纺织科学与工程核心期刊被引频次及影响因子研究

评价学术单位或科研人员的科研水平或学术论文的科学价值,长期以来存在较大的争议。本文根据2008版《中文核心期刊要目总览》给出的纺织科学与工程的10种核心期刊,分别从被引频次和影响因子这两个方面进行数据统计和分析,给出了综合排名。     

数字文档管理系统的设计与实现

分析了目前数字文档管理系统(DDMS)所存在的问题,并讨论了DDMS如何为用户提供认知帮助以提高知识检索的质量和效率．第一类帮助是使用户能够进行基于语义的知识检索．第二类帮助是按照各种计算模型对内容相近的学术文档进行排序,从而使用户尽快发现有价值的文档．通过原型系统对所提出的理论、算法和模型给出了实验验证．     

基于公共权重向量集的DEA排序方法

对利用一组公共权重求解决策单元相对效率指数进而对决策单元进行排序的方法进行了分析,并指出了该方法的不足之处。在给出公共权重向量集概念的基础上,提出了一种新的对决策单元进行排序的方法。     

Order Relation for Type-2 Fuzzy Values

In this paper an order relation and a ranking method for type-2 fuzzy values are proposed. In order to compare type-2 fuzzy sets, the concepts of satisfaction function for continuous fuzzy values, h-level type-2 fuzzy values and strong order relation are introduced. The proposed method is an approach based on the possibility theory, and it generates a ranking sequence with the greatest possibility. Some properties of the proposed method are also analyzed.     

Spare Parts Demand Forecasting:a Review

Spare parts are very common in industry and military fields, and the investigations of spare parts demand forecasting methods have draws much attention in recent years. However,to the best of our knowledge,only few papers reviewed the forecasting papers systematically. This paper is an attempt to provide a novel and comprehensive view to summarize these methods. A new framework was proposed to classify the demand forecasting methods into four categories,including empirical methods,methods based on historical data,analytical methods and simulation methods. Some typical literatures related to each category were reviewed.Moreover, a general spare parts forecasting procedure was summarized and some evaluation criteria were presented. Finally,characteristics of different forecasting methods and some avenues for further research were illustrated. This work provides the managers with a systematical idea about the spare parts demand forecasting and it can be used in practical applications.     

高校图书馆h指数受各类指标影响分析

基于CNKI全文数据库,对“985工程”建设的39所国内著名大学1999-2013年间发表学术论文的大学图书馆h指数、大学h指数、大学图书馆获取基金项目数量等文献计量指标进行了统计分析,并在对这些指标进行排名的基础上,分析了各个指标排名之间的相互关联,比较了各类别的计量指标特征。以期能为促进国内大学图书馆学术科研水平的提升提供一些帮助。     

一种新的区间二型模糊集排序方法

区间二型模糊集排序是模糊决策领域中的一个重要内容,然而文献中排序方法在某些情形下无法区分区间二型模糊集的排序顺序.针对这一问题,给出了一种新的基于模糊集内心的排序方法,依据排序值的大小来确定区间二型模糊集的排序顺序.与已有排序方法相比较,所给方法能够有效区分区间二型模糊集的排序顺序.     

1998-2001年教师队伍建设论文统计分析

采用文献计量学的方法，对中国1998—2001年以“教师队伍建设”等字为篇名所发表的论文进行了统计比较，指标涉及论文年度分布、作者的地区分布、发表期刊的类别和研究方法四个方面；得出了四年期间中国1998—2001年教师队伍建设研究基本的动态特点。     

基于条件随机场的中文科研论文信息抽取

科研论文头部信息和引文信息对基于域的论文检索、统计和引用分析是必不可少的.由于隐马尔可夫模型不能充分利用对抽取有用的上下文特征,因此文中提出了一种基于条件随机场的中文科研论文头部和引文信息抽取方法,该方法的关键在于模型参数估计和特征选择.实验中采用L-BFGS算法学习模型参数,并选择局部、版面、词典和状态转移4类特征作为模型特征集.在信息抽取时先利用分隔符、特定标识符等格式信息对文本进行分块,在分块基础上用条件随机场进行指定域的抽取.实验表明,该方法抽取性能明显优于基于隐马尔可夫模型的方法,且加入不同的特征集对抽取性能提升作用不同.     

6-RSS并联机器人机构多目标优化设计

针对6-RSS并联机器人机构,以工作空间和速度全域性能为目标建立多目标优化模型,并使用改进的基于动态聚集距离多目标粒子群优化算法求解。为了快速有效地求解6-RSS并联机器人机构的工作空间,本文采用蒙特卡洛方法;为了求解带约束的6-RSS并联机器人机构多目标优化模型,将随机排序法引入基于动态聚集距离多目标粒子群优化算法。结果表明,该方法可以得到多个Pareto解供使用者选择,体现了多目标优化设计在并联机构设计中的有效性。     

基于l_1正则化RanBoost的人脸表情识别及程度估计(英文)

鉴于之前的大多数工作仅仅局限于人脸的表情识别,在本文中,我们提出了一种基于排序模型的创新性人脸表情识别方法。与之前的方法不同的是,我们提出的方法不但能够做表情识别,而且能够估计表情的程度,而表情程度估计则对于理解人的情绪变化有很大的帮助。虽然精确标注表情的程度很困难,但是表情随时间变化的有序信息提供了相对的度量。基于这种观察,我们将表情程度估计问题转化为一个排序问题,并且用Rankboost建立排序模型。排序模型的输出可以直接用于程度估计,而且我们也可以将排序模型用于表情识别。为了进一步提高我们提出的方法的性能,我们将l1正则化引入到Rankboost中。在Cohn-Kanade数据库上进行实验,实验结果表明我们提出的方法与当前的方法比较,有着明显的优势。     

我国藏戏研究文献综述

文章统计了在国内发表的有关藏戏研究方面的期刊论文和博士、优秀硕士学位论文,采用文献计量方法,对藏戏研究论文数量、进展趋势及其作者、期刊分布,博士、硕士学位论文状况等进行基于量化的分析研究,试图揭示该领域的研究成果及发展趋势.认为上世纪80年代后,有了真正意义上的理论研究,不仅建立了藏戏发展体系及藏戏剧种和流派等研究,而且注重实际调查与理论研究的结合,并提出关于藏戏研究以及藏戏发展应创新思路,改革体制和机制,培养更多实践人才和研究人才.     

基于属性信息和结构特性的网络节点重要度研究

现有的节点重要度排序方法大多只针对网络的拓扑结构进行研究,忽视了网络节点自身所包含的属性信息.然而这些属性信息至关重要,却广泛存在不完备性,这些不完备属性信息与节点的重要性密切相关.针对这一问题,提出一种基于优势粗糙集理论和TOPSIS方法的网络节点重要度分析方法,融合网络结构特性和节点属性信息,克服了单一从拓扑结构分析的局限.最后,将本文所提出的方法应用于微博社交网络中的用户重要度评价,并与其他方法进行比较,结果表明,该方法的排序结果对节点在属性信息和结构特性的重要性进行了较好的综合,能全面地体现出各节点的重要程度.     

基于DEA的排序模型及其在中国高校排名中的应用

提出了一个基于DEA方法的排序模型,有效解决了对弱有效和有效单元的排序问题,将其运用到中国高校综合实力排名中,结果显示具有一定的可操作性,可靠性较高,相比于传统AHP和加权平均等方法,避免了人为确定指标权重的主观性．     

一种基于组合赋权的区间多属性决策方法

在区间多属性决策问题中为了更合理、全面地确定属性权重，提出了一种主观赋权法和客观赋权法相结合的组合赋权法，给出了相应的最优化数学模型，并利用简单加权法对方案进行优劣排序．最后给出一个算例加以说明、     

基于二部图半监督方法的查询日志实体挖掘

基于用户查询日志的命名实体挖掘的目标是从用户查询日志中挖掘一组具有指定类别的命名实体。为解决已有用户查询日志实体挖掘研究工作中的种子实体不充分的问题,提出了一种基于二部图的半监督排序方法,利用实体之间的关系(实体共享查询模板)来改善实体排序效果。该方法首先基于候选实体和查询模板构建一个二部图,然后基于二部图将种子实体的类别相关性传播到其他候选实体,最后按照类别相关性得分对候选实体进行排序,并进一步给出方法中迭代过程的等价优化框架。实验结果表明本文提出的方法优于基准方法,具有较好的挖掘效果。     

基于排序学习的文本概念标注方法研究

提出一种基于排序学习的方法CRM (concept ranking model), 来实现文档的维基百科概念自动标注。首先人工对一定规模的文档进行概念标注, 建立训练集合, 然后利用排序学习算法在多项特征上得到对概念排序的模型, 利用这个概念的排序模型对任意文档进行概念标注。实验表明, 相对于传统的文档概念标注方法, 此方法在各类指标上都有相当大的提高, 标注结果更加接近人类的概念标注。     

Online Metric Learning for Relevance Feedback in E-Commerce Image Retrieval Applications

Relevance feedback plays a key role in multiple feature-based image retrieval applications. This paper describes an online metric learning approach for a set of ranking functions. In the feedback round, the most relevant and most nonrelevant images related to the target image are selected to construct a relative comparison triplet. The weighting parameters of the multiple ranking functions are updated by minimizing a quadratic objective function constrained by the triplet. The approach unifies the learning algorithm for the most commonly used ranking functions. Thus, multiple features with their own ranking function can easily be employed in the ranking module without feature reconstruction. The method is computationally inexpensive and appropriate for large-scale e-commerce image retrieval applications. Customized ranking functions are well supported. Practically, simplified ranking functions yield better results when the number of query rounds is relatively small. Experiments with an image dataset from a real e-commerce platform show the superiority of the proposed approach.     

一种用于模糊判断矩阵排序的χ2方法

根据决策者给出关于决策方案的一类模糊判断矩阵 ,提出了一种方案排序的 χ2 方法·首先 ,给出了关于模糊判断矩阵及其完全一致性的概念 ;然后 ,建立了一个关于求解方案排序值的最优化模型 ,并讨论了求解优化模型的理论依据和算法 ,采用该方法可以直接得到每个方案的参考排序值 ,并使方案的排序结果最大程度地反映了决策者的偏好 ;最后给出了一个算例     

一种人机交互语音切分系统

对于大规模的语音语料,语音切分方法主要有传统的人工切分和机器自动化切分2种方式.人工切分大规模语音语料的切分质量易控制,但效率低、成本高;机器自动化切分效率高,但后期查找切分错误时任务极其繁重.因而提出一种人机交互语音切分系统,切分人员可选择自动切分算法,设置切分参数,修改有问题的自动切分结果,同时可自动生成用于HTK训练的标注文件.以课题组采集的1 000个普米语语音文件为研究对象,以普米语孤立词为切分基元,机器自动化切分存在难以避免的切分错误,后期检查时工作量巨大;然而使用本文提出的人机交互语言切分系统进行切分,切分人员在无需高认知度的情况下也可做到近100%的切分正确率.