显式知识推理和深度强化学习结合的动态决策

近年来,深度强化学习在序列决策领域被广泛应用并且效果良好,尤其在具有高维输入、大规模状态空间的应用场景中优势明显.然而,深度强化学习相关方法也存在一些局限,如缺乏可解释性、初期训练低效与冷启动等问题.针对这些问题,提出了一种基于显式知识推理和深度强化学习的动态决策框架,将显式的知识推理与深度强化学习结合.该框架通过显式知识表示将人类先验知识嵌入智能体训练中,让智能体在强化学习中获得知识推理结果的干预,以提高智能体的训练效率,并增加模型的可解释性.将显式知识分为两种,即启发式加速知识与规避式安全知识.前者在训练初期干预智能体决策,加快训练速度;而后者将避免智能体作出灾难性决策,使其训练过程更为稳定.实验表明,该决策框架在不同强化学习算法上、不同应用场景中明显提高了模型训练效率,并增加了模型的可解释性.     

基于规则推理网络的分类模型

为了缓解神经网络的“黑盒子”机制引起的算法可解释性低的问题,基于使用证据推理算法的置信规则库推理方法(以下简称RIMER)提出了一个规则推理网络模型.该模型通过RIMER中的置信规则和推理机制提高网络的可解释性.首先证明了基于证据推理的推理函数是可偏导的,保证了算法的可行性;然后,给出了规则推理网络的网络框架和学习算法,利用RIMER中的推理过程作为规则推理网络的前馈过程,以保证网络的可解释性;使用梯度下降法调整规则库中的参数以建立更合理的置信规则库,为了降低学习复杂度,提出了“伪梯度”的概念;最后,通过分类对比实验,分析了所提算法在精确度和可解释性上的优势.实验结果表明,当训练数据集规模较小时,规则推理网络的表现良好,当训练数据规模扩大时,规则推理网络也能达到令人满意的结果.     

实体异构性下证据链融合推理的多属性群决策

针对多属性群决策中可解释性证据融合推理的实体异构性问题,给出了一个实体异构性下证据链融合推理的多属性群决策方法.基于证据推理理论,引入证据链关联的概念,从多数据表提供的数据矩阵中获取可区分的近邻证据集,推导了各数据表的相似度矩阵,并构建半正定矩阵的二次优化模型,共享群决策专家的经验知识.使用Dempster正交规则,论证了异构实体之间可解释性推理中可信度融合的合理性,并使用证据融合规则集成各个数据表的近邻证据中获得的可信度,验证了调和多源异构数据中不一致信息的有效性.通过具有实体异构性的心脏病多决策数据诊断实例说明了方法的可行性与合理性.     

一种融合胶囊网络的分类方法

目前的ADMET分类方法在对具有多特征性和特征关联性的化合物数据进行ADMET分类时存在不足。而且,对ADMET分类结果不具备可解释性。针对上述问题,提出一种融合胶囊网络的分类模型（CapsMC）。CapsMC模型首先提出一种feature-to-image图像转换算法。使用该算法将特征之间的关联关系和依赖关系作为考量纳入到分类依据中,实现特征的多层次提取。其次,探索胶囊网络的高级应用,提出一种认知推理机制。使用该机制对特征进行认知推理,实现ADMET的可解释性分类。模型在五种ADMET数据集上的实验结果表明,CapsMC模型可以高效实现ADMET的可解释性分类。     

可解释的知识图谱推理方法综述

近年来,以深度学习模型为基础的人工智能研究不断取得突破性进展,但其大多具有黑盒性,不利于人类认知推理过程,导致高性能的复杂算法、模型及系统普遍缺乏决策的透明度和可解释性。在国防、医疗、网络与信息安全等对可解释性要求严格的关键领域,推理方法的不可解释性对推理结果及相关回溯造成较大影响,因此,需要将可解释性融入这些算法和系统中,通过显式的可解释知识推理辅助相关预测任务,形成一个可靠的行为解释机制。知识图谱作为最新的知识表达方式之一,通过对语义网络进行建模,以结构化的形式描述客观世界中实体及关系,被广泛应用于知识推理。基于知识图谱的知识推理在离散符号表示的基础上,通过推理路径、逻辑规则等辅助手段,对推理过程进行解释,为实现可解释人工智能提供重要途径。针对可解释知识图谱推理这一领域进行了全面的综述。阐述了可解释人工智能和知识推理相关概念。详细介绍近年来可解释知识图谱推理方法的最新研究进展,从人工智能的3个研究范式角度出发,总结了不同的知识图谱推理方法。提出对可解释的知识图谱推理研究前景和未来研究方向。     

基于知识线记忆的多分类器集成算法

多分类器系统作为混合智能系统的分支,集成了具有多样性的分类器集合,使整体得到更优的分类性能.结果融合是该领域中的一个重要问题,在相同分类器成员下,好的融合策略可以有效提升系统整体的分类正确率.随着模型安全性得到重视,传统融合策略可解释性差的问题凸显.本文基于心理学中的知识线记忆理论进行建模,参考人类决策过程,提出了一种拥有较好可解释性的启发式多分类器集成算法,称为知识线集成算法.该算法模拟人类学习与推断的行为,组织多分类器结果的融合.在训练中,模型收集给定分类器集合的不同子集,构建不同特征空间到解空间的映射,构成知识线.在推断时,模型启发式地激活知识线,进行选择性结果集成,得到推断结果.知识线集成使用样本驱动的模式,易于进行中间过程与最终结果的分析.以决策树作为分类器的实验表明,在相同的决策树集合下,知识线集成算法分类正确率与随机森林相仿.在此基础之上,知识线集成算法可量化问题不同粒度下的难易程度,且在推断时能提供相关训练样本作为依据.     

面向图像分类的深度模型可解释性研究综述

深度学习目前在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域得到了深入发展,与传统的机器学习算法相比,深度模型在许多任务上具有较高的准确率.然而,作为端到端的具有高度非线性的复杂模型,深度模型的可解释性没有传统机器学习算法好,这为深度学习在现实生活中的应用带来了一定的阻碍.深度模型的可解释性研究具有重大意义而且是非常必要的,近年来许多学者围绕这一问题提出了不同的算法.针对图像分类任务,将可解释性算法分为全局可解释性和局部可解释性算法.在解释的粒度上,进一步将全局解释性算法分为模型级和神经元级的可解释性算法,将局部可解释性算法划分为像素级特征、概念级特征以及图像级特征可解释性算法.基于上述分类框架,总结了常见的深度模型可解释性算法以及相关的评价指标,同时讨论了可解释性研究面临的挑战和未来的研究方向.认为深度模型的可解释性研究和理论基础研究是打开深度模型黑箱的必要途径,同时可解释性算法存在巨大潜力可以为解决深度模型的公平性、泛化性等其他问题提供帮助.     

融合XGBoost与SHAP的冠心病预测及其特征分析模型

为了解决冠心病诊断模型中性能无法满足临床应用要求、缺乏可解释性的问题,提出一种融合XGBoost与SHAP的冠心病预测及其特征分析模型。在对数据集进行特征工程的基础上,将处理好的数据集输入XGBoost模型进行训练,并且对模型进行优化,进一步提高了模型的性能表现;其次,与基于SVM、朴素贝叶斯等六种机器学习模型以及八种主流机器学习模型进行实验对比,参数优化后的XGBoost模型在准确率、特异度、F1值和AUC值四个指标上分别达到0.9942、0.9970、0.9941和0.9998,均优于已有模型;最后引入SHAP框架增强模型可解释性,综合四种模型特征重要性排序结果,识别出影响冠心病的重要因素,为医生作出正确的诊断提供决策参考。     

基于粗糙集的约简算法及规则融合方法的研究

从不同的角度分析了属性约简的两种重要方法:区分矩阵法和基于属性重要性.根据数据集的实际情况提出了一种基于粗糙集的区分矩阵和属性重要性相结合的启发式算法,并获得了属性约简集.在约简集的基础上分析了静态决策推理规则及算法.在相容决策系统中利用集合向量包含度构造了规则融合的方法,从而得到动态条件规则的极大近似决策值.在知识满足分类质量要求的前提下,根据规则融合方法,对任意给定的样本知识可以判别知识的实际归属类.     

一种基于多目标进化算法的模糊关联分类方法

准确率和解释性是模糊关联分类模型的两个相互制约的优化目标.目前已有的研究方法中,有的只考虑了分类模型的准确率,有的把模型两个目标转化为单目标问题求解,在模型解释性目标上的优化策略较简单.为此提出一种基于Apriori和NSGA-II多目标进化算法的模糊关联分类模型(MOEA-FACM),采用基于概率独立性的模糊确认指标筛选生成高质量的模糊关联规则集,以Pittsburgh式的编码方式构建准确率和解释性折中的模糊关联分类模型.标准数据集上的实验表明,该方法所建模型分类准确率比同类模型高,分类模型具有较好的泛化能力,而其所含模糊关联规则的数目和规则前件总的模糊项的个数却较少,模型的解释性较好.     

煤矿井下安全监控分站的设计及其仿真实现

为了设计一种具有低成本、低功耗、易操作、功能强且可靠性高的煤矿井下安全分站,针对煤矿安全生产实际,文章提出了采用MCS-51系列单片机为核心、具有CAN总线通信接口的煤矿井下安全监控分站的设计方案;首先给出煤矿井下安全监控分站的整体构架设计,然后着重阐述模拟量输入信号处理系统的设计过程,最后说明单片机最小系统及其键盘、显示、报警、通信等各个组成部分的设计;为验证设计方案的可行性与有效性,使用Proteus软件对设计内容进行仿真验证,设计的煤矿井下安全监控分站具有瓦斯、温度等模拟量参数超标报警功能和电机开停、风门开闭等开关量指示功能;仿真结果表明:设计的煤矿井下安全监控分站具有一定的实际应用价值.     

View-based model-driven architecture for enhancing maintainability of data access services

In modern service-oriented architectures, database access is done by a special type of services, the so-called data access services (DAS). Though, particularly in data-intensive applications, using and developing DAS are very common today, the link between the DAS and their implementation, e.g. a layer of data access objects (DAOs) encapsulating the database queries, still is not sufficiently elaborated, yet. As a result, as the number of DAS grows, finding the desired DAS for reuse and/or associated documentation can become an impossible task. In this paper we focus on bridging this gap between the DAS and their implementation by presenting a view-based, model-driven data access architecture (VMDA) managing models of the DAS, DAOs and database queries in a queryable manner. Our models support tailored views of different stakeholders and are scalable with all types of DAS implementations. In this paper we show that our view-based and model driven architecture approach can enhance software development productivity and maintainability by improving DAS documentation. Moreover, our VMDA opens a wide range of applications such as evaluating DAS usage for DAS performance optimization. Furthermore, we provide tool support and illustrate the applicability of our VMDA in a large-scale case study. Finally, we quantitatively prove that our approach performs with acceptable response times.     

A pragmatic multi-method investigation of discrepant technological events: Coping,attributions, and ‘accidental’ learning

Discrepant technological events or situations that entail a problem, a misunderstanding or a difficulty with the Information Technology (IT) being employed, are common in the workplace, and can lead to frustration and avoidance behaviors. Little is known, however, about how individuals cope with these events. This paper examines these events by using a multi-method pragmatic approach informed by coping theory. The results of two studies – a critical incident study and an experiment – serve to build and test, respectively, a theoretical model that posits that individuals use a variety of strategies when dealing with these events: they experience negative emotions, make external attributions, and adopt engagement coping strategies directed at solving the event, eventually switching to a disengagement coping strategy when they feel they have no control over the situation. Furthermore, users’ efforts may result in ‘accidental’ learning as they try to overcome the discrepant IT events through engagement coping. The paper ends with a discussion of the results in light of existing literature, future opportunities for research, and implications for practice.     

The Distributed Time-Triggered Simulation Scheme: Core Principles and Supporting Execution Engine

Distributed real-time simulation is a young technology field but its practice is under increasing demands. In recent years the author and his collaborators have been establishing a new approach called the distributed time-triggered simulation (DTS) scheme which is conceptually simple and easy to use but widely applicable. The concept was initiated in the course of developing a new-generation object-oriented real-time programming scheme called the time-triggered message-triggered object (TMO) programming scheme. Some fundamental issues inherent in distributed real-time simulation that were learned during recent experimental studies are discussed along with some approaches for resolving the issues. An execution engine developed to support both the TMOs engaged in control computation and the TMOs engaged in DTS is also discussed along with its possible extensions that will enable significantly larger-scale DTSs.     

Software-Konfigurationsmanagement in großen Softwareprojekten

Zusammenfassung Mit zunehmender Größe der Softwaresysteme verschärfen sich die für die Software-Herstellung typischen Probleme: Beherrschen großer Objektmengen, Erhalten der Systemkonsistenz, Kontrolle der ständigen Änderungseinflüsse und Gewährleisten einer langen Lebensdauer. Die Disziplin Konfigurationsmanagement bildet den methodischen Ansatz, diese Probleme besser zu beherrschen. Software-Konfigurationsmanagement faßt die Herstellung von Softwaresystemen als eine Abfolge von kontrollierten Änderungen an gesicherten Zwischen- und Endergebnissen auf. Dargestellt werden die Objekte und Funktionen des Software-Konfigurationsmanagements sowie die hierfür in großen Software-Projekten benötigten Methoden, Instanzen und Hilfsmittel.     

Information for Authors

正http://www.zju.edu.cn/jzus http://www.springerlink.com Aim The Journals of Zhejiang University-SCIENCE(A/B/C)are edited by the international board of distinguished Chinese and foreign scientists,and are aimed to present the latest developments and achievements in scientific research in China and     

Editorial:Brain-machine interface(BMI) and cyborg intelligence

正Brain-machine interfaces(BMIs)aim at building a direct communication pathway between the brain and an external device,and represent an area of research where significant progress has been made during the past decade.Based on BMIs,mind information can be read out by neural signals to control     

Information for Authors

正http://www.zju.edu.cn/jzus http://www.springerlink.com Aim The Journals of Zhejiang University-SCIENCE(A/B/C)are edited by the international board of distinguished Chinese and foreign scientists,and are aimed to present the latest developments and achievements in scientific research in China and overseas to the world’s scientific circles,especially to stimulate     

SCIENCE CHINA Information Sciences SUBJECT INDEX TO VOLUME 57(2014)

正~~     

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正http://www.zju.edu.cn/jzus http://www.springerlink.com Aim The Journals of Zhejiang University-SCIENCE(A/B/C)are edited by the international board of distinguished Chinese and foreign scientists,and are aimed to present the latest developments and achievements in scientific research in China and overseas to the world’s scientific circles,especially to stimulate