基于改进PageRank算法的文献相关度排序方法

科技文献检索时以专业角度给出合理的相关度排序是一项非常重要工作,传统PageRank算法采用了平均分配相似性权重的方式,但其会产生文献排序结果不合理的问题。为此,提出一种将深度学习方法与PageRank相结合的算法,提高文献相关度排序的可靠性。首先,使用具有注意力池化的孪生BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)深度学习网络计算文献与引文的相似度;然后,对文献与其所包含引文间的相似度进行规范化处理;最后,将标准化后的相似度作为分配权重对引文网络计算排序。实验结果表明,相较于传统的PageRank算法,该方法检索结果的相关度提升6%以上,因此更适合应用于科技文献的引文网络分析。     

PERT网络在工程风险估计中的应用初探

本文采用PERT(计划评审法)网络技术对工程计划进行了风险估计,为工程计划控制提供了依据。     

求PERT网络所有线路的一种矩阵算法

本文给出了利用网络邻接矩阵间的运算，求ＰＥＲＴ网络所有线路的矩阵方法。本算法属多项式算法，计算简单，易于计算机实现。     

网络最短路径算法的改进及实现

从节约存储空间和提高运算速度方面对Dijkstra最短路径算法进行了改进.定义新的节点类来高效存储网络的拓扑信息,节省了计算机存储空间;采用满二叉堆数据结构对节点进行排序并选取最短路径节点,大大提高算法效率.仿真例子表明,对于某些网络结构,改进算法能把传统Dijkstra算法的时间复杂度由原来的O(N2)近似降至O(N).     

网络最短路径算法的改进及实现

从节约存储空间和提高运算速度方面对Dijkstra最短路径算法进行了改进．定义新的节点类来高效存储网络的拓扑信息。节省了计算机存储空间；采用满二叉堆数据结构对节点进行排序并选取最短路径节点。大大提高算法效率，仿真例子表明．对于某些网络结构．改进算法能把传统Dijkstra算法的时间复杂度由原来的O(N^2)近似降至o(N)。     

基于PERT的城市工程管线综合规划进度控制研究

区分工程管线综合规划的类型后,重点研究城市工程管线综合规划编制的进度控制问题.应用PERT分析技术将管线综合规划任务分解为若干工作,进而在辨识各工作间逻辑关系的基础上,构建管线综合规划进度的PERT网络图模型,并通过寻求该网络图的关键线路来调控和优化管线综合规划的进度.该模型实现了管线综合规划工作组织程序由简单顺序转向复合并行的结构改进.结合CT园区的规划实践,进一步验证本研究的可行性与有效性.     

公交网络最优路径的一种改进求解算法

通过对多种公交网络中求解最优路径算法的分析,提出了一种考虑公交线路票价变化,并以总行程时间最短与换乘次数最少相结合为原则的公交路径寻优新算法.同时对公交换乘中换乘点的选择、步行时间及等车时间作了较详细的分析.以一个算例对新算法的有效性进行了验证.     

软件项目进度风险的贝叶斯网络模型研究

为研究软件项目进度风险,给出了进度贝叶斯网络的定义,引入工作节点、时间节点和资源节点等,并在工作节点之间的弧上添加时距;同时为进度安排中的工作不确定性、时间资源不确定性以及资源不确定性等建模。给出了进度贝叶斯网络中的相关计算,提出采用进度贝叶斯网络评估,控制软件项目的进度风险,并就一个简单示例说明了进度贝叶斯网络的应用。     

基于PERT的虚拟企业风险评价模型

提出了一种虚拟企业风险评价的有效方法.针对虚拟企业以项目为组织模式及信息具有不确定性的特点,为考虑项目时间因素对整体风险的影响,基于计划评审法建立了虚拟企业风险评价模型.在已知风险水平与各工序作业时间的对应关系、每个工序的模糊风险水平以及风险水平与项目完工时间的对应关系的基础上,通过项目不同风险水平的完工概率描述企业的整体风险状况,实例研究表明该方法为虚拟企业风险评价提供了一种有效的管理工具.     

有效的项目进度管理工具─PERT图和GANTT图

以两种活动关系图法，论述在工程项目、设计开发中的进度管理及资源的优化使用．     

基于链接文本相关度的超链接算法

分析了超链接PageRank算法的不足．采用矢量空间模型计算检索关键词与超链接文本之间的相关度,提出了基于超链接文本相关度的超链接算法．实验结果表明,该算法可以提高PageRank算法的检索精确度．     

融入链接相关度策略的PageRank算法

为实现对网页更好地评分,提出了融入链接相关度策略的PageRank算法.以体现人工智能的当代经典PageRank算法为基础,分析其基本思想并指出其在对网页评分中存在的不足,通过引入相关度计算使链接标题的质量和其所指向网页的内容产生联系,实现在网页中各个链接之间的竞争.通过实验和分析,新的算法在不影响原算法的优点和效率的同时能更好地进行网页评分,在网页优先级算法上向人工智能和语义网又迈进了一步.     

IT服务外包进度风险控制的改进禁忌搜索算法

随着近年来IT服务外包的迅猛发展,对于项目的进度风险控制也成为了亟待解决的问题之一.针对IT服务外包项目进度风险控制问题,建立了两层的数学模型.考虑到该优化问题是一个NP难问题且具有层次结构,设计了改进的禁忌搜索算法进行求解.主要改进包括初始解的启发式方法产生,禁忌表动态构造等方面.在仿真实验的基础上,对算法稳定性、算法收敛性和有效性等进行了分析,并与传统禁忌搜索算法的仿真结果进行比较,验证所设计算法的有效性.     

基于本体的主题相关度算法研究

互联网上信息是海量的,并且还在快速的发展.面向主题的Web信息检索已成为当前研究的热点之一.将语义网技术同传统的信息检索技术相结合,给出一个利用本体判断主题相关度的判断算法,通过实验验证了算法的有效性.     

基于两层混合遗传算法的lT外包进度风险控制

针对IT(information technology)外包项目的两层进度风险控制优化问题,设计了两层混合遗传算法.该算法是在传统遗传算法中引入模拟退火和自适应机制,并结合优化问题的两层特点而设计的,能够克服传统遗传算法易于早熟、局部搜索能力较差的弱点.在算例分析中,首先分析了两层数学模型在IT外包项目进度风险控制中的管理意义,进而将两层混合遗传算法的仿真结果与两层粒子群优化算法和传统遗传算法的仿真结果进行比较,验证了改进算法的效率和有效性.     

考虑风险阻抗的危险货物运输路径优化研究

【目的】在危险货物运输路径优化研究中,同时考虑运输成本和沿途其他风险对运输的影响,以期加强风险管控,提升运输安全水平。【方法】采集各类影响危险货物运输的风险因素数据并通过地理信息系统(geographic information system,GIS)嵌入运输网络;提出风险阻抗的概念,将其作为路径风险大小的度量;结合运输成本等构建运输总成本最小、运输路径风险总阻抗最小和局部路段风险过大的可能性最小的三目标路径优化模型,并设计NSGA-Ⅲ算法对其进行求解。【结果】与仅考虑总运输成本最小的方案相比,虽然本文模型所得优化路径的运输总成本略微增加,但运输路径风险总阻抗与局部路段风险过大的可能性显著下降;与仅考虑路径总风险最小的方案相比,虽然运输路径风险总阻抗与局部路段风险过大的可能性有一定增加,但增幅较小,而运输成本降低显著。【结论】上述优化模型很好地统筹考虑了运输的经济性与安全性,还考虑了局部路段风险过高的情况,因而具有良好的普适性与应用价值。     

前向网络bp算法的改进算法

进一步研究ｂｐ算法,给出了一个以“逐步增加训练数据和隐节点”为特征的避开局部极小的改进方法,建议了一个可控制的前向网络ｂｐ模型。     

基于词汇相关度模型的个性化信息检索算法

使用词汇之间的"相关度"来存储单个用户的个性化信息,提出了能够在用户进行检索的过程中利用用户偏好自动建立针对该用户的"词汇相关度网"的方法,以及3种不同的利用词汇相关度对底层搜索引擎所返回的结果进行重新评估并进行个性化排序的策略.在此基础上,提出了基于词汇相关度模型的个性化信息检索算法.设计了原型系统,对算法的相关性能进行了测试,结果显示,所提出的词汇相关度模型能正确存储和构造词汇之间的相关度,所提出的检索算法正确.     

基于词语相关度的文档主题抽取算法

考虑到文档中出现频率较高的词语能够体现文档的主题,设计了一种中文文档主题抽取算法．该算法首先对目标文档进行预处理,然后计算文档中每个词语的出现频率,用出现频率最高的几个词语作为文档的主题．其中,将词语间的相关度作为计算出现频率的参考因素．词语相关度的计算是基于中文知识库《知网》的方法．实验证明,本算法具有较高的准确性．