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1. chinaXiv:201812.00097 [pdf]

棋盘局面数据标定方法研究

丁濛; 张亦鹏; 李淑琴
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

AlphaGo的成功使得深度学习方法在计算机博弈领域得到广泛关注。而基于深度学习模型的有监督训练依赖于大量高质量标定数据,但众多小众计算机博弈比赛棋种,存在缺少人类对局记录作为训练样本的问题,因此在使用深度学习模型前如何生成一个合理标定的局面数据集是值得研究探讨的问题。针对点格棋博弈问题,提出了一种数据哈希去重以及局面标定方法。根据不同阶段回合局面数据的特点,通过Alpha-Beta完全搜索、回溯标定、并行化MCTS算法标定以及对称扩展技巧,收集并标定不同回合数的点格棋局面样本。实验共获得了包含15000000个带标定点格棋局面样本的数据集,为基于深度学习模型的点格祺有监督训练提供了保障。此外,所提方法也为其他棋种训练数据的获取提供有价值的借鉴。

提交时间: 2018-12-13 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量15下载量10 评论 0

2. chinaXiv:201805.00241 [pdf]

中文分词模型词典融入方法比较

冯雪
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

目前比较流行的中文分词方法为基于统计模型的机器学习方法。基于统计的方法一般采用人工标注的句子级的标注语料进行训练,但是这种方法往往忽略了已有的经过多年积累的人工标注的词典信息。这些信息尤其是在面向跨领域时,由于目标领域句子级别的标注资源稀少,从而显得更加珍贵。因此如何充分而且有效的在基于统计的模型中利用词典信息,是一个非常值得关注的工作。最近已有部分工作对它进行了研究,按照词典信息融入方式大致可以分为两类:一类是在基于字的序列标注模型中融入词典特征,而另一类是在基于词的柱搜索模型中融入特征。对这两类方法进行比较,并进一步进行结合。实验表明,这两类方法结合之后,词典信息可以得到更充分的利用,最终无论是在同领域测试和还是在跨领域测试上都取得了更优的性能。

提交时间: 2018-05-20 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量79下载量48 评论 0

3. chinaXiv:201805.00306 [pdf]

面向高密度Wi-Fi部署环境下的抗干扰策略

贺泽宇; 张伟
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

高密度Wi-Fi部署环境如银行、写字楼、mall等,普遍存在的同质干扰问题是制约用户体验及网络质量提升的痛点。首先,针对该问题研究了干扰检测技术并提出一种识别和度量Wi-Fi节点干扰的干扰程度评估模型。随后提出了“容忍+避让”的抗干扰策略,容忍策略基于捕获效应理论及无线资源管理技术,提升了干扰条件下数据通信质量;避让策略采用局部化信道自协调算法和去中心分布式架构,解决同质干扰中的冲突问题。最后,实现了抗干扰机制WifiAAS。测试结果表明,该机制可提升10%设备性能,且未带来过大开销。

提交时间: 2018-05-20 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量193下载量119 评论 0

4. chinaXiv:201804.02036 [pdf]

一种用于Android应用的反控制混淆系统

曹宏盛; 焦健; 李登辉
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

Android恶意软件中的控制混淆技术,可以增加传统Android应用软件执行路径检测的难度,是目前代码静态分析的主要困难之一。针对该问题进行了研究,并设计系统DOCFDroid用于解决此问题。该系统在预处理阶段获取CFG关系矩阵,使用深度优先查找待分析路径集合;依据用户给定的源点集合和终节点集合,得到粗糙路径;然后采用权重筛选的算法,可以有效的获取目标路径集合。在实验阶段以DroidBench 1.2为基础构建测试样本集,验证该方法的有效性。实验结果表明,该方法能有效抵抗控制流混淆带来的干扰,目标路径识别率可达95.31%。

提交时间: 2018-04-19 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量79下载量62 评论 0

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