基于正弦函数的直觉模糊集相似度测量及其应用

相似度测量是度量两个直觉模糊集相似程度的重要方法,现已有很多测量公式被相继提出,但现有的部分公式在一些实际应用中会出现无法归类或计算过程相对复杂现象。针对这种问题,通过对Tian 提出的余切相似度测量方法的研究,同时考虑隶属度、非隶属度和犹豫度三个方面信息,提出了两个正弦相似度测量公式,证明了公式的正确性,并用几组数值例子将其与其它测量公式进行比较分析,验证了新公式的合理性。最后通过实例说明了该方法的有效性。     

病毒传播过程中个体的躲避行为对网络结构的影响*

为了研究病毒传播过程中个体的运动行为对网络结构的影响,提出了一种个体具有躲避行为的病毒传播模型,通过三种情况下的对比研究发现,个体的躲避行为能够使网络的结构从随机网络转换为一种宽标度网络,并且发现系统在演化过程中个体的躲避行为能够使网络的度—度相关性发生变化,这证实了个体的躲避行为确实对会网络结构产生影响。     

基于兴趣度变化的社区网站用户性格相似度计算

针对社区网站中通过衡量用户静态信息的一致性和共同好友数量, 忽视其动态信息以及动态信息变化过程实现好友推荐这一问题, 提出基于兴趣集、兴趣度持续时间、兴趣集序列构造性格模型, 比较用户性格相似度实现性格相似的判断. 实验结果显示, 该模型实现好友推荐的效果良好.     

基于划分与层次方法的混合聚类算法

为了更好地实现聚类,在汲取传统的划分算法、层次算法特性的基础上,提出了一种新的基于划分和层次的混合聚类算法（MPH）,该算法将聚类的过程分为分裂和合并两个阶段,在分裂阶段反复采用k-means算法,将数据集划分为多个同质的子簇,在合并阶段采用凝聚的层次聚类算法。实验表明,该算法能够发现任意形状、任意大小的聚类,并且对噪声点不敏感。     

关联规则兴趣度研究

关联规则是一种常见的知识表达形式。本文介绍了关联规则的提取模式和基于PS架构提取模式的不足;介绍了关联规则兴趣度的定义,包括客观兴趣度和主观兴趣度以及综合兴趣度。     

基于度系数的社团分裂算法

复杂网络社团划分中的分裂算法是比较经典的算法,本文通过引入度系数这一局部变量,通过运用kruksal算法对经典的GN算法进行适当改进,提高了搜索效率,并通过对其模块度特征的分析,表明了结果的准确性。     

装备元数据相似度计算方法研究

装备元数据进行检索、交换时需要计算相似度,主要对相似度算法进行设计。装备元数据分解为概念和属性两种元素进行元素相似度计算,概念相似度由名称、结构和实例三部分的相似度计算叠加而成,属性相似度则综合考虑名称、定义域和值域的相似度。对各个部分的相似度计算设计了具体的计算公式。装备元数据之间的相似度在元素相似度基础上叠加计算而得出。这种算法能够真实地反映元素和元数据间的相似程度,且实用可行。     

制造资源本体的概念语义相似度研究

为了实现制造资源本体之间的语义互操作,对本体中的概念进行语义相似性计算为进行此操作的关键技术之一。本文提出了一种计算概念语义相似度的新方法,将概念语义相似度分为两部分：主体相似度和附加相似度。主体相似度综合考虑了概念自身的相似度,该概念的父概念和子概念间的相似度,以及概念间的二元关系,同时,加入了概念属性相似度,属性携带了概念的大部分语义信息,计算属性相似度可以有效提高概念语义相似度的准确性。附加相似性是指通过本体中概念的层次结构对主体相似度进行语义补充,利用概念的深度对得到的概念语义相似度进行语义调整,有效的弥补了仅仅利用主体相似度计算概念语义相似度的不足。最后,通过实例证明了该方法的有效性。     

一种基于义原信息量的词语相似度计算方法

国内利用知网计算中文词语相似度通常采用基于义原距离和深度的方法,计算结果依赖于公式的设计和参数的选取.针对词语相似度的计算,文章提出采用知网义原信息量来计算中文词语相似度,根据信息论中计算两个事物相似度的思想,利用知网的分类体系来计算义原信息量,从词语概念的主类义原信息量、义原及其角色关系的信息量及义原结点相似度三个方面来综合计算词语的相似度,与刘群和知网在线的方法进行比较,实验结果显示本文方法与人的判断更为接近.     

圆柱度误差评定中规范不确定度计算方法的研究

针对目前误差评定结果往往只提供测量不确定度的情况,根据新一代产品几何规范(GPS)不确定度体系,研究了圆柱度误差评定时规范不确定度的计算方法。基于最小区域法提出了圆柱度误差评定的数学模型,用改进粒子群算法得到圆柱度误差值,并通过研究影响规范不确定度每一个元素的传播系数及相关系数推导出了规范不确定度的详细计算公式,且以此为基础开发了圆柱度误差评定的图形界面。经实例验证,该方法可以在新一代GPS体系下准确、直观、方便地评定圆柱度误差。     

一种面向度中心性及重叠网络社区的发现算法

针对社会网络中存在较多以度中心节点为中心并且具有多社区重叠节点的网络社区结构,提出了一种面向度中心性及重叠网络社区的两阶段发现算法。第一阶段发现初始社区:选取度最大的Top-k个节点作为候选中心节点,并将每个节点与其邻居节点形成候选初始社区,其中如果某候选社区与已形成的初始社区的重叠度低于阈值,则形成一个新的初始社区;第二阶段调整社区划分:通过偏离度机制进行调整,将偏离度最大值对应的节点划分到连接紧密的相应社区内,形成最终社区划分。实验表明,该方法不仅能够揭示网络中以某个节点为中心的密集的社区结构,还能有效处理初始社区不同程度的重叠问题。相比现有算法,所提方法对预先输入的候选初始社区数k值不敏感,并具有较高的准确性和灵活性。     

考虑犹豫度的Vague集相似度量方法

研究了本刊2008年第4期王伟平的论文“Vague 集之间相似性度量的基本准则与一般方法”中的Vague集间相似度量方法的优点和不足,考虑到犹豫度之差对相似度的影响,提出同时考虑真隶属度、假隶属度、相对优势、犹豫度之和以及犹豫度之差的Vague集相似度量方法,并证明王伟平相似度量方法的不足和新相似度量方法的优点,并把新相似度量方法应用于病症诊断中。     

基于MATLAB和VB的平面度、圆度、球度形状误差评定的软件设计

形状误差是实际形状相对其理想形状的偏差,关系着工件的质量,针对平面度、圆度、球度等不同的形状误差,先后出现了许多新的算法.采用计算简便、运算速度快、广泛应用于各种形状误差的评定的最小二乘法;运用MATLAB语言编写误差的计算程序,在Visual Basic环境下开发了软件系统的用户界面程序,同时编写VB与MATLAB之间的接口程序,完成这两种软件之间的调用.通过与现有最小区域法的计算结果相比较验证程序的正确性,便于在工程实际中推广应用.     

句子相似度计算模型的改进

智能搜索需维护一个动态的问题与答案的数据库。一方面涉及到关键词的提取、逻辑组合等知识。另一方面,由于用户的用词和系统中存储的关键词在表达方式上可能不完全一样,精确的关键词匹配法必将导致很多问题找不到答案,或者找不准答案。智能搜索的关键性技术之一是句子相似度计算,该文从词型、词序、词长和不同特征加不同权值两方面对句子相似度进行优化改进,对于智能搜索性能的提高有着显著的作用。     

基于多维加权贴近度方法的方案优选

在决策支持系统中经常遇到从以前的方案库中优选方案进行决策。方案选择会对决策结果影响很大，常常有一定的模糊性。用多维加权贴近度方法可以很好的计算出方案库中的方案与目标方案的相似程度，相似程度最高的方案即为最优方案。此方法分析了三种类型的定量特征以及模糊特征的隶属度函数的设定，两种常用贴近度的使用，用权重分析系统进行特征权重的设置。实例证明该方法比一般加权和方法选出的最优方案更准确、更有效。     

粗糙集中若干新的模糊度计算公式

依据模糊集的模糊度和贴近度的公理化定义,基于粗糙集的模糊度和贴近度的基本概念,进一步研究粗糙集的模糊性度量方法,给出了文[3]中模糊度公式的等价形式;同时讨论了粗糙集中由贴近度诱导的模糊度,给出了粗糙集中若干新的模糊度计算公式。     

改进的主客观结合的词语语义相似度算法

鉴于词语表达形式与词语语义的多样性,词语语义相似度计算是自然语言处理、智能检索、文档聚类等领域的一个研究热点。文中根据词语表达方式的特点,在基于词语语义词典和基于大规模语料库这两种计算词语语义相似度方法的基础之上,提出一种改进的主观和客观相结合的词语相似度计算方法。从方法论的角度,本算法既融合了主观经验主义思想也融合了客观的理性主义思想,使得词语语义相似度的计算结果能够更加准确。实验结果表明采用文方法是有效的,能够显著提高词语语义相似度计算结果的准确性。     

一类布尔函数的代数免疫度研究

代数免疫度是近几年提出的一个衡量布尔函数密码学性质的标准。该文研究重量为奇数的布尔函数的代数免疫度和非线性度之间的关系,得到了代数免疫度固定时非线性度的下界,而且证明这个下界是紧的。代数免疫度大干d时,函数的重量有一个范围,证明了这个范围是紧的,即对任何这个范围内的整数t,都存在一个布尔函数其重量为t,代数免疫度大于d。     

一种基于个体中心论的局部优化社区发现算法

随着社会网络网站的流行,虚拟社会网络中的社区发现成为一个热门研究领域.针对虚拟网络中总是以一个或多个个体为中心特点,提出了一个针对大规模社区网络的局部优化社区发现的算法,在一定程度上弥补了传统算法无法适应大规模网络的不足.实验表明与我们直观想象不同,虚拟网络中那些度最大的点并不一定适合于作为社区中心.