一种高效率的多智能体协作学习通信机制 被引量：1

1

作者 赵宇航 马修军 《信息安全研究》 2020年第4期345-349,共5页

目前人工智能的发展日新月异,从计算机视觉到自然语言处理,再到强化学习的研究,都有了不小的突破.但是绝大部分人工智能针对的目标都是单智能体的,这些研究者的目标是让单智能体的智能能够不断的提升.然而多智能体的突破更能解决复杂的... 目前人工智能的发展日新月异,从计算机视觉到自然语言处理,再到强化学习的研究,都有了不小的突破.但是绝大部分人工智能针对的目标都是单智能体的,这些研究者的目标是让单智能体的智能能够不断的提升.然而多智能体的突破更能解决复杂的问题,例如动物种群的繁衍、人类的团队协作等等.即使单个智能体的智能不是特别高,但如果智能体之间的交流、协作能够很有效率,从整体来看,这个智能体群落的智能会比较高.目前,多智能体协作学习领域通常使用强化学习框架,但大多研究没有显式地应用通信机制,以提高整体模型的效果.提出了一种基于通信过滤的Actor-Critic算法框架,它使多智能体环境中的智能体之间能够高效地交流,即使在没有Critic指导的执行阶段,高效率的通信也能够很好地帮助智能体协作.算法框架中采用了一个神经网络过滤智能体之间的信息,完成一个使低质量的冗余信息到高质量的低维信息的过程.设计了3个实验验证模型的效果,分别是2个协作学习场景和1个自动驾驶中的车道变换任务.实验结果表明,在引入沟通的多智能体协作学习中,该算法模型比其他类似的模型效果好. 展开更多

关键词 多智能系统 强化学习 协作学习 人工智能 自动驾驶

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隐私保护数据发布中身份保持的匿名方法 被引量：45

2

作者 童云海 陶有东 +1 位作者 唐世渭 杨冬青 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第4期771-781,共11页

在隐私保护的数据发布研究中,目前的方法通常都是先删除身份标识属性,然后对准标识属性进行匿名处理.分析了单一个体对应多个记录的情况,提出了一种保持身份标识属性的匿名方法,它在保持隐私的同时进一步提高了信息有效性.采用概化和有... 在隐私保护的数据发布研究中,目前的方法通常都是先删除身份标识属性,然后对准标识属性进行匿名处理.分析了单一个体对应多个记录的情况,提出了一种保持身份标识属性的匿名方法,它在保持隐私的同时进一步提高了信息有效性.采用概化和有损连接两种实现方式.实验结果表明,该方法提高了信息有效性,具有很好的实用性. 展开更多

关键词 隐私保护 数据发布 匿名 身份保持 有损连接 概化

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分片位图索引:一种适用于云数据管理的辅助索引机制 被引量：30

3

作者 孟必平 王腾蛟 +1 位作者 李红燕 杨冬青 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期2306-2316,共11页

云计算技术的快速发展为海量数据的存储和管理提供了可能.然而,由于存储模型的根本改变,传统关系数据库管理系统中成熟的索引技术既不能直接应用于海量数据的处理,也无法被简单地迁移到云计算环境中.通过分析对比辅助索引在云环境中的... 云计算技术的快速发展为海量数据的存储和管理提供了可能.然而,由于存储模型的根本改变,传统关系数据库管理系统中成熟的索引技术既不能直接应用于海量数据的处理,也无法被简单地迁移到云计算环境中.通过分析对比辅助索引在云环境中的两种截然不同的基本逻辑结构,即集中式方案与分布式方案,在吸收两者的优势并规避其弱点的基础上,提出了具有良好可扩展性的分片位图索引机制,从而对云环境中海量数据的检索任务提供高效的支持.通过充分利用云环境中的并行计算资源,使单条查询的响应速度得到提升;与此同时,局部节点根据其所掌握的全局信息规避了不必要的检索开销从而使大量请求并发到达时的查询吞吐量得以保证.在真实数据上进行实验的结果表明,分片位图索引的查询性能大大优于其它方法. 展开更多

关键词 云计算环境 辅助索引 集中式方案 分布式方案 分片位图索引

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概率图模型研究进展综述 被引量：30

4

作者 张宏毅 王立威 陈瑜希 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第11期2476-2497,共22页

概率图模型作为一类有力的工具,能够简洁地表示复杂的概率分布,有效地(近似)计算边缘分布和条件分布,方便地学习概率模型中的参数和超参数.因此,它作为一种处理不确定性的形式化方法,被广泛应用于需要进行自动的概率推理的场合,例如计... 概率图模型作为一类有力的工具,能够简洁地表示复杂的概率分布,有效地(近似)计算边缘分布和条件分布,方便地学习概率模型中的参数和超参数.因此,它作为一种处理不确定性的形式化方法,被广泛应用于需要进行自动的概率推理的场合,例如计算机视觉、自然语言处理.回顾了有关概率图模型的表示、推理和学习的基本概念和主要结果,并详细介绍了这些方法在两种重要的概率模型中的应用.还回顾了在加速经典近似推理算法方面的新进展.最后讨论了相关方向的研究前景. 展开更多

关键词 概率图模型 概率推理 机器学习

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一种层次结构中多维属性的可视化方法 被引量：10

5

作者 陈谊 甄远刚 +2 位作者 胡海云 梁婕 Kwan-Liu MA 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期1091-1102,共12页

在很多领域的统计分析中,通常需要分析既具有层次结构又具有多维属性的复杂数据,如食品安全数据、股票数据、网络安全数据等.针对现有多维数据和层次结构的可视化方法不能满足对同时具有层次和多维两种属性数据的可视分析要求,提出了一... 在很多领域的统计分析中,通常需要分析既具有层次结构又具有多维属性的复杂数据,如食品安全数据、股票数据、网络安全数据等.针对现有多维数据和层次结构的可视化方法不能满足对同时具有层次和多维两种属性数据的可视分析要求,提出了一种树图中的多维坐标MCT(multi-coordinate in treemap)技术.该技术采用基于Squarified和Strip布局算法的树图表示层次结构,用树图中节点矩形的边作为属性轴,通过属性映射、属性点连接、曲线拟合实现层次结构中多维属性的可视化.将该技术应用于全国农药残留侦测数据,实现了对全国各地区、各超市、各农产品中农药残留检出和超标情况的可视化,为领域人员提供了有效的分析工具.MCT技术也可用于其他领域的层次多属性数据的可视化. 展开更多

关键词 信息可视化 层次结构 多维属性 树图 平行坐标

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实视图选择研究 被引量：6

6

作者 林子雨 杨冬青 +1 位作者 王腾蛟 宋国杰 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第2期193-213,共21页

定义了数据仓库领域的视图选择问题,并讨论了与该问题相关的代价模型、收益函数、代价计算、约束条件和视图索引等内容;介绍了3大类视图选择方法,即静态方法、动态方法和混合方法,以及各类方法的代表性研究成果;最后展望未来的研究方向.

关键词 实视图 视图选择 数据仓库

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面向高维数据的低冗余top-k异常点发现方法 被引量：2

7

作者 陈冠华 马秀莉 +3 位作者 杨冬青 唐世渭 帅猛 谢昆青 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2010年第5期788-795,共8页

异常发现是数据挖掘领域的一类重要任务.针对高维对象的异常度量问题和异常点集合的冗余问题,提出了一种新的面向高维数据的异常点发现方法.该方法通过采用高维数据的二部图表示,以高维对象的压缩能力作为其异常程度的度量,能够有效支... 异常发现是数据挖掘领域的一类重要任务.针对高维对象的异常度量问题和异常点集合的冗余问题,提出了一种新的面向高维数据的异常点发现方法.该方法通过采用高维数据的二部图表示,以高维对象的压缩能力作为其异常程度的度量,能够有效支持包含不同类型属性的高维数据.为了解决top-k异常点集合中的冗余问题,提出了低冗余top-k异常点的概念.由于精确计算低冗余的top-k异常点是NP-hard问题,设计了计算近似低冗余的top-k异常点的启发式方法k-AnomaliesHD算法.从在真实和人工数据集上的实验结果可以看出,该方法具有较好的扩展性;而且与不考虑冗余的异常点发现方法相比较,能够更有效地概括数据中的异常模式. 展开更多

关键词 数据挖掘 异常检测 高维数据 低冗余 异常度量

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基于学习的高分辨率掌纹细节点质量评价方法 被引量：2

8

作者 王瀚 刘重晋 +1 位作者 付翔 封举富 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第9期2180-2186,共7页

细节点在高分辨率掌纹匹配中扮演了重要角色,然而掌纹图像受到主线、褶皱线等的影响,提取出的细节点质量参差不齐.所以,对细节点进行质量评价并去除伪细节点,成为一个研究课题.提出了一种基于学习的高分辨率掌纹细节点质量评价方法.首... 细节点在高分辨率掌纹匹配中扮演了重要角色,然而掌纹图像受到主线、褶皱线等的影响,提取出的细节点质量参差不齐.所以,对细节点进行质量评价并去除伪细节点,成为一个研究课题.提出了一种基于学习的高分辨率掌纹细节点质量评价方法.首先使用了基于图像的Gabor卷积响应和复数滤波响应等的一系列特征,用来对细节点局部进行冗余描述;然后,把每个特征作为弱分类器,用AdaBoost算法进行多层训练,挑选出对真伪细节点判别效果最理想的特征;最后,把弱分类器加权线性组合的响应分数作为细节点质量的得分,筛选出得分在阈值以上的细节点作为真细节点.该方法的实验结果与基于傅里叶变换的方法相比,能够更好地区分真伪细节点,对细节点的质量做出了更好的评价. 展开更多

关键词 掌纹识别 细节点质量 Gabor卷积 复数滤波 ADABOOST算法

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基于多特征判别分析的指纹图像分割方法 被引量：7

9

作者 陈小光 封举富 《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期579-584,共6页

针对指纹图像的分割问题,提出了一种基于多特征判别分析的自适应分割算法。对于给定的待分割图像,该算法从每个特征在该图像上整体的分布出发,构造出综合考虑各个特征的两类分类能力的分类器,然后利用该分类器对图像中的每个子块做出前... 针对指纹图像的分割问题,提出了一种基于多特征判别分析的自适应分割算法。对于给定的待分割图像,该算法从每个特征在该图像上整体的分布出发,构造出综合考虑各个特征的两类分类能力的分类器,然后利用该分类器对图像中的每个子块做出前景或背景的判断。与已有的基于分类器的分割方法相比,该方法无需从数据库中人工采集样本用以训练分类器,实现了图像级别的自适应分割。算法在FVC2004竞赛的公开数据库上进行了测试,实验结果证明了该分割算法的有效性。 展开更多

关键词 指纹图像分割 多特征判别分析 图像处理

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PHCC:一种处理稀疏变化的封闭数据立方体算法 被引量：2

10

作者 牟雁超 李红燕 王腾蛟 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2013年第S2期85-93,共9页

完全数据立方体是一种需要在数据集上对属性列进行上卷聚集运算的复杂模型,而封闭数据立方体是一种对应的高效压缩模型.近年来海量数据管理系统的发展使得在大数据上进行数据立方体的计算成为可能,但是大数据环境中的数据可能稀疏也可... 完全数据立方体是一种需要在数据集上对属性列进行上卷聚集运算的复杂模型,而封闭数据立方体是一种对应的高效压缩模型.近年来海量数据管理系统的发展使得在大数据上进行数据立方体的计算成为可能,但是大数据环境中的数据可能稀疏也可能密集,因此,要求在不同的数据稀疏程度下算法都要有稳定的表现.面对这样的要求,提出了一种基于大数据环境的封闭数据立方体并行化方法,首先通过构造2种树结构进行本地封闭数据子立方体的构造,然后利用位运算的方式在遍历树结构的同时进行封闭数据立方体的判断和聚集运算,最后经过合并得到查询的最终结果.并且通过在大数据中进行对比实验证明混合并行封闭数据立方体(parallel hybrid closed cubing,PHCC)算法能够满足在稀疏数据变化的数据中进行稳定聚集运算的条件. 展开更多

关键词 封闭数据立方体 大数据 树结构 MAPREDUCE 并行化计算

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基于多类在线Boosting的图像识别算法 被引量：4

11

作者 霍红文 封举富 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第7期1194-1199,共6页

针对在线Boosting算法难以在多类图像识别中使用的问题,提出了一种基于错误纠正输出编码(ECOC)的多类在线Boosting算法.该算法在计算弱分类器的错误率时借鉴ECOC的思想,引入了一个类别标签映射函数;然后给出了在该映射函数下训练样本的... 针对在线Boosting算法难以在多类图像识别中使用的问题,提出了一种基于错误纠正输出编码(ECOC)的多类在线Boosting算法.该算法在计算弱分类器的错误率时借鉴ECOC的思想,引入了一个类别标签映射函数;然后给出了在该映射函数下训练样本的权重及弱分类器的权重的计算与更新方法.通过在不同数据库上的对比实验,验证了文中算法是快速有效的,且具有较强的鲁棒性. 展开更多

关键词 图像识别 多类 在线Boosting

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ASIC:一种适用于云数据管理的自适应辅助索引机制 被引量：1

12

作者 牟雁超 苏汉宸 +2 位作者 程序 李红燕 王腾蛟 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2013年第S1期352-360,共9页

随着海量数据呈现几何式增长的趋势,云环境中数据管理系统得以快速发展,同时也对其中的索引机制提出更高的要求.云环境中传统的辅助索引创建机制在一些查询需求下存在不必要的系统开销,为了避免辅助索引在创建过程集中消耗大量系统资源... 随着海量数据呈现几何式增长的趋势,云环境中数据管理系统得以快速发展,同时也对其中的索引机制提出更高的要求.云环境中传统的辅助索引创建机制在一些查询需求下存在不必要的系统开销,为了避免辅助索引在创建过程集中消耗大量系统资源,产生了自适应索引机制的思想.通过对比分析,现有自适应索引机制方面的研究工作并不适用于在云环境下的数据管理系统中进行海量数据的处理.将自适应索引的想法与云环境中辅助索引机制结合,提出了建立在云环境数据管理系统中自适应辅助索引机制,通过充分利用分布式计算资源,将自适应辅助索引表的创建在用户查询过程中进行,同时借助于查询序列使得索引结构适应于查询模式,从而避免了不必要的索引创建开销.通过在真实数据上的实验表明,自适应辅助索引能很好地应用于云环境当中. 展开更多

关键词 自适应 查询 云环境 辅助索引 数据管理

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可视化及可视分析专题前言 被引量：10

13

作者 沈汉威 张小龙 +2 位作者 陈为 袁晓如 王文成 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期1059-1060,共2页

在大数据时代,从浩瀚复杂的数据中快速而准确地获取相关重要信息,是各行各业发展甚至赖以生存的重要基础.为此,可视化及可视分析的研究在全球正方兴未艾,并密切地融于实际应用中,为社会发展与生产实践的进步发挥了巨大的作用.这方面的... 在大数据时代,从浩瀚复杂的数据中快速而准确地获取相关重要信息,是各行各业发展甚至赖以生存的重要基础.为此,可视化及可视分析的研究在全球正方兴未艾,并密切地融于实际应用中,为社会发展与生产实践的进步发挥了巨大的作用.这方面的工作一般分为科学计算可视化、信息可视化及可视分析,各有侧重.近年来,大数据的多样性、复杂性及其应用的适应性对可视化及可视分析领域的基础理论和技术手段提出了很多新的挑战.本专题选题为可视化及可视分析,反映我国学者在这方面工作的部分近期研究成果. 展开更多

关键词 可视分析 可视化方法 科学计算可视化 信息可视化 视频分析 研究成果 可视化分析 文本摘要 模型驱动 《软件学报》

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Hadoop生态体系安全框架综述 被引量：8

14

作者 陈玺 马修军 吕欣 《信息安全研究》 2016年第8期684-698,共15页

Hadoop项目已经成为最流行的开源云计算和大数据分析框架,同时其安全机制也受到越来越多的重视,从设计原则、系统架构、主要威胁、安全机制、设计挑战等方面对Hadoop的安全框架进行综述,其中包括Hadoop开源项目的安全机制及企业级安全... Hadoop项目已经成为最流行的开源云计算和大数据分析框架,同时其安全机制也受到越来越多的重视,从设计原则、系统架构、主要威胁、安全机制、设计挑战等方面对Hadoop的安全框架进行综述,其中包括Hadoop开源项目的安全机制及企业级安全解决方案.学术界对Hadoop安全机制的研究也很活跃,提出了可信平台、加密演算法、混合加密算法、三重数据加密算法、并行加密等多种方案.Hadoop生态系统涉及很多组件,不同组件有不同的安全策略,当前的研究热点是在提升细粒度、高度模块化、可扩展等目标的同时,兼顾考虑性能、开销、易用性等问题. 展开更多

关键词 HADOOP 大数据 安全机制 安全组件 细粒度 高度模块化

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面向微博主题的可视分析研究 被引量：5

15

作者 王臻皇 陈思明 袁晓如 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期1115-1130,共16页

随着微博的发展,其影响力日益增大,对微博主题内容进行分析具有重要的价值.主题模型技术能够从文本数据中提取主题,但是,由于微博文本短、随意性大、信息量小等特点,微博主题的分析具有一定的难度.提出了一个微博主题可视分析系统,利用... 随着微博的发展,其影响力日益增大,对微博主题内容进行分析具有重要的价值.主题模型技术能够从文本数据中提取主题,但是,由于微博文本短、随意性大、信息量小等特点,微博主题的分析具有一定的难度.提出了一个微博主题可视分析系统,利用多种互相关联的视图与丰富的交互手段,支持用户对主题模型结果进行分析与探索.系统结合了微博数据的特点,引入微博用户与时间因素,支持分析者从多角度对微博主题进行全面分析.系统支持用户在主题可视分析的基础上,通过交互操作对主题进行编辑,从而改进主题模型,提高模型的准确性和可靠性.案例分析结果表明,提出的系统可以有效地帮助用户分析微博主题和修正主题. 展开更多

关键词 文本可视化 主题模型 微博主题分析 微博可视化 微博可视分析

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集合模拟可视化进展 被引量：1

16

作者 舒清雅 刘日晨 +2 位作者 洪帆 张江 袁晓如 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第2期506-523,共18页

近年来,集合模拟被频繁地运用于气候、数学、物理等领域.集合模拟数据通常具有多值、多变量、时变的属性,再加上其庞大的数据量,对这类数据的分析充满着挑战.集合模拟数据可视化是通过视觉和人机交互的手段,向领域专家揭示集合模拟数据... 近年来,集合模拟被频繁地运用于气候、数学、物理等领域.集合模拟数据通常具有多值、多变量、时变的属性,再加上其庞大的数据量,对这类数据的分析充满着挑战.集合模拟数据可视化是通过视觉和人机交互的手段,向领域专家揭示集合模拟数据中的成员差异和整体概况,从而帮助专家探索、总结和验证科学发现.从比较个体成员和概括整体成员这两个不同的分析任务,以及基于位置和基于特征这两种分析策略的角度,系统地分析了具有代表性的集合模拟可视化工作,收集并整理了各类方法的可视化形式、交互技术、应用案例.通过总结近几年的集合模拟可视化方法来讨论现有研究的趋势,并对未来研究做进一步的展望. 展开更多

关键词 可视化 可视分析 集合模拟可视化 大规模流场

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基于度量学习的无监督域适应方法及其在死亡风险预测上的应用 被引量：2

17

作者 蔡德润 李红燕 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2022年第3期674-682,共9页

近年来,深度学习模型已在医疗领域的预测任务上得到广泛应用,并取得了不错的效果.然而,深度学习模型常会面临带标签训练数据不足、整体数据分布偏移和类别之间数据分布偏移的问题,导致模型预测的准确度下降.为解决上述问题,提出一种基... 近年来,深度学习模型已在医疗领域的预测任务上得到广泛应用,并取得了不错的效果.然而,深度学习模型常会面临带标签训练数据不足、整体数据分布偏移和类别之间数据分布偏移的问题,导致模型预测的准确度下降.为解决上述问题,提出一种基于域对抗和加性余弦间隔损失的无监督域适应方法(additive margin softmax based adversarial domain adaptation,AMS-ADA).首先,该方法使用带有注意力机制的双向长短程记忆网络来提取特征.其次,该方法引入了生成对抗网络的思想,以域对抗的形式减少了整体数据之间数据分布偏移.然后,该方法引入了度量学习的思想,以最大化角度空间内决策边界的方式进一步减少了类别之间的数据分布偏移.该方法能够提升域适应的效果与模型预测的准确度.在真实世界的医疗数据集上进行了重症监护病人死亡风险预测任务,实验结果表明:由于该方法相较于其他5种基线模型能够更好地解决数据分布偏移的问题,取得比其他基线模型更好的分类效果. 展开更多

关键词 无监督域适应 深度学习 死亡风险预测 域对抗网络 度量学习 注意力机制

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