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求解约束可满足问题的eSTR算法优化被引量：2: 2016年; 表约束方法是1种外延式知识表示方法,每个约束通过元组集直接枚举出其在1个变量集上允许或禁止的所有元组,直观易于理解,在约束程序中得到了深入的研究,这是因为表约束出现在如设计、数据库、配置以及偏好建模等许多现实世界的应用中.但随着约束的增多及其元组集增大,占有的空间与相容性检测效率成了关键问题.eSTR是1个将STR扩展到高阶相容的算法,通过深入分析eSTR算法后发现有2种优化方式:PWsup数据结构和极小约束范围,同时证明了在极小约束范围上,约束网络仍然能够维持PWC+GAC,其中极小约束范围可以通过删除约束元组集中相应的列来降低eSTR2算法的空间消耗,而PWsup数据结构能够通过避免不必要的PW支持检测来减少eSTR2的CPU运行时间,实验结果表明:2种优化方式和eSTR2相结合后能够同时减少算法的空间消耗和CPU运行时间,在许多类实例上明显优于eSTR2和eSTR2w.; 王瑞伟李占山李宏博; 关键词：约束网络

基于注意力机制归纳网络的小样本关系抽取模型: 2023年; 针对小样本关系抽取问题,提出一种基于注意力机制的归纳网络.首先,利用归纳网络中的动态路由算法学习类别表示;其次,提出实例级别的注意力机制,用于调整支持集,并获取支持集与查询集样本之间的高级信息,进而获得与查询实例更相关的支持集样本.该模型很好地解决了训练数据不足时如何进行关系抽取的问题.在小样本关系抽取数据集FewRel上进行实验,得到的实验结果为:5-way 5-shot情形下准确率为(88.38±0.27)%,5-way 10-shot情形下准确率为(89.91±0.33)%,10-way 5-shot情形下准确率为(77.92±0.44)%,10-way 10-shot情形下准确率为(81.21±0.39)%.实验结果表明,该模型能适应任务并且优于其他对比模型,在小样本关系抽取中取得了优于对比模型的结果.; 季泊男张永刚; 关键词：关系抽取自然语言处理

基于比特位操作的自适应约束传播算法被引量：1: 2012年; 在现有约束传播算法研究的基础上,提出了一种基于比特位操作的自适应约束传播算法AC_MaxRPC_Bitwise。该算法在寻找AC支持及PC支持中引入基于比特位的数据结构,并利用比特位操作加速AC支持和PC证据搜索,从而提高自适应约束传播的效率。对几类典型benchmark问题的测试结果表明,算法AC_MaxRPC_Bitwise在总体性能上明显优于AC及原自适应约束传播算法。; 王海燕郭劲松欧阳丹彤张永刚; 关键词：人工智能约束满足问题

基于序列的子问题相容性技术: 2015年; 研究约束求解中的相容性技术,针对目前已有相容性的传播级别,提出一种新的相容性概念——基于序列的子问题相容性（SSAC）,并给出相应的实现算法。然后分析其时空、空间复杂性及正确性,证明SSAC化简不改变原约束满足问题的解集,同时证明SSAC的约束传播能力介于SAC和AC之间。通过对随机问题和composed问题的测试表明,所提算法的效率是已有算法SAC-SDS和SAC-3的2~3倍。; 陈德泉张永刚辛颖刘文壮

基于典型相关分析的复杂网络模块挖掘算法被引量：3: 2013年; 利用典型相关分析(CCA)分析了复杂网络中的功能模块及其相互关系,并将其转化为LASSO回归优化问题,提高了结果的可解释性。在此基础上,提出了一种模块及其相互关系的挖掘算法。该算法不仅能准确挖掘网络中的功能模块,而且还能同时度量模块之间的相关程度。人工生成数据集和DBLP数据集上的模拟实验表明,提出的算法能准确地挖掘网络中的功能模块及其相关性。; 叶育鑫赵建民莫毓昌欧阳丹彤刘华文; 关键词：计算机软件复杂网络功能模块

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国家自然科学基金(61170314)