Proof systems for planning under O-approximation semantics

In this paper we propose Hoare style proof systems called PRD^0and PRKWD^0 for plan generation and plan verification under 0-approximation semantics of the action language AK.In PRD^0 （resp.PRKW0D）,a Hoare triple of the form{X}c{Y}（resp.{X}c{KWp}）means that all literals in Y become true（resp.p becomes known）after executing plan c in a state satisfying all literals in X.The proof systems are shown to be sound and complete,and more importantly,they give a way to efficiently generate and verify longer plans from existing verified shorter plans by applying so-called composition rule,provided that an enough number of shorter plans have been properly stored.The idea behind is a tradeoff between space and time,we refer it to off-line planning and point out that it could be applied to general planning problems.     

一种融合行为与结构特征推理的造假群组检测算法

在线评论对用户的购物决策有重要的影响作用,这导致一些不良商家雇佣大量水军有组织、有策略地给自己刷好评,以提高销量赚取更大利润,给竞争对手刷差评来抹黑对手,以降低其销量。为了检测这种有组织的水军群组,提出一种融合行为与结构特征推理的造假群组检测算法。该算法包含2部分：第1部分用频繁项挖掘方法产生候选群组,然后使用行为指标来计算群组中每个成员的协同造假可疑度,将该可疑度看作先验概率;第2部分先为每个群组建立加权评论者-商品二部图,然后使用循环信念传播算法推理后验概率,将推理后得到的后验概率值作为该成员的最终协同造假可疑度,最后使用熵值法来判定是否为共谋群组。在真实数据集上的实验结果表明,所提算法性能优于比较算法。     

融合机器学习与知识推理的可解释性框架

针对基于规则的可解释性模型可能出现的规则无法反映模型真实决策情况的问题, 提出了一种融合机器学习和知识推理两种途径的可解释性框架. 框架演进目标特征结果和推理结果, 在二者相同且都较为可靠的情况下实现可解释性. 目标特征结果通过机器学习模型直接得到, 推理结果通过子特征分类结果结合规则进行知识推理得到, 两个结果是否可靠通过计算可信度来判断. 使用面向液基细胞学检查图像的融合学习与推理的某类宫颈癌细胞识别案例对框架进行验证, 实验表明, 该框架能够赋予模型的真实决策结果以可解释性, 并在迭代过程中提升了分类精度. 这帮助人们理解系统做出决策的逻辑, 以及更好地了解结果可能失败的原因.     

跨媒体分析与推理技术研究综述

当前,以网络数据为代表的跨媒体数据呈现爆炸式增长的趋势,呈现出了跨模态、跨数据源的复杂关联及动态演化特性,跨媒体分析与推理技术针对多模态信息理解、交互、内容管理等需求,通过构建跨模态、跨平台的语义贯通与统一表征机制,进一步实现分析和推理以及对复杂认知目标的不断逼近,建立语义层级的逻辑推理机制,最终实现跨媒体类人智能推理。文中对跨媒体分析推理技术的研究背景和发展历史进行概述,归纳总结视觉-语言关联等任务的关键技术,并对研究应用进行举例。基于已有结论,分析目前跨媒体分析领域所面临的关键问题,最后探讨未来的发展趋势。     

基于二叉知识树推理的可扩展智能排课系统

针对高等院校整体教学资源条件下的复杂多约束、多目标组合优化排课问题,提出了一种基于二叉树知识推理的可扩展智能排课算法并进行系统研发。结合实际教学过程中涉及的课程、时间、专业、教室、教师和可信度模型进行定义,构建了智能排课模型,设计了系统结构和排课算法。原型系统利用不确定性推理巧妙地解决了排课过程中棘手的软约束问题,并将二叉知识树引入知识库存储结构以解决系统的灵活性和可扩展性问题,使原型系统能够适应动态大规模排课需求。     

融合知识表示和深度强化学习的知识推理方法

知识推理是解决知识图谱中知识缺失问题的重要方法,针对大规模知识图谱中知识推理方法仍存在可解释性差、推理准确率和效率偏低的问题,提出了一种将知识表示和深度强化学习相结合的方法RLPTransE。利用知识表示学习方法,将知识图谱映射到含有三元组语义信息的向量空间中,并在该空间中建立强化学习环境。通过单步择优策略网络和多步推理策略网络的训练,使强化学习智能体在与环境交互过程中,高效挖掘推理规则进而完成推理。在公开数据集上的实验结果表明,相比于其他先进方法,该方法在大规模数据集推理任务中取得更好的表现。     

Geohash编码抗k近邻攻击的脆弱性分析

Geohash编码作为一种降维技术目前已应用于空间数据库和空间数据引擎中,但其安全性还有待进一步研究。文章关注Geohash编码存在的安全漏洞,从理论上分析了此种降维技术产生推理通道的原因,并提出一种基于k近邻查询的加密Geohash字段重构算法,通过观察大量k近邻查询响应中的明文信息进行统计推断并重构出加密Geohash的原始值。对加密兴趣点数据库进行重构实验,实验表明,观察到的查询响应数量越多,重构值的精确度越高。在Geohash编码精度为30 bit的情况下,当观察到100000到3000000次查询响应时,重构值与原始值平均误差为0.074%到0.015%。该实验揭示了Geohash编码在抵抗k近邻查询推理攻击方面的脆弱性及形成机理,将促进相关地理信息系统行业的安全应用与研究。     

大数据融合模型的智能化网络安全检测方法

针对传统智能化网络安全检测平台处理数据效率低、误差大等问题,文章提出一种新型的解决方案;该方案基于大数据融合模型构建新型的智能化网络安全检测平台,采用卡尔曼滤波算法、采用数据融合分类算法和模糊推理算法3种方法结合构建出数据融合模型来对网络安全检测数据进行运算与处理;其中,采用卡尔曼滤波算法进行改进,对原始网络安全检测数据进行滤波降低噪声干扰,提高数据的精准度;通过SAE稀疏自动编码器自主提取网络安全检测数据的特征信息,之后K-means聚类算法对SAE稀疏自动编码器输出的数据进行处理,通过模糊推理算法调整权值;试验表明,文章所提方案克服了现有技术存在的不足,显著提高了处理数据效率和精准度,在数据量为2 TB的环境下,本研究方法的误差低至6.9％.     

基于北斗卫星通信的航天测控频段故障诊断系统设计

针对传统航天测控频段故障诊断方法受到信息传输时延影响而导致诊断精准度低的问题,提出基于北斗卫星通信的航天测控频段故障诊断系统设计;硬件结构设计了判断故障类型的波头信号检测模块;通过地面接收机接收卫星发出的微弱信号,计算本机晶振脉冲数,以此修改北斗卫星通信数据;利用北斗授时模块,保证了输出时间的准确性,避免了延迟问题;软件部分用逻辑推理设计航天测控频段故障诊断流程,并使用北斗卫星诊断技术,纠正误差;由实验结果可知,该系统信号线松动脉冲信号诊断结果与实际情况一致,陀螺输出角度量漂移与实际值一致,误差为0,具有精准诊断结果.     

Research and Practice of Hybrid Teaching for Software Testing based on Interactive Learning

To address the problems of insufficient number of personalized exercises and cases and teachers' lack of grasp of students' weak knowledge points in the current software testing online courses, we study the strategy of establishing and updating intelligent exercise sets and case libraries and analyze the answers and dig out the weak points of knowledge through group intelligence reasoning and interactive machine learning methods. This will help teachers to make uniform and targeted explanations, reduce manual judgment, and achieve intelligent teaching quality reform, and implement the educational concepts of "keeping up with the times" and "teaching according to students' abilities".