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期刊信息/Journal information
计算机研究与发展
计算机研究与发展

徐志伟

月刊

1000-1239

crad@ict.ac.cn

010-62620696;62600350

100190

北京中关村科学院南路6号

计算机研究与发展/Journal Journal of Computer Research and DevelopmentCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊是中国科学院计算技术研究所和中国计算机学会联合主办、科学出版社出版的学术性刊物、中国计算机学会会刊，我国第一个计算机刊物。主要刊登计算机科学技术领域高水平的学术论文、最新科研成果和重大应用成果。
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    基于tri-training和极限学习机的跨领域信任预测

    王岩童向荣
    2015-2026页
    查看更多>>摘要：信任预测常用于推荐系统及交易平台,大多数学者研究基于某一个网络的信任预测,目前由于大多数网络缺乏标签,所以通过某一网络预测另一个网络的社会关系很有必要.利用BP神经网络结合非对称tri-training构建模型的方法存在2个问题:1)BP神经网络反向传播调整误差需要时间长;2)该模型只有2个分类器产生伪标签,这需要设置专家阈值.针对该模型存在的结构和速度问题,提出了改进的基于tri-training和极限学习机的跨领域信任预测模型,结合tri-training模型和非对称tri-training模型进行类似迁移学习的方法对网络进行预测,采用速度更快的极限学习机分类器,根据"少数服从多数"的投票机制,利用tri-training模型产生伪标签.实验测试特殊特征加入的影响,且在6个数据集上与其他已有算法进行对比,实验表明模型在召回率和稳定性方面优于其他算法.

    tri-training极限学习机投票迁移学习伪标签

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    广义多尺度集值决策系统最优尺度选择

    胡军陈艳张清华王国胤...
    2027-2038页
    查看更多>>摘要：为了在不同的粒度下对同一对象进行观察、表示、分析和决策,提出了多尺度信息系统.考虑到一个对象在属性的各个尺度上的取值为多值的情况,多尺度信息系统被进一步扩展到多尺度集值信息系统.然而,在现有的多尺度集值信息系统中,所有属性必须具有相同的尺度级数,使得每个属性都只能在同一个尺度下进行组合.并且,最优尺度选择仅考虑决策系统的一致性或不确定性,忽略了实际应用中的决策代价问题.针对上述问题,定义了 一种具有代价的广义多尺度集值决策系统,分析了决策系统的不确定性和代价随尺度组合的变化趋势.然后,为了提高最优尺度选择的时间效率,提出了 一种基于三支决策思想的尺度空间更新方法.最后,结合用户需求,给出了最小化不确定性和代价的最优尺度选择方法.实验结果表明,该方法不仅可以结合不确定性和代价得到最优尺度解,并且与传统的Lattic Mode相比,能有效地提高计算效率.

    多尺度集值信息系统代价敏感三支决策最优尺度选择

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    基于强化学习的伦理智能体训练方法

    古天龙高慧李龙包旭光...
    2039-2050页
    查看更多>>摘要：自动驾驶汽车、看护机器人等形式多样的智能体在人类生活中扮演着越来越重要的角色,其伦理问题受到了广泛关注.为使智能体具备遵守人类伦理规范的能力,提出了 一种基于众包和强化学习的伦理智能体训练方法.首先,采用众包获取行为示例数据集,并借助于文本聚类、关联分析等技术生成情节图及轨迹树,以定义智能体的基本行为空间、表明行为的发生顺序;其次,提出元伦理行为的概念,通过对不同场景中的相似行为进行概括,扩展伦理智能体的行为空间,进一步基于《中学生日常行为规范》提取了 9种元伦理行为;最后,提出了行为分级机制及与之对应的强化学习奖惩函数,以此为基础完成伦理智能体训练.通过模拟人类生活中的买药场景,分别使用 Q-learning算法及DQN(deep Q-networks)算法完成了伦理智能体的训练实验.实验结果表明,训练后的智能体能够以符合伦理的行为方式完成预期任务,验证了所提方法的合理性与有效性.

    伦理智能体符合伦理的设计伦理分级强化学习众包

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    注意力特征融合的蛋白质-药物相互作用预测

    华阳李金星冯振华宋晓宁...
    2051-2065页
    查看更多>>摘要：药物一般通过抑制或激活人体中某些蛋白活性反应进而发挥效能,因此预测蛋白和药物的相互作用对新药开发的筛选工作极为关键.然而,基于传统方法在湿实验中进行该类实验需要耗费巨大的人力和物力.为解决这一问题,提出了一种基于自注意力机制和多药物特征融合的蛋白质-药物相互作用预测算法.首先,合理融合基于药物分子结构特征的Morgan指纹、Mol2Vec表示向量以及消息传递网络所提特征;随后,将融合结果对由密集型卷积所提取的蛋白特征做注意力加权;接着综合两者特征,利用 自注意力机制和双向门控循环单元预测蛋白质药物相互作用;最后,根据训练模型设计了可应用的预测系统,并展示了其在筛选治愈阿尔兹海默症药物的具体使用方法和效果.实验结果表明,较现有的预测方法,新方法在BindingDB,Kinase,Human,C.elegans数据集上均达到了更好的预测 效果.最优的AUC分别达到了 0.963,0.937,0.983,0.990,较同类方法具有十分明显的优势.

    蛋白质-药物相互作用药物筛选特征融合密集型卷积网络自注意力机制

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    含参模糊决策蕴涵

    王琪李德玉翟岩慧张少霞...
    2066-2074页
    查看更多>>摘要：智能决策是人工智能的重要组成部分.在形式概念分析中,决策表现为决策背景上的决策蕴涵,模糊决策蕴涵则是建立在模糊决策背景上的决策蕴涵,其前件和后件分别为条件属性和决策属性.因为模糊决策蕴涵可以避免条件属性之间和决策属性之间生成模糊属性蕴涵,因而具有更广泛的应用意义.确定化、无调节的知识获取方式对实际应用的适应性差.因此,需要将不可调节的知识发现方式拓展到参数化可调节的知识发现方式.语气真值算子和阈值作为2种参数化策略在具有模糊属性的形式概念分析中发挥着重要的作用.现有的模糊决策蕴涵模型仅考虑到语气真值算子的可变,可调节性较差,考虑阈值参数化策略的研究较少.以完备剩余格为参考框架,将语气真值算子和阈值2种参数化策略引入模糊决策蕴涵,提出含参模糊决策蕴涵,研究其语义特征,证明一些基本性质,并提出3条推理规则,证明其合理性和完备性.在实际生活中,用户可以选择合适的阈值来获取需要的知识,并且可以使用推理规则来进行知识推理,提升模糊决策蕴涵的可调节性和应用价值.

    形式概念分析含参模糊决策蕴涵参数化模糊逻辑模糊决策蕴涵

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    隐私保护能力可调的节点定位协议

    陈岩高振国王海军欧阳云...
    2075-2088页
    查看更多>>摘要：在由锚节点和 目标点组成的节点定位网络中,传统的隐私保护求和(privacy-preserving summation,PPS)算法要求所有参与通信的节点均生成并传输1组干扰矩阵,导致了非必要的通信开销.为打破该局限,提出了 k型隐私保护求和(privacy-preserving summation withk,PPS-k)算法,随机指定k个节点生成和传输干扰矩阵,干扰矩阵的生成和传输过程可通过改变k值动态调整.PPS-k兼顾隐私保护能力与通信量限制,具有较高的灵活性.之后,将PPS-k应用于具体的定位场景,提出对应的隐私保护节点定位协议.提出隐私保护率的概念,利用估计其他节点隐私信息所需要的额外方程数与隐私信息中未知量个数之比评估隐私保护能力.与传统的评估标准相比,消除了隐私信息维度对算法隐私保护性能评估结果的影响.仿真结果验证了理论分析的有效性.

    隐私保护求和节点定位隐私保护率无线传感网络隐私保护

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    基于像素预测和块标记的图像密文可逆信息隐藏

    佘晓萌杜洋马文静殷赵霞...
    2089-2100页
    查看更多>>摘要：图像密文可逆信息隐藏是一种在加密图像上嵌入附加的信息,并能无损地提取信息和恢复原始图像的技术.由于该技术不仅能有效地实现信息传递,还能保障传输载体的安全性,所以随着云计算的发展和对隐私保护的需求的日益增长,近年来图像密文可逆信息隐藏逐渐得到广泛的关注.基于像素预测和分块标记的图像密文可逆信息隐藏算法,重点研究如何在保障安全性的同时,实现高嵌入容量和完全可逆性.在预处理阶段,采用中值预测的方法计算得到图像的预测误差.不同于之前的算法,该算法使用最高有效位表示预测误差的符号位,其余位平面表示数值位后得到预测误差位平面,并将预测误差位平面分块后自适应地标记.所得到的标记序列具有稀疏特征,可以使用算术编码有效压缩.在加密阶段,使用密钥生成伪随机矩阵,对原始图像的像素执行异或操作.在信息隐藏阶段,对于每种分块使用不同方法嵌入附加信息.最后根据相应密钥即可无损地提取信息并恢复原始图像.实验结果表明,提出算法的最终结果相较于此前的同类算法而言,在保证安全性和可逆性的同时,嵌入容量得到明显提升.

    可逆信息隐藏图像加密隐私保护预测误差高嵌入容量

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    前言

    聂长海孙昌爱刘璘
    封2,前插1页
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