孙舒杨
- 作品数：15 被引量：53H指数：5
- 供职机构：吉林大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金吉林省科技发展计划基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理理学更多>>
- 粗集和多关系学习综述被引量：2
- 2007年
- 文中给出了多关系学习的产生、实质以及任务,指出多关系学习具有狭义和广义两个层面。对粗集和多关系学习给出了简单综述,表明粗集理论在多关系学习中占有重要地位。分析研究了粗集和归纳逻辑程序设计方法用于多关系学习的几种结合途径,尤其重点介绍了RSILP系列模型,并在文中给出其一般模型。文中对用于多关系学习中其它粗集方法也作了简单介绍。RSILP模型的完善扩展以及粗集方法在多关系学习中的进一步应用是今后的工作方向。
- 孙成敏刘大有孙舒杨
- 关键词：粗集归纳逻辑程序设计
- 解非正定自共轭的微分方程的区域分裂法的收敛性的证明
- 多处理器的并行计算机的出现,使计算机可以解决大规模问题,但是通常算法并不能直接用于并行计算,需重新研究算法,并行计算的特征向量法就是将原问题化成可同时进行计算的子题,并在这些子题之间经常交换信息及数据.在微分方程数值解法...
- 孙舒杨
- 关键词：区域分裂法收敛性非线性方程组偏微分方程
- 基于深度学习的两阶段实时显式拓扑优化方法
- 2023年
- 针对以固体各向同性材料法(SIMP)、水平集法(Level-set)等为代表的传统连续体拓扑优化算法存在的计算代价昂贵、生成结构几何隐式等缺陷,结合深度学习与可移动变形组件法(MMC),提出一种基于深度学习的两阶段实时显式拓扑优化方法。在第一阶段使用深度学习模型预测取代有限元分析的多数费时迭代计算,第二阶段对深度学习模型预测所得结构进行少量迭代微调,形成最终的带有显式几何特征的优化结构。在相对一般的数据集下定量与定性地验证了本文方法的可行性与有效性,并研究了第一阶段深度学习模型的训练程度与最终生成结构质量及总体耗费时间的关系。结果表明:与传统连续体拓扑优化算法相比,本文方法能在保证拓扑优化结构生成质量的同时节约90%以上的计算时间。
- 孙舒杨程玮斌张浩桢邓向萍齐红
- 关键词：计算机应用拓扑优化计算机辅助设计
- 二人博弈问题中单一纳什均衡的搜索算法被引量：1
- 2006年
- 给出计算二人博弈问题中单一纳什均衡的一种搜索算法,用支付矩阵的秩数和条件占优行的个数限定待搜索策略对空间,将该空间按一定规则排序,通过对有序有限策略对空间进行搜索得到一个简单的纳什均衡.
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- 关键词：纳什均衡支撑集
- CORS方法与规则生成算法GRs
- 2006年
- 利用含序粗集方法,依据标准的优先序信息及标准间的支配关系,解决了推导含序信息规则问题.提出一种新的规则生成算法,并与其他规则产生算法进行了简单对比.算法按照后件由强到弱产生规则,能保证生成极小规则,在某种意义下规则集是完备和无冗余的.
- 孙成敏刘大有孙舒杨
- 关键词：支配关系
- 基于后验概率的Markov逻辑网参数学习方法被引量：8
- 2006年
- 通过介绍统计关系学习方法Markov逻辑网的理论模型和参数学习方法,提出一种基于后验概率的参数估计方法,该方法采用正态先验分布,用伪似然概率替代似然概率,通过最大化伪后验概率来学习模型参数.实验结果表明,该方法能够有效地学出模型参数,且所得模型推理能力优于现有的参数学习方法.
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- 关键词：统计关系学习一阶逻辑MARKOV网MARKOV逻辑网
- 一种基于深度学习的实时显式拓扑优化方法
- 本发明公开了一种基于深度学习的实时显式拓扑优化方法，包括：一、构建深度学习网络模型，并对深度学习网络模型进行训练，得到拓扑结构优化网络模型；二、将拓扑优化初始条件作为输入参数输入拓扑结构优化网络模型，得到初步拓扑优化结构...
- 齐红程玮斌张浩桢邓向萍孙舒杨
- RSILP模型若干问题的研究
- 2007年
- 利用基于粗糙集理论的统计关系学习方法,解决了统计关系学习中归纳逻辑程序设计方法的不确定性问题,并改进了粗糙集结合归纳逻辑程序设计的系列模型,从而得到更加准确的模型体系定义.改进后的模型系列更合理完善.
- 孙成敏刘大有孙舒杨
- 关键词：统计关系学习粗糙集归纳逻辑程序设计
- 统计关系学习模型Markov逻辑网综述被引量：14
- 2007年
- 统计关系学习是人工智能研究的热点,在生物信息学、地理信息系统和自然语言理解等领域有着重要应用,Markov逻辑网是将Markov网与一阶逻辑相结合的一种全新的统计关系学习模型。介绍了Markov逻辑网的理论模型和学习方法,并探讨了目前存在的问题和研究方向。
- 孙舒杨刘大有孙成敏黄冠利
- 关键词：统计关系学习一阶逻辑MARKOV网MARKOV逻辑网
- 含序信息的粗集方法研究被引量：2
- 2006年
- 经典粗集理论给出了不可识别、上近似、下近似、简式和核等概念,其核心思想是运用条件属性集导致的知识粒子来近似决策属性集导致的知识粒子,进而推导出规则。这些知识粒子的实质是根据存在于属性值间的等价关系得到的,而事实上可能存在某些属性,其属性值内部存在序关系,与其它某属性间存在语义关系,这样的属性称为标准。本文所研究的粗集方法,考虑标准所携带的这些信息,推导出含有序信息的规则,并探讨使推导的规则更加完全和一致。本文给出了含序粗集方法(CORS)的定义、数据分析以及规则生成方法,并提出了一种更加合理的质量近似公式以及生成规则的四条原则。
- 孙成敏刘大有孙舒杨
- 关键词：优先序支配关系
