定时可满足临界值的一个下界.模拟实验结果验证了理论证明所得下界的正确性.; 关键词 3-CNF公式随机难解实例生成正则子类严格d-正则随机(3 2s)-SAT问题可满足临界; Keywords 3-CNF formula generating random hard instances subclass with regular structure strictly d-regular random(3,2s)-SAT problem satisfiability threshold; 分类号 TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	UML元模型图实例自动生成算法	常珊珊朱嘉钢邓跃设	《计算机工程与应用》 CSCD	2012	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	可满足性问题相变研究综述	彭庆媛王晓峰王军霞华盈盈唐傲何飞	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于机器学习方法的英文事件代词消解研究	张宁孔芳李培峰周国栋朱巧明	《中文信息学报》 CSCD 北大核心	2012	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于机器学习方法的事件指代消歧研究	张宁孔芳李培峰朱巧明	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2012	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	改进的模拟退火算法求解规则可满足性问题	张九龙王晓峰芦磊牛鹏飞程亚南	《现代电子技术》	2022	9	在线阅读下载PDF 职称材料
6	取定s的严格d-正则随机(3,2s)-SAT问题的可满足临界	王永平许道云	《软件学报》 EI CSCD 北大核心	2021	2	在线阅读下载PDF 职称材料