粗糙Vague集及其相似度量

对粗糙集和Vague集的概念、知识表示方法进行了研究,提出了粗糙Vague集的概念．研究了粗糙Vague集的相关性质,提出了粗糙Vague集相似度量的方法．     

基于GAN的通信干扰波形生成技术

现有通信干扰方法,通常基于通信侦察中获取的目标信号特征进行干扰决策,选取合适的干扰波形实施干扰,难以应对目标信号特征未知或参数动态变化的情况.为此,提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)的通信干扰波形生成技术,运用GAN直接提取目标信号的潜在特征,并生成与目标...     

基于句法依存卷积神经网络的句子相似度计算

句子相似度计算是自然语言处理的一项基础任务,其准确性直接影响机器翻译、问题回答等下游任务的性能。传统机器学习方法主要依靠词形、词序及结构等浅层特征计算句子相似度,而深度学习方法能够融入深层语义特征,从而取得了更好效果。深度学习方法如卷积神经网络在提取文本特征时存在提取句子语义特征较浅、长距离依赖信息不足的缺点。因此设计了DCNN(dependency convolutional neural network)模型,该模型利用词语之间的依存关系来解决该不足。DCNN模型首先通过依存句法分析得到句子中词语之间的依存关系,而后根据与当前词存在一跳或者两跳关系的词语形成二元和三元的词语组合,再将这两部分信息作为原句信息的补充,输入到卷积神经网络中,以此来获取词语之间长距离依赖信息。实验结果表明,加入依存句法信息得到的长距离依赖能有效提升模型性能。在MSRP(microsoft research paraphrase corpus)数据集上,模型准确度和F1值分别为80.33%和85.91,在SICK(sentences involving compositional knowledge)数据集...     

基于网络划分的SDN分布式控制器部署

针对大规模SDN(software defined networking)网络中分布式控制器部署问题,以优化网络弹性和可靠性为目标,提出两阶段控制器部署算法(TSCP, two-stage controller placement):利用节点相似度划分控制域,使得控制域内设备之间的连通性强、连接紧密,增强控制域的网络弹性;选择控制路径平均失效率最小的控制器集合作为控制器部署,提高网络可靠性。通过约束控制域的规模和设备(交换机或控制器)之间传播时延,使控制域的交换机个数均衡,控制器的部署合理。通过定义性能指标,实验对比GCP算法、K*-means算法,结果表明TSCP算法可以优化控制域的规模,均衡控制域的交换机个数,减少控制器个数,网络弹性和可靠性均表现较好。     

一种由三角模所诱导的粗糙集间的相似性度量方法

给出两粗糙集间一种新的相似度计算方法,并将其应用到模糊模式识别问题中,通过算例说明这种方法的可行性和有效性.     

一种由三角模诱导的粗糙集间的相似性度量方法

首先介绍了粗糙集、模糊集与三角模的概念,接着指出利用三角模可以诱导出相应的包含度,进而可得到一个相似度,提出了一种利用三角模对粗糙集间的相似性进行度量的新方法.最后借助算例验证了该方法的可行性.     

基于正交试验设计的区间数立体决策方法

为了减少决策信息损失,针对区间数决策问题,提出了一种立体决策方法。将m维区间数决策向量看作具有2m个顶点的超矩形。利用Ls(2m)正交表在超矩形上均匀、分散地选取s个顶点代表该超矩形,再根据不同超矩形对应顶点之间的相对熵度量超矩形之间的差异,最后利用各决策方案同理想解的贴近度进行决策方案排序。实例验证表明该文方法有效、可行。由于选取了多个多维实数点代表区间数决策向量,在丰富了决策信息的同时也增加了计算量。     

Latent Co-interests' Relationship Prediction

With the development of the social media and Internet, discovering latent information from massive information is becoming particularly relevant to improving user experience. Research efforts based on preferences and relationships between users have attracted more and more attention. Predictive problems, such as inferring friend relationship and co-author relationship between users have been explored. However, many such methods are based on analyzing either node features or the network structures separately, few have tried to tackle both of them at the same time. In this paper, in order to discover latent co-interests’ relationship, we not only consider users’ attributes but network information as well. In addition, we propose an Interest-based Factor Graph Model (I-FGM) to incorporate these factors. Experiments on two data sets (bookmarking and music network) demonstrate that this predictive method can achieve better results than the other three methods (ANN, NB, and SVM).     

Study of the Influence of Parent-brand Similarity,Association,and Complimentary Fit on Co-brand Attributes

In this paper,it investigates the factors affecting successive brand alliance in which two brands from different product categories are featured together to introduce a co-brand.Based on the brand alliance theories,the degree of association,similarity,and complimentary fit between parents brands are important factors in determining successive brand alliance.By using the 5P's,which are premium price,perceived quality,product features,performance,and perceived image,as the measuring scale in brand attributes ...     

基于用户移动行为相似性聚类的Markov位置预测

由于采集点丢失或出现新用户等原因,GPS轨迹数据往往具有稀疏性,使得基于单个用户数据的位置预测准确率较低.针对这种情况,提出了基于移动行为相似性和用户聚类的Markov位置预测方法.首先,基于Voronoi图和原始GPS轨迹进行区域划分,位置预测基于区域轨迹进行;其次,提出了同时考虑用户转移特性和用户区域特性的移动行为相似性计算方法;再次,根据移动行为相似性对用户进行聚类,并在聚类的用户组上采用一阶Markov模型进行位置预测,提高了位置预测的准确性.真实GPS轨迹数据上的实验表明了所提出方法的有效性.