论无标度网的增长和择优

增长和择优机制是无标度网络中两种重要的演化机制,已发现比较重要的择优机制有度择优和秩次择优,比较重要的增长方式有星形图增长和完全图增长.该文首先分析了秩次择优机制对网络度指数的影响,指出可以利用秩次择优来构造度指数在较大范围内变化的模型. 接下来分析了星形图增长和完全图增长的优缺点,并提出了更符合实际情况的模体增长方式,然后结合秩次择优机制和模体增长方式提出了一个新模型——模体增长秩次择优模型,该模型除了具有较宽的度指数范围外,还在度指数大于2.5时具有独立于网络规模的群集系数.     

航空发动机多指标模糊信息熵的性能排序研究

依据状态监控信息对民航发动机进行性能排序,可以及时了解发动机性能衰减程度及梯次差异,从而便于制定最优维修计划,达到降低维修费用的目的,因此已成为提高机队管理质量的重要手段.目前航空公司机队管理中对多指标性能排序问题还缺乏科学的方法.该文基于模糊等价聚类和粗糙集理论中的属性信息熵方法,对该类权重信息完全未知的多指标风险决策问题进行理论建模,得到求取各指标综合权重的算法,并举例验证了该算法的客观有效性.     

分形理论在织物折皱评定中的应用

利用计算机图像处理评定织物折皱.在全面分析了织物折皱图像的分形特征基础上,提出利用格栅法计算析皱图像灰度曲面的分维数,以此评定织物的折皱起伏情况.探讨了利用相似维数分析评价折皱图像的折皱纹理的形态复杂度.实验表明利用分形理论可以描述织物折皱特征,并对折皱性能进行评价.     

基于关键字距离模型的XML文档检索方法

在信息检索中,关键词之间的距离反映了其对信息描述的集中程度,并对检索结果与用户需求的相关度产生影响。通过对XML数据固有的结构信息进行深入分析,确定了被检索数据的信息对象和信息分支的概念,并考虑以上因素建立语义距离模型。通过该模型的计算,能够更准确地计算出查询结果的相关度。实验结果证明:在真实数据集上,查询质量方面优于现有的主流算法(EASE、SLCA),同时具有较高的查询效率。     

融合生成式模型的知识增强实体链指方法

未链接实体分类是实体链指(Entity Linking, EL)任务中的重要研究内容之一。现有方法存在上下文语义信息不充分、分类准确率低等问题,导致实体链指任务表现不佳。本研究提出一种融合生成式模型的知识增强实体链指方法。该方法将实体链指分为两个子模块,即候选实体排序模块和未链接实体分类模块。本研究基于高精度的候选实体排序模块,获得高质量的知识扩展信息,并对未链接实体分类任务进行知识增强;针对未链指实体提及的分类问题,提出一套生成式框架,该框架能够取得超过基线模型的性能。本研究方法在2020年全国知识图谱与语义计算大会(CCKS2020)评测任务二的中文短文本实体链指数据集上取得了目前最佳性能(整体F值为91.76%),证明知识增强和生成式框架的引入能提高模型的泛化能力,缓解未链接实体分类中的信息不充分问题。     

面向误差最小化的在线服务信誉度量

由于每个在线服务可以通过其自身的真实质量被客观比较,存在潜在的真相服务排序。为了使用户进行服务选择时有真实客观的在线服务信誉排序作为参考,服务信誉应当尽可能地接近真相服务排序。提出一种面向误差最小化的在线服务信誉度量方法。该方法将用户对服务的偏好排序视为对真实服务排序的带噪估计,利用Kendall tau距离指标来衡量服务排序与真相排序之间的误差,通过设定真相与用户对服务的偏好排序集合之间的平均误差上限找出可能的真相服务排序,寻找与可能的真相服务排序集合之间平均误差最小的服务排序作为服务信誉。由于所有的服务排序都有可能为真相排序,造成了该方法的计算困难,利用分支切割法对该方法进行优化求解。以真实数据集和模拟数据集为基础,通过实验验证了该方法在保证运行效率的同时得到与真相误差更小的信誉度量结果。     

考虑指标关联的直觉不确定语言型多指标群决策方法

提出了指标关联且指标值为直觉不确定语言变量的多指标群决策方法.首先给出了关于直觉不确定语言变量的相关概念及直觉不确定语言变量间的距离计算公式,然后,依据各专家针对指标集所给出的直接关系矩阵,运用DEMATEL方法确定各指标权重,并将各专家给出的决策矩阵集结为群体决策矩阵.进一步地,构建正负理想点向量,并计算各方案与正负理想点向量间的加权距离;在此基础上计算各方案的相似系数,并据此对所有方案进行排序.最后,通过一个项目风险应对策略选择的实例分析说明了本文方法的可行性和潜在应用.     

概率XML关键字检索排序算法

探讨了针对概率XML文档集中与内容相关的关键字检索结果的排序问题,针对概率XML文档的特征提出了一种新的排序模式.与仅取决于检索结果概率的检索排序算法不同,本文提出的排序算法充分考虑了节点对文档的区分程度、节点描述文档的程度,以及XML文档本身的结构特性,设计了满足以上特征的检索结果排序模型,并针对排序模型提出了新的倒排索引结构.新的排序算法可以快速完成关键字检索,并将最相关的信息提供给用户.模拟数据集实验验证了该方法的有效性.     

基于失效模式与后果分析扩展模型的外包风险分析

失效模式与后果分析(FMEA)是一种重要的质量管理与可靠性分析工具,然而传统模型在实际运用中存在若干缺陷.利用区间二元混合加权距离(ITHWD)测度对传统FMEA模型进行改进,利用区间二元语义FMEA模型,并以刀具管理业务合同履行模块为例进行失效风险分析.通过传统模型与改进模型结果的比较,发现后者不仅能减少评价信息转换过程中产生的信息失真或损失情况,而且还考虑到了风险因子的主客观权重以及决策者的决策态度,从而提高了最终失效模式优先度排序的准确性、可靠性和灵活性.     

模糊数的排序方法

针对不确定型的多属性决策问题，提出了关于区间数和模糊数序关系的赋值概念，给出了一种关于区间数和模糊数的赋值序关系方法，它具有良好的传递性和良好的直观性、实用性，并具有广泛的应用前景。