1974年1月创刊(月刊)
主管/主办:重庆西南信息有限公司
ISSN 1002-137X
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    1. 自然语言处理在简历分析中的应用研究综述
    李小伟, 舒辉, 光焱, 翟懿, 杨资集
    计算机科学    2022, 49 (6A): 66-73.   DOI: 10.11896/jsjkx.210600134
    摘要488)      PDF(pc) (2488KB)(1415)    收藏
    随着信息技术的快速发展,数据产生了爆炸式的增长,互联网上每天都会新增大量的简历数据。对求职者的简历进行分析,从中获取候选人的各类人员信息、所属行业类别和进一步的工作职位推荐是学者们所关注的问题。人工分析简历效率低下的问题,推动了自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)技术在简历分析中的广泛应用。NLP利用人工智能和计算机技术来分析、理解和处理自然语言,可实现简历的自动化分析。文中调研了近10年来的相关文献,对NLP在简历分析中的应用环节及常用方法进行了梳理。首先,对自然语言处理进行了介绍;接着,从简历信息抽取、简历分类和简历推荐3个方面分析和归纳了自然语言处理在简历分析技术中的研究进展;最后,对简历分析的研究趋势作了预测并总结了全文。
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    2. 知识图谱推理研究综述
    马瑞新, 李泽阳, 陈志奎, 赵亮
    计算机科学    2022, 49 (6A): 74-85.   DOI: 10.11896/jsjkx.210100122
    摘要1535)      PDF(pc) (2519KB)(2864)    收藏
    近年来,随着互联网技术以及引用模式的快速发展,计算机世界的数据规模呈指数型增长,这些数据中蕴含着大量有价值的信息,如何从中筛选出知识并将这些知识进行有效组织和表达引起了广泛关注。知识图谱由此而生,面向知识图谱的知识推理就是知识图谱研究的热点之一,已经在语义搜索、智能问答等领域取得了重大成就。然而,由于样本数据存在各种缺陷,例如样本数据缺少头尾实体、查询路径过长、样本数据错误等,因此面对上述特点的零样本、单样本、少样本和多样本知识图谱推理更受瞩目。文中将从知识图谱的基本概念和基础知识出发,介绍近年来知识图谱推理方法的最新研究进展。具体而言,根据样本数据量大小的不同,将知识图谱推理方法分为多样本推理、少样本推理和零与单样本推理。模型使用超过5个实例数进行推理的为多样本推理,模型使用2~5实例数进行推理的为少样本推理,模型使用零个或者一个实例数进行推理的为零与单样本推理。根据方法的不同,将多样本知识图谱推理细分为基于规则的推理、基于分布式的推理、基于神经网络的推理以及基于其他的推理,将少样本知识图谱推理细分为基于元学习的推理与基于相邻实体信息的推理,具体分析总结这些方法。此外,进一步讲述了知识图谱推理的典型应用,并探讨了知识图谱推理现存的问题、未来的研究方向和前景。
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    3. 面向超参数估计的贝叶斯优化方法综述
    李亚茹, 张宇来, 王佳晨
    计算机科学    2022, 49 (6A): 86-92.   DOI: 10.11896/jsjkx.210300208
    摘要680)      PDF(pc) (1927KB)(1143)    收藏
    对绝大部分机器学习模型而言,超参数选择对模型的最终效果起到了至关重要的作用,所以超参数的选择与估计是机器学习理论与实践中的重要问题。从超参数空间中的点到模型泛化性能的映射可以看作一个具有高评估代价的复杂黑箱函数,一般的最优化方法难以适用。贝叶斯优化是一种非常有效的全局优化算法,适合求解具有解析式不明确、非凸、评估成本高等特点的优化问题,只需较少的目标函数评估就可以获得理想解。总结了贝叶斯优化在超参数估计问题上的基本理论和方法,综述了近年来该方向的研究热点和最新进展,包括代理模型、采集函数、算法实施等方面的研究,总结了现有的研究中尚待解决的问题,期望帮助初学者快速了解贝叶斯优化算法并理解典型的算法思想,为其之后的研究起到一定的指导作用。
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    4. 多示例学习算法综述
    赵璐, 袁立明, 郝琨
    计算机科学    2022, 49 (6A): 93-99.   DOI: 10.11896/jsjkx.210500047
    摘要770)      PDF(pc) (3279KB)(654)    收藏
    多示例学习是一种典型的弱监督学习框架,其样本示例包是一种集合类型数据,学习过程只需要包的粗粒度类别标记,能较好适应较难获得细粒度标记的应用问题。随着近几年深度学习的快速发展,深度多示例学习逐渐引起了研究者的兴趣。对多示例学习算法的研究进展进行综述,首先依据算法的层次结构将其划分为浅层模型和深度模型;然后对两类模型的相关算法进行回顾和总结,重点分析深度多示例学习模型在池化方式上的差别,并阐述以集合型数据为训练样本的模型所需满足的对称函数基本定理及其在深度多示例学习中的应用;最后通过实验对比分析不同算法的性能,且着重剖析其可解释性,并指明未来有待深入研究的问题。
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    5. 一种可快速迁移的领域知识图谱构建方法
    邓凯, 杨频, 李益洲, 杨星, 曾凡瑞, 张振毓
    计算机科学    2022, 49 (6A): 100-108.   DOI: 10.11896/jsjkx.210900018
    摘要556)      PDF(pc) (5171KB)(887)    收藏
    领域知识图谱能清晰可视化地表示领域实体关系,高效准确地获取领域知识。构建领域知识图谱有助于推进相关领域的信息化发展,但构建领域知识图谱需要领域专家耗费大量的人力与时间成本,且很难迁移到其他领域中。为减少人工耗费,提升知识图谱构建方法的普适性,文中提出一种不依赖大量人工本体构建与数据标记的领域知识图谱通用构建方法;通过领域词典构建、数据获取与清洗、实体维护与链接、图谱更新与可视化4个步骤构建相关领域知识图谱。文中以网络安全领域为例构建知识图谱,详细介绍构建流程。同时,为确保图谱信息的领域相关性,文中提出一种基于BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)迁移模型与注意力机制的融合模型,该模型在文本分类中得到87.14%的F1值和93.51%的准确率。
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    6. 命题逻辑中三元子句集的冗余文字
    李洁, 钟小梅
    计算机科学    2022, 49 (6A): 109-112.   DOI: 10.11896/jsjkx.210700036
    摘要227)      PDF(pc) (2901KB)(366)    收藏
    自动推理是人工智能领域研究的核心问题之一。由于在基于归结的自动推理过程中会产生大量的冗余文字和冗余子句,进而影响归结自动推理的效率,因此消除子句集中的冗余文字和冗余子句具有重要的意义。在命题逻辑中,依据必需文字、有用文字、无用文字的相关概念和性质,针对部分三元子句集,分类给出这些三元子句集中冗余文字的判别方法,并通过具体实例对这些判别方法进行说明。
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    7. 一种基于支持向量机的主动度量学习算法
    侯夏晔, 陈海燕, 张兵, 袁立罡, 贾亦真
    计算机科学    2022, 49 (6A): 113-118.   DOI: 10.11896/jsjkx.210500034
    摘要387)      PDF(pc) (3241KB)(507)    收藏
    度量学习是机器学习领域的重要研究内容。度量结果的优劣会直接影响后续机器学习算法的性能。目前大多度量学习的研究工作都是在有监督环境下进行的。然而,实际应用中往往存在大量数据没有标记或需要付出昂贵代价才能获得标记的问题。针对这一问题,提出一种适用于半监督环境的基于支持向量机的主动度量学习算法(ASVM2L)。首先,从待学习无标记样本中随机选择少量样本交予专家标注,再利用这些样本训练支持向量机度量学习器;然后,根据度量学习结果,采用不同K近邻分类器对剩余未标记样本进行分类评估,选择表决差异最大的样本交予专家标注,再加入训练集重新进行度量学习;重复执行上述步骤至满足终止条件,以保证在有限的标记样本子集下能获得最佳的度量学习矩阵。在标准数据集上的对比实验验证了所提ASVM2L算法能在不影响分类精度的前提下,利用最少的标记样本获得更多的标记信息,因而具有更好的度量性能。
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    8. 基于跨句上下文信息的神经网络关系分类方法
    黄少滨, 孙雪薇, 李熔盛
    计算机科学    2022, 49 (6A): 119-124.   DOI: 10.11896/jsjkx.210600150
    摘要408)      PDF(pc) (2150KB)(548)    收藏
    关系分类作为信息抽取的核心任务和重要环节,能够实现实体对间语义关系的识别。近年来,深度学习在关系抽取任务中取得了显著的成果。到目前为止,研究者们的努力方向主要集中在对神经网络模型进行改进,但是对于不同句子之间语义关系密切的文本类型尚缺乏有效的方法来获取段落或篇章级别的跨句语义信息。针对此类段落或篇章级的关系抽取数据集,提出了一种将句子结合其跨句上下文信息共同作为神经网络模型输入的方法,使模型能够学习到更多段落或篇章级别的语义关联信息。在不同的神经网络模型上,分别引入了跨句上下文信息,并在不同领域的两个关系分类数据集上进行了实验,对比了引入跨句上下文信息与否对模型精度的影响,实验表明该方法能够有效提升神经网络模型的关系分类性能。此外,提出了一个基于四险一金领域政策法规文本的关系分类数据集Policy,用于验证在某些实际领域的关系分类任务中引入跨句上下文信息的必要性。
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    9. 混合改进的花授粉算法与灰狼算法用于特征选择
    康雁, 王海宁, 陶柳, 杨海潇, 杨学昆, 王飞, 李浩
    计算机科学    2022, 49 (6A): 125-132.   DOI: 10.11896/jsjkx.210600135
    摘要341)      PDF(pc) (2655KB)(482)    收藏
    特征选择在数据预处理阶段中极为重要。特征选择的优劣不仅影响着神经网络训练的时间长短,更影响神经网络性能的好坏。灰狼改进花授粉算法(Grey Wolf Improved Flower Pollination Algorithm,GIFPA)是一种基于花授粉算法(Flower Pollination Algorithm,FPA)框架与灰狼优化算法融合的混合算法,将其应用于特征选择问题,既可以保留原始特征的内涵信息,又可以最大化分类特征的准确率。GIFPA算法在花授粉算法的异花授粉阶段中加入了最差个体信息,并用作全局搜索,将灰狼优化算法中的狩猎过程作为局部搜索,并且通过转换系数来调节二者的搜索过程。同时,为了克服群智能算法易陷入局部最优的问题,首次采用数据挖掘领域中的RelifF算法,通过RelifF算法过滤出高权重特征并用于改进最佳个体信息。为了验证算法的性能,实验选取UCI数据库中21个领域的经典数据集进行测试,利用K近邻(KNN)分类器进行分类测评,以适应度值和准确率作为评价标准,并通过K-折交叉验证来克服过拟合问题。实验选择了包括FPA算法在内的多种经典算法和先进算法进行比较,结果表明GIFPA算法在特征选择问题上有很强的竞争力。
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    10. 军事指控保障领域命名实体识别语料库的构建
    杜晓明, 袁清波, 杨帆, 姚奕, 蒋祥
    计算机科学    2022, 49 (6A): 133-139.   DOI: 10.11896/jsjkx.210400132
    摘要330)      PDF(pc) (3935KB)(679)    收藏
    军事指控保障领域知识图谱的构建是军队信息化装备保障过程中的一个重要研究方向。针对保障领域知识图谱构建中命名实体识别模型缺乏相应基础训练语料库的现状,在分析相关研究现状的基础上,设计并实现了一个基于PyQt5应用程序基本框架的GUI命名实体识别语料库构建系统。首先,简要说明了系统整体架构和语料处理技术流程;其次,详细介绍了系统的数据预处理、标注体系、自动标注、标注分析和编码转换五大功能模块的相关内容,其中自动标注功能模块中的自动标注和自动去重算法的实现是重难点,也是整个系统的核心;最后,通过PyQt5应用程序基本框架和各类功能组件对各功能模块进行了图形用户界面实现。本系统的设计与实现,可以在军队专用电脑上对各种原始装备手册进行自动化处理,快速生成命名实体识别模型训练所需语料库,从而为后续构建相应领域知识图谱提供有效技术支持。
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    11. 基于剩余格的模糊粗糙集的拓扑性质
    许思雨, 秦克云
    计算机科学    2022, 49 (6A): 140-143.   DOI: 10.11896/jsjkx.210200123
    摘要175)      PDF(pc) (3009KB)(367)    收藏
    研究了基于剩余格的L-模糊粗糙集模型的拓扑结构,给出了由模糊蕴涵确定的下近似算子诱导的L-模糊拓扑并讨论了它的基本性质。其中的知识为一般L-模糊关系,无需假设其自反性及强串行性。借助L-模糊关系的传递闭包构造了相应的L-模糊拓扑的内部算子及闭包算子。研究了不同的L-模糊关系确定的下近似算子诱导的L-模糊拓扑空间之间的关系,并借助相应的拓扑提出了一种L-模糊关系分类方法。
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    12. 基于不平衡数据与集成学习的属性级情感分类
    林夕, 陈孜卓, 王中卿
    计算机科学    2022, 49 (6A): 144-149.   DOI: 10.11896/jsjkx.210500205
    摘要214)      PDF(pc) (2680KB)(489)    收藏
    情感分类一直是自然语言处理领域的重要研究部分。该任务一般是将带有情感色彩的样本分类成正类和负类两种类别。在很多理论模型中,都假设正负类数据样本是平衡的,而在现实中正负类样本一般是不平衡的。提出一种基于属性级的LSTM集成学习的方法,针对不平衡样本数据进行属性级情感分类。首先,对数据集进行欠采样处理,将其分成多组;其次,为每组数据分配一种分类算法进行训练;最后,将多组模型融合,得到最终分类结果。一系列的实验结果显示,基于属性级的LSTM集成学习的方法明显提高了分类的准确性,其性能优于传统的LSTM模型分类方法。
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    13. 融合Bert和图卷积的深度集成学习软件需求分类
    康雁, 吴志伟, 寇勇奇, 张兰, 谢思宇, 李浩
    计算机科学    2022, 49 (6A): 150-158.   DOI: 10.11896/jsjkx.210500065
    摘要350)      PDF(pc) (3362KB)(559)    收藏
    随着软件数量和种类的快速增长,有效地挖掘软件需求的文本特征,并对软件功能性需求的文本特征进行分类,成为软件工程领域的一大挑战。软件功能性需求分类为整个软件开发过程提供了可靠的保障,并减小了需求分析阶段潜在的风险和负面影响。但是,软件需求文本的高分散性、高噪声、数据稀疏等特点限制了软件需求分析的有效性。提出双层词汇图卷积网络模型,创新性地对软件需求文本进行图建模,建立软件需求的图神经网络,有效捕获单词的知识边以及单词与文本之间的关系;并提出深度集成学习模型,集成多个深度学习分类模型,对软件需求文本进行分类。在数据集Windows_a和数据集Windows_b的实验中,融合Bert和图卷积的深度集成学习模型的准确率分别达到96.73%和95.60%,其明显优于其他文本分类模型,充分证明融合Bert和图卷积的深度集成学习模型能有效判别软件需求文本的功能特性,提高软件需求文本分类的准确性。
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    14. 利用粒子滤波方法求解数据包络分析问题
    黄国兴, 杨泽铭, 卢为党, 彭宏, 王静文
    计算机科学    2022, 49 (6A): 159-164.   DOI: 10.11896/jsjkx.210600110
    摘要305)      PDF(pc) (2084KB)(351)    收藏
    数据包络分析法是一种对多投入/多产出的决策单元的生产效率进行评价的方法。数据包络分析方法被广泛应用于各个领域的效率分析问题,然而目前用于求解数据包络分析问题的方法主要是利用一些专业化的软件进行求解,整体过程专业化要求程度高。为了能够方便地求解数据包络分析问题,利用优化的思想求解数据包络分析问题。针对数据包络分析问题的优化求解,提出了一种基于粒子滤波的优化方法。系统地介绍了粒子滤波方法的基本原理,然后将优化问题转化粒子滤波的状态估计问题,从而利用粒子滤波的基本原理求解数据包络分析的优化问题,以得到一个全局最优解。最后,通过仿真实例验证了所提方法的有效性。实验结果表明,基于粒子滤波的优化方法能够准确、有效地解决数据包络分析的问题。
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    15. 一种融合多层次情感和主题信息的TS-AC-EWM在线商品排序方法
    余本功, 张子薇, 王惠灵
    计算机科学    2022, 49 (6A): 165-171.   DOI: 10.11896/jsjkx.210400238
    摘要301)      PDF(pc) (2255KB)(347)    收藏
    电商平台信息对消费者的商品购买决策有显著影响。基于大体量的店铺与商品信息、在线评论文本进行信息融合并得出在线商品排序辅助消费者进行购买决策,具有重要的研究价值。针对上述问题,提出了一种融合多层次情感和主题信息的TS-AC-EWM在线商品排序方法,充分利用了评分信息与评论内容信息。首先,从计量与内容两个维度设计在线商品排序评价体系,体系包含4个计量指标与3个内容指标;其次,爬取各候选商品的计量指标与在线评论内容;然后,用融合主题与情感信息的TS方法以及基于追加评论的AC方法计算3个内容指标;最后,用熵权法确定指标权重,得出商品评分及排序。以京东微波炉数据集为例进行实验,证明了所提方法的可行性与有效性,因此该排序方法具有一定的现实意义。
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    16. 基于图卷积网络的专利摘要自动生成研究
    李健智, 王红玲, 王中卿
    计算机科学    2022, 49 (6A): 172-177.   DOI: 10.11896/jsjkx.210400117
    摘要323)      PDF(pc) (2170KB)(406)    收藏
    专利说明书含有大量有用的信息,但由于篇幅很长,人们很难快速获取其中的有效信息。专利摘要是对一份完整专利说明书的总结与概述,权利要求书作为说明书的一部分,其记载的内容确定了专利申请文件的保护范围,含有专利文献的主要信息。同时经研究发现,专利的权利要求书具有特殊的结构。因此,提出了一种基于图卷积网络的专利摘要自动生成方法,旨在通过专利的权利要求书及其结构信息来生成专利摘要。该方法首先获取权利要求书中的结构信息,在编码阶段引入图卷积神经网络来融合语义信息和结构信息,从而生成高质量的专利摘要。实验结果表明,与目前主流的抽取式摘要方法和传统的编码器-解码器生成方法相比,该方法在ROUGE评价指标上有显著提高。
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    17. 基于动量的映射式梯度下降算法
    吴子斌, 闫巧
    计算机科学    2022, 49 (6A): 178-183.   DOI: 10.11896/jsjkx.210500039
    摘要434)      PDF(pc) (2413KB)(410)    收藏
    近年来,深度学习已被广泛应用于计算机视觉问题中,并取得了卓越的成功。但研究人员发现神经网络容易受到添加微弱扰动的原始样本的干扰,导致模型给出一个错误的输出,这类输入样本称为“对抗样本”。目前已有一系列生成对抗样本的算法被提出。针对已有的对抗样本生成算法——映射式梯度下降算法(Projected Gradient Descent),提出了结合动量并采用新的损失函数的改进方法MPGDCW算法,以确保更新方向的稳定且避免不良局部最大值的出现,同时避免交叉熵损失函数可能出现的梯度消失情况。通过与包含3种架构4个鲁棒模型的实验,证实了所提MPGDCW算法具有更优的攻击效果和更强的攻击迁移性。
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    18. 基于约束优化生成式对抗网络的数据去偏方法
    徐国宁, 陈奕芃, 陈一鸣, 陈晋音, 温浩
    计算机科学    2022, 49 (6A): 184-190.   DOI: 10.11896/jsjkx.210400234
    摘要325)      PDF(pc) (3438KB)(482)    收藏
    深度学习技术在图像识别、自然语言处理、金融预测等领域具有广泛应用,其分析结果一旦存在偏见将给个人和群体带来负面影响,因此在保障深度学习模型的性能不受影响的前提下提高模型的公平性至关重要。针对数据的偏见信息不只是敏感属性,属性之间的关联性使非敏感属性也会带有偏见信息,因此只考虑敏感属性的去偏算法依然存在偏见问题。为了消除数据中关联属性的敏感信息对深度学习的分类结果带来偏见,提出一种基于生成式对抗网络的数据去偏方法,模型的损失函数结合公平性约束及准确性损失两种约束优化,利用对抗式编码消除偏见信息,生成去偏数据集;并通过生成器与判别器的交替博弈训练,减少数据集无偏信息的损失,在保证主任务分类准确率的同时消除数据中的偏见,从而提高后续分类任务的公平性。最终,在多个真实数据集上展开数据去偏实验,验证了该去偏算法的有效性。
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    19. 考虑一单多品的外卖订单配送时间的带时间窗的车辆路径问题
    杨浩雄, 高晶, 邵恩露
    计算机科学    2022, 49 (6A): 191-198.   DOI: 10.11896/jsjkx.210400005
    摘要485)      PDF(pc) (2375KB)(545)    收藏
    消费者对外卖食品需求的多样性使得外卖订单出现一单多品的结构特点,即一份订单中的外卖食品是由两个及以上商家所提供的。在一单多品的外卖配送背景下,针对带时间窗的外卖订单配送问题,研究订单配送的车辆路径规划。该研究能够提高商家的服务水平与配送车辆的效率。食品销售商家从线上平台接收到消费者的订单,此后商家根据订单打包食品,待车辆在要求的时间窗内到达并取走食品,再送往消费者手中。根据该过程,构建目标函数为配送成本最小化的数学模型,设置各个实体餐饮店和消费者的时间窗限制,利用遗传算法求解订单配送问题。最后,通过算例实验,验证了该数学模型的有效性和可行性,并从实践的角度出发,给出管理和路径规划方面的建议和启示。
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    20. 基于四边形最优圈内最短路径的旅行商问题割边方法
    王永, 崔源
    计算机科学    2022, 49 (6A): 199-205.   DOI: 10.11896/jsjkx.210400065
    摘要423)      PDF(pc) (2048KB)(366)    收藏
    随着旅行商问题规模的增长,完全图上最优解的搜索空间呈指数增长。为了减小最优解的搜索空间,提出一种针对旅行商问题的割边算法。推导出四边形最优圈内的最短路径包含一般边与最优哈密顿圈边的不同概率,采用一定数量的四边形最优圈内的最短路径计算边频率,根据所有边的平均边频率割边,基于建立的二项分布模型推导出最优哈密顿圈内边的保留概率。任给一个完全图,割边算法有4个步骤:1)随机选取包含每条边的若干个四边形;2)采用所选四边形最优圈内的最短路径计算各边的边频率;3)步删除5/6条最小边频率的边;4)对度数小于2的节点进行添边操作。计算实验表明:保留边数为完全图上边数量的1/6左右,采用精确算法求解割边后旅行商问题的计算时间也有所减少。
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    21. TI-FastText自动商品分类算法
    邵欣欣
    计算机科学    2022, 49 (6A): 206-210.   DOI: 10.11896/jsjkx.210500089
    摘要451)      PDF(pc) (2547KB)(700)    收藏
    为了实现根据商品标题信息进行商品自动分类的功能,提出了基于词频-逆文本频率(TF-IDF)的中文Fasttext商品分类方法。该方法首先利用FastText本身的特点,将词库表示成前缀树;然后对n元语法模型n-gram处理后的词典进行TF-IDF筛选,从而在计算输入词序列向量均值时,偏向高群分度的词条;最后将文本内容以字符顺序进行大小为N的窗口滑动操作,使其更适用于商品标题分类。基于Anaconda平台,对基于FastText 的商品分类算法进行实现和优化,经评估,最终的分类器准确率较高,能够满足电商平台对商品分类的需求。
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    22. 基于改进麻雀搜索优化支持向量机的渔船捕捞方式识别
    单晓英, 任迎春
    计算机科学    2022, 49 (6A): 211-216.   DOI: 10.11896/jsjkx.220300216
    摘要330)      PDF(pc) (3833KB)(407)    收藏
    准确识别渔船的捕捞方式对监测近海渔船的捕捞行为和维护海洋生态平衡具有重要意义。为保护海洋环境,提高渔船的监管效率,提出了一种基于改进麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm,ISSA)优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的渔船捕捞方式识别模型。首先引入t分布变异算子对种群进行优化选择,提高了原麻雀搜索算法的全局搜索能力和局部开发能力;其次修订原麻雀算法中警戒者的位置更新公式,进一步提高了算法的收敛速度;最后用 ISSA 优化 SVM 的核函数参数和惩罚项系数,建立渔船捕捞方式识别模型。在3 546艘渔船上的实验结果表明,与原支持向量机、粒子群优化支持向量机、灰狼算法优化支持向量机和麻雀搜索算法优化支持向量机相比,文中提出的基于改进麻雀搜索优化支持向量机的渔船捕捞方式识别模型的准确率更高,而且具有更快的收敛速度。
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    23. 基于多种改进策略的改进麻雀搜索算法
    李丹丹, 吴宇翔, 朱聪聪, 李仲康
    计算机科学    2022, 49 (6A): 217-222.   DOI: 10.11896/jsjkx.210700032
    摘要724)      PDF(pc) (4076KB)(752)    收藏
    针对麻雀搜索算法收敛速度慢、易陷入局部最优值、寻优精度低等缺陷进行研究,提出一种基于多种改进策略的改进麻雀搜索算法(IM-SSA)。首先,利用Tent混沌序列丰富麻雀搜索算法的初始种群,扩大搜索区域范围,并在发现者中引入自适应交叉变异算子,丰富发现者种群的多样性,平衡全局与局部的搜索能力;其次,按照每次迭代后种群个体的特点选用t-分布扰动或差分变异进行扰动,避免算法后期种群单一,提升算法跳出局部最优值的能力;最后,分别使用IM-SSA算法、灰狼算法、粒子群算法、鲸鱼算法和经典麻雀搜索算法对8个测试函数进行仿真。通过仿真结果对比分析可得,IM-SSA比其他4种算法收敛速度更快,跳出局部最优值能力更强,寻优精度更高。与当前现有改进麻雀搜索算法仿真结果的对比也表明,IM-SSA算法的改进策略更优。
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    24. 具有多个突触通道的新型数值脉冲神经P系统的计算能力研究
    殷秀, 刘希林, 刘希玉
    计算机科学    2022, 49 (6A): 223-231.   DOI: 10.11896/jsjkx.210200171
    摘要181)      PDF(pc) (3646KB)(336)    收藏
    膜系统又称为P系统,是一种分布式并行计算模型。P系统大致可以分为细胞型、组织型和神经型三类。数值脉冲神经P系统(NSN P系统) 通过引入数值P系统(NP系统)中的数值变量和生产函数获得了处理数值信息的能力。文中在NSN P系统的基础上提出了一种具有多个突触通道的新型数值脉冲神经P系统(MNSN P系统)。在MNSN P系统中,每个生产函数都被分配了一个阈值用于控制触发,且每个神经元都有一个或多个突触通道用于传递产出值。文中主要研究了MNSN P系统的计算能力,即通过模拟注册机证明了MNSN P系统作为数字产生/接受设备是图灵通用的,并构建了一个包含70个神经元的通用MNSN P系统去计算函数。
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    25. 嵌套命名实体识别研究进展
    余诗媛, 郭淑明, 黄瑞阳, 张建朋, 苏珂
    计算机科学    2021, 48 (11A): 1-10.   DOI: 10.11896/jsjkx.201100165
    摘要369)      PDF(pc) (2516KB)(1838)    收藏
    嵌套命名实体之间蕴含着丰富的语义关系与结构信息,对于关系抽取、事件抽取等下游任务的执行至关重要。近年来,深度学习技术由于能够获取文本中更为丰富的表征信息,在文本信息抽取模型的精确度上已经逐渐超过了传统基于规则的方法,因此许多学者开展了基于深度学习的嵌套命名实体识别技术研究,并获得了目前最先进的性能。对现有的嵌套命名实体识别技术进行了全面的综述,介绍了嵌套命名实体识别最具代表性的方法及最新应用技术,并对未来面临的挑战和发展方向进行了探讨和展望。
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    26. 图神经网络社区发现研究综述
    宁懿昕, 谢辉, 姜火文
    计算机科学    2021, 48 (11A): 11-16.   DOI: 10.11896/jsjkx.210500151
    摘要635)      PDF(pc) (2363KB)(2399)    收藏
    社区结构是复杂网络中普遍存在的拓扑特性之一,发现社区结构是复杂网络分析的基本任务。社区发现旨在将网络划分为多个子结构,对于理解网络、揭示网络的潜在功能有着重要作用。图神经网络是一种处理图结构数据的模型,具有从图中对数据进行特征提取和表示的优势,已经成为人工智能和大数据领域的重要研究方向。网络数据就是典型的图结构数据,使用图神经网络模型解决社区发现问题,是社区发现研究的一个新方向。首先对GNN模型进行深入探讨,分析GNN社区发现过程,并从重叠社区和非重叠社区这两个方面详细讨论现有GNN社区发现取得的进展以及未来可研究的方向。
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    27. 基于CiteSpace的中文评论文本研究现状与趋势分析
    李建兰, 潘岳, 李小聪, 刘子维, 王天宇
    计算机科学    2021, 48 (11A): 17-21.   DOI: 10.11896/jsjkx.210300172
    摘要215)      PDF(pc) (2746KB)(988)    收藏
    自然语言处理一直是人工智能领域中的热点话题,其中基于评论的文本分析吸引了学者的注意。通过对国内关于评论文本分析的文献进行可视化分析,进而掌握该领域的研究现状和前沿发展趋势。以中国知网为数据来源,共选取453篇有效的核心期刊论文,使用CiteSpace软件绘制知识图谱并加以分析。分析结果显示:该领域的文献数量在近15年内整体呈上升趋势;作者之间、研究机构之间的合作关系并不紧密,尚未形成具有凝聚力的研究群体;情感分析、在线评论、深度学习是目前研究的主要热点。从初期的理论基础发展以及应用方向上的扩展,到后期在分析手段和模型上做出改进,学者们对该领域的研究逐渐深入。未来各研究者及研究机构之间的合作关系还需加强,以深度学习为代表的各类模型未来将持续发展和改善。
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    28. 集装箱码头岸桥最优调度理论研究和高效算法
    高熙, 孙未未
    计算机科学    2021, 48 (11A): 22-29.   DOI: 10.11896/jsjkx.201200167
    摘要305)      PDF(pc) (2558KB)(970)    收藏
    岸桥调度问题是集装箱码头中最核心的调度问题之一。现有研究成果无法在可行时间内计算出对较大规模业务的最优调度,因此现有岸桥调度算法普遍采用启发式策略,以保障在可行时间内计算出一种调度。首先从理论角度证明了完工时间下界的正确性,设计了一种最优调度构造方法,完备了岸桥调度问题的理论体系;其次,在此理论工作基础上,设计了线性时间复杂度的算法求出最优调度;最后,用实验验证了所提方法在解的质量和效率上显著优于现有方法。
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    29. 基于改进狮群进化算法的面向空间众包平台的多工作者多任务路径规划方法
    赵杨, 倪志伟, 朱旭辉, 刘浩, 冉家敏
    计算机科学    2021, 48 (11A): 30-38.   DOI: 10.11896/jsjkx.201200085
    摘要330)      PDF(pc) (3214KB)(765)    收藏
    针对面向空间众包平台的多工作者多任务路径规划问题,以求解时间成本和路程成本最小的全局最优路径规划方案为目标,提出了基于改进狮群进化算法的路径规划方法。首先,结合现实问题场景,提出带有任务开始点和结束点的路径规划模型;其次,借鉴狮群进化算法的思想,改进狮群智能行为,引入驱逐行为,针对求解问题设计染色体编码方式、交叉、变异操作等,提出了面向空间众包平台的多工作者多任务路径规划的改进狮群进化算法;最后,运用改进狮群进化算法求解面向空间众包平台的多工作者多任务路径规划模型,并根据真实数据集制作问题算例进行测试。实验结果表明了算法的可用性和有效性。
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    30. 基于LSTM混合模型的比特币价格预测
    张宁, 方靖雯, 赵雨宣
    计算机科学    2021, 48 (11A): 39-45.   DOI: 10.11896/jsjkx.210600124
    摘要470)      PDF(pc) (4081KB)(1750)    收藏
    聚焦于具有极度非线性、非平稳性等特征的比特币价格预测问题,在长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)基础上构建了4个混合预测模型,利用小波变换(Wavelet Transform,WT)以及自适应噪声的完备经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)对序列进行分解与重构,并引入了样本熵(Sample Entropy,SE)进行重构优化,使用LSTM对重构以后的子序列分别进行预测,最后将其叠加得到最终的预测结果。在预测结果的评判上,使用均方根误、平均绝对百分误以及希尔不等系数来进行拟合评价,并将结果与单一LSTM模型进行比较。研究发现混合模型的预测准确性均优于单一模型,且样本熵的引入可有效降低预测误差。
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