基于属性相似度的云分类器

提出了属性相似度概念解决高维对象分类的权重问题,并结合云理论建立了基于属性相似度的云分类器.采用云理论建立训练集的各属性模型,表达各属性值隶属于其类别中心Ex的程度.分类模型由属性模型集成得到,属性权重根据属性相似度计算.各类别的同一属性间的相似度越大,此属性对分类的作用越小.基于粒子群优化方法对分类模型的中心位置Ex进行优化.将此分类器与普通云分类器应用于iris数据集的分类实验,该分类器的分类效果好于后者.     

基于云理论的隧道结构健康诊断方法

隧道健康状态诊断过程作为一个模糊系统,具有随机性和模糊性的特点.传统的隧道结构健康诊断方法无法妥善地将系统的模糊性和随机性关联在一起.基于此,针对隧道结构健康状态诊断系统的模糊性和随机性特点,提出了基于云理论的隧道结构健康状态诊断方法.首先,建立反映隧道结构健康状况等级评语集的正态云模型.然后,依据逆向云发生器原理,将隧道结构健康状态指标的监测数据的归一化结果值转化为隶属度云模型.将健康状态指标的重要性语言值转化为权重云,用于表征各健康状态指标的重要程度.最后,运用云理论的计算方法对隧道结构健康状态等级进行诊断,得到健康状态等级诊断结果的云模型.应用云模型的改进方法,对某市地铁2号线盾构隧道结构健康状态进行了诊断,极大提高了诊断结果的可视化和鲁棒性.     

云相似度测量的变分模态分解去噪方法

为区分VMD( Variational Mode Decomposition) 分解后高低频段模态分量,提高VMD 算法的去噪效果, 提出一种基于云相似度测量的VMD 去噪方法。首先,对信号进行VMD 分解,通过计算各个模态分量与信号之 间的云相似度值,区分有效分量与噪声分量,然后对噪声分量进行小波滤波,最后将滤波后的分量与有效分量 进行重构。通过仿真和实际实验,将提出的去噪法与基于相关系数的VMD 去噪法和基于互信息的VMD 去噪 法对噪声信号进行处理,该方法去噪后所得信号信噪比相对较高,为28． 214 1 dB,均方误差相对较低,为 6． 12 × 104 ,验证了该方法去噪效果的优越性和对油气管道泄漏信号去噪的可行性。     

基于阶段递进的综合本体相似度计算方法

针对传统的语义相似度计算方法计算量过大、 计算过程较复杂等问题, 提出了一种基于阶段递进的综合本体相似度计算方法。该方法把计算相似度的过程分为4个阶段, 每个阶段根据实际情况设定一个阈值, 如果此阶段计算的相似度大于阈值, 则计算下一阶段的相似度; 如果小于阈值, 则认为该对概念间不相似, 不必再计算以下各阶段的相似度, 可大大减少相似度的计算量, 使计算过程清晰可控。通过实验数据可知, 该算法与Glue算法相比, 其查全率、 查准率分别提高4.78%和3.05%, 而计算效率提高50%以上。     

基于相似度综合的本体自适应映射方法研究

异构数据集成领域大量应用了本体研究方法.该文针对混合本体模型映射存在的不足提出了自适应混合本体模型,通过计算各种不同相似度获得相似度综合的计算方法.提出了自适应映射的定义和计算方法用以解决本体之间是否要进行映射的问题.     

一种改进的基于本体概念相似度计算方法研究

知网是一个英汉双语本体,含有丰富的语义知识.在综合考虑了知网中义原重合度、义原差度、层次深度等因素的基础上,提出了一种新颖的义原相似度计算方法,并在义原相似度计算的基础上,通过改进的匈牙利算法来计算基于知网的概念相似度,最后通过实验验证算法的有效性,与基于WordNet的方法相比,文中提出的基于知网的相似度计算一样可以取得较好的精确度.     

基于Bhattacharyya系数的改进相似度度量方法

相似度度量是基于邻居的协同过滤推荐算法中的关键步骤,对推荐结果的优劣有至关重要的影响。基于Bhattacharyya系数的相似度度量方法虽然解决了依赖于共同评分的问题,但忽略了评分值绝对数量对结果的影响。同时,当项目间相同评分值数量占比小时,基于Bhattacharyya系数的相似度度量方法存在计算准确性差的缺点。为此,引入Laplace校准法和权重赋值法对该相似度度量方法进行改进。改进后的方法不仅克服了原方法的不足,而且还充分利用所有评分信息,提升计算的准确性。数据实验结果表明,提出的相似度度量方法性能优于改进前的算法及传统的度量方法。     

基于改进随机云滴法的云相似性计算

现有随机云滴法得出的相似度随云滴数目的增加而存在趋势性变化,以致无法给出较为稳定、合理的计算结果。为此提出了一种改进方法,对随机云滴法出现的趋势性变化现象进行了分析和讨论,给出了相关定理及证明过程。通过探讨问题产生的实质,忽略云滴数目,将相似度统一建立在云滴距离这一物理概念上,重新定义了相似度表达式。仿真实验的结果表明,改进方法能够获得相对稳定的相似度计算结果,有效解决了原算法相似度的趋势性变化问题,具有较好的适用性。     

基于一种改进相似度的扩展粗糙集模型

应用经典粗糙集理论处理连续值属性决策表问题时,对连续值属性进行离散化会造成信息损失.本文在分析已有相似度不足的基础上提出一种改进的相似度,建立基于改进相似度的扩展粗糙集模型,并提出一种基于重要度的约简算法.     

一种综合概念相似度计算方法

针对在本体间异构系统知识集成问题上,对本体映射中概念相似度计算存在的一些不足之处,提出了一种改进的方法。先分别计算基于实例的概念相似度、基于概念名的相似度和基于属性的相似度,然后进行加权合并形成新的综合相似度计算方法,最后进行简单验证进而根据本体和本体中概念的特点,设计了一种改进的相似度的计算方法。改善了相似度计算中存在的片面性和不完善性问题,提高了本体映射的查全率和查准率。     

一种改进的基于树路径匹配的网页结构相似度算法

提出一种改进的基于树路径匹配的网页结构相似度算法, 该算法定义了树路径的序列相似度和位置相似度, 找出网页的树路径集合, 通过网页间的最佳树路径匹配计算结构相似度. 实验结果表明, 用改进后的算法计算网页结构相似度比传统树路径匹配方法更符合实际, 更合理有效.     

一种优化的综合本体相似度计算方法

本体映射的研究,主要集中在概念相似度计算部分。文中针对目前相似度计算存在的一些问题,提出了一种优化的综合计算方法——CAIRSim。该方法通过候选概念策略的方式减少参与计算的概念数,然后分别基于候选概念的属性、实例和关系来计算概念的相似度,并进行加权综合得到概念相似度。     

一种改进的基于知网的语义相似度计算方法

语义相似度计算是自然语言处理中的一个关键过程,在机器翻译、自动问答、句法分析、词义排歧等领域都有着广泛的应用.列举并分析了几种典型的基于知网的相似度计算方法,并提出一种改进的基于知网的相似度计算方法,实验结果表明该方法是有效的.     

基于相互隶属度的云模型相似性度量方法

针对现有云模型相似性度量方法计算复杂度高、结果不稳定、适用性有限等问题,提出了一种基于相互隶属度的云模型相似性度量方法.依据云模型期望曲线以公共面积与自身面积之比定义云模型之间的隶属度,进而利用相互隶属度计算云模型之间的相似度.讨论了不同交点及半云情形下相应面积的计算方法,并给出了相似度的计算公式及性质证明.仿真实验表明,该方法能够在多种情形下合理地度量云模型的相似性,并且具有较高的结果准确度和较低的计算复杂度,基于云模型的评估实例进一步验证了该方法的有效性.      

基于领域本体的语句相似度研究

语句相似度计算是设计和实现智能答疑系统的关键技术.由于智能答疑系统一般面向受限领域的特点,在构建出其领域本体的基础上,利用本体语义树计算词汇相似度,从而计算出语句的语义相似度.最后,设计了一个实验模型验证了该语句相似度算法的有效性.     

本体领域综合概念相似度计算中的权重确定方法

利用粗糙集及条件信息熵的相关理论,针对基于相似度计算的本体映射方法在相似度融合时权重过分依赖专家参与等问题,给出一种自动确定权重的策略,并通过实例验证了该方法的可行性.该方法充分考虑在信息量不确定情况下,用各属性对系统信息熵的影响程度确定各属性在当前信息系统中所占的权重,从而使本体的自动化映射和语义网的实时服务成为可能.     

一种基于中文Deep Web的属性相似度计算方法

随着中文网站数量的日益庞大,中文的Deep Web信息集成已成为网络信息领域的焦点。属性相似度计算是Deep Web信息集成中模式匹配的关键一步。该文根据中文查询接口中的属性词汇常常表现为1-3个词语构成的短语的特点,提出一种更有效的基于《知网》的属性相似度计算的方法,使属性匹配的准确率得到大幅度提高。     

基于相似度组合的主观题评分方法研究

针对文本、语义、关键词等方法计算主观题相似度的不足,提出一种基于相似度组合的方式构建主观题评分模型。该模型可根据评分逻辑,灵活地调整阀值,综合Word2vec算法、Doc2vec算法和TF_IDF算法的优势,提高主观题的相似度。实验表明,与人工评分对比,提出的评分模型得到的评分方差及偏差率都较小,稳定性较好,更贴近人工评分结果。     

基于流行度制衡的微博用户相似度计算方法

以微博用户推荐算法中相似度计算为研究对象,根据微博用户关注信息的特点,分析了关注用户的流行度的不同程度,以及这种程度差异对相似度计算产生的影响,在此基础之上提出了一种加入流行度制衡因子的相似度计算方法.可通过流行度制衡因子,在计算用户相似度时,适度减少(增加)流行度偏高(偏低)的用户对计算结果的影响.实验结果表明:加入流行度制衡因子的用户相似度计算具有更好的推荐效果.     

基于相似度匹配的网络协议语法分析方法

为解决网络协议语法分析方法中,依赖人工干预、分析效率低下、分析范围较小等问题,提出一种基于相似度匹配的网络协议语法分析方法.通过嗅探采集网络原始数据包,解析基础协议并对数据包进行预处理,提取9维不同角度的特征,建立了网络协议语法相似分析模型,分析网络协议细节语法特征.通过将TCP协议作为已知协议,对UDP、DNS、QQ等3种不同类型的协议测试,结果表明这3类协议报头中,33%以上的字段能在TCP协议中找到对应的相似语法,而且平均准确率均在96%以上,该方法不需人工干预,可以提高分析效率、减少限制条件、扩大分析范围,并能较为有效地分析出网络协议语法特征.