复杂供需网络的局域演化生长模型

在一般局域世界演化模型基础上,建立了供应链复杂网络的局域演化生长模型.应用节点间相关度的概念来确定每一新加入节点的局域世界,并定义局域世界的规模是动态增加的.通过解析的方法,导出这一模型的度分布、聚类系数和平均路径长度,发现其具备复杂网络的无标度、小世界等特性,并通过数值仿真进行了验证.     

GSM系统的一种多用户同时隙复用技术

为显著增加全球移动通信系统(GSM)的网络容量,提出一种基于低相关度训练序列设计(TSC)和最小频移键控正交用户对(MSK-OP)的多用户同时隙复用(MUROS)技术. GSM现网将一个时隙资源只分配给一个用户使用,而MUROS技术将一个时隙分配给两个或更多用户同时使用,显著提高GSM系统的语音容量. 理论分析和仿真验证表明,基于TSC和MSK-OP的MUROS技术在不改变现网终端接收机结构的前提下,以可接受的性能损失为代价,极大地提高GSM系统的语音容量.     

汉语问答系统概念查询扩展研究

问答系统中查询词扩展是影响检索性能的关键因素之一.给出了领域本体的构建过程,提出了一种结合相似度与相关度的关联度计算方法,利用领域本体构建的概念网络描述的概念及概念问的关系,量化领域概念的关联度,以此进行查询扩展.高校招生问答系统的实例证明,这一方法是合理有效的.     

一种基于遗传算法的优化查询方法

查询效率是数据库系统的重要指标,查询优化是该系统研究的难点和热点.提出了一种基于遗传算法的优化查询方法,该法利用关键字预处理模块,将用户输入的关键字转化为内部关键字,以提高查询准确性;为加快查询响应时间,设置用户搜索统计记录索引表,避免遇到重复搜索时的全库扫描;针对全库扫描时采用遗传算法进行最优求解,提出了相关度的计算方法,根据相关度的大小进行排序,方便用户查询.     

基于义原关系的多策略汉语词义消歧方法

词义消歧是自然语言处理领域的重点和难点问题.提出了一种基于知网中义原关系的多策略词义消歧方法.该方法利用知网中义原同最基本和最重要的部件-整体和属性-宿主关系进行词义消歧,并辅以基于值一属性关系、中文信息结构和语义相关度的消歧方法.在SENSEVAL-3汉语词义消歧任务测试文本上的实验表明,该方法与官方结果相比,具有较好的计算性能.     

应用重启改进进化算法提高柔性作业解质量

重启策略有效提高了概率算法性能。为将重启思想引入协同进化算法,改进了涉及多种群的协同进化算法收敛判断条件。以进化过程中相同解码值的重复解码次数衡量协同种群的稳定状态,用于结束或重启搜索过程。引入重启后的协同进化算法用以求解柔性作业调度问题。实验表明,改进后的算法能有效跳出局部最优,提高解质量和搜索效率。从而为应用协同进化算法求解其他组合问题时提高算法性能提供了一条可行有效的新途径。     

基于热重启学习率的NAG算法在图像分割中的应用

文章针对水平集演化模型的梯度下降法收敛速度较慢,且对局部极小值较为敏感的问题,提出一种热重启学习率和Nesterov加速梯度(Nesterov accelerated gradient, NAG)算法相结合的水平集演化方法,以替换Chan-Vese(CV)模型中用于演化水平集函数的梯度下降法,对2种算法的图像分割速度以及分割精准度进行了对比。首先根据CV模型和距离保持惩罚项建立初始的水平集演化方程;然后对NAG算法增加学习率动态变化项计算梯度来演化水平集函数;最后不断更新得到水平集函数直到收敛。使用ground truth(GT)图像评估分割精准度,通过与传统梯度下降法得到的实验结果对比,改进算法的CPU运行时间减少了30%以上且分割精确度明显提升,表明其可对图像进行有效且快速地分割。     

基于bounding-box与卡尔曼滤波的优化压缩感知算法的目标定位

针对无线传感器网络目标定位过程中存在的测量矩阵维数高、运算量大以及测量向量不准确的问题,文章提出一种优化压缩感知(compressive sensing, CS)定位算法。首先对传感器采集的接收信号强度值进行卡尔曼滤波保证压缩感知测量向量的准确性;然后引入bounding-box方法估计位置区域,缩小节点定位范围从而降低后一阶段压缩感知测量矩阵的维数;最后在节点估计区域进行压缩感知定位,并提出基于原子相关度阈值的回溯匹配追踪算法,通过原子相关度阈值控制对候选集原子进行二次筛选剔除低相关度原子,在支撑集中保留系数较大的原子,提升重建精度。实验结果表明,在信噪比为5 dB,目标数为8时,相较于传统的OMP算法、GMP算法、CoSaMP算法,所提优化定位算法的定位精度分别提升61.21%、51.53%和45.12%。     

由向量空间相关模型识别博客文章的垃圾评论

博客作者往往允许读者在文章后发表评论,许多评论充斥着形形色色的垃圾信息,破坏了博客社区的和谐.在向量空间的基础上构造了一个相关模型,将博客的文章和评论分别分词后,根据模型计算评论和文章的相关度,来判断是否为垃圾评论.该模型不需要训练样本,在一个中文博客测试集上,召回率和准确率分别达到82%和91%.     

基于语义的Web服务行为建模方法

基于Web服务之间相互调用的历史信息,通过演绎和统计的方法挖掘服务之间所蕴含的依赖关系,从而构建服务有向图行为模型,该模型以各Web服务为顶点,以服务间用概率形式表示的相关度为边上的权重.作为模型的应用,给出了基于该模型生成服务合成向导的方法.实验结果表明该方法具有一定的可行性及有效性.