基于宋词生成的大容量构造式信息隐藏算法

在基于文本生成的信息隐藏算法研究中，如何在保证生成文本质量的同时提高隐藏容量是主要存在的挑战.为此本文提出一种基于宋词生成的构造式信息隐藏算法.首先对宋词文本数据进行预训练，然后基于自回归语言模型搭建宋词生成模型；其次根据宋词词牌固有的格式信息设计格律模块，在宋词生成阶段，需要向生成模型输入该格律模块，并通过符号集设计、编码等综合作用，生成宋词诗句.在利用宋词生成模型进行秘密信息隐藏的过程中，对格律模块进行重构，通过平仄韵词牌、词牌格式模板、关键字、韵律及押韵字符的不同选择，有效实现秘密信息的隐藏.信息提取是隐藏的逆过程，且提取过程不需要利用宋词生成模型，仅需根据模板和词典库来进行索引即可，提高了信息提取的效率.实验结果表明，本文提出的算法能够生成格式严格、韵律清晰、句子完整性高的宋词，且生成的宋词文本的信息隐藏容量均值可达21比特/句、安全性高，整体性能优于已报道的主流算法.     

基于启发式算法的测试数据自动生成方法

数据自动生成是实现软件测试数据自动化和提高软件测试效率的关键问题。阐述了基于遗传算法、蚁群算法等启发式算法的测试数据自动生成系统模型与步骤,并对两系统的性能加以分析和比较,并讨论了一些改进方法。     

面向汉语建模的自适应词表生成算法

词表的质量直接影响汉语语言模型的性能, 而当前汉语词典编撰工作同语言建模工作相脱离, 一方面使得现有的汉语语言模型受词表规模所限, 性能不能发挥到最优, 另一方面因为缺乏专业领域的词表, 难以建立面向特定领域的语言模型. 本文旨在通过建立优化词表的方式来提高现有汉语语言模型的性能, 并使其自动适应训练语料的领域. 本文首先将词表自动生成工作同汉语语言建模工作相结合, 构建一体化迭代算法框架, 在自动生成优化词表的同时能够获得高性能的汉语语言模型. 在该框架下, 本文提出汉字构词强度的概念来描述汉语的词法信息, 并将其作为词法特征与统计特征相结合, 构造一种基于多特征的汉语词表自动生成算法. 最后, 本文提出两种启发式方法, 自动根据训练语料的特点调整系统中的各项参数, 使系统能够自动适应训练语料的领域. 实验表明, 本文的方法能够在生成高质量词表的同时获得高性能的语言模型, 并且能够有效自动适应训练语料的领域.     

基于通信协议的接口测试用例自动生成框架

为了实现对软件配置项和软件系统的接口测试的测试用例自动生成,建立了基于通信协议的接口测试用例自动生成框架,对该生成框架的输入模型和算法集合进行研究。提出了基于通信协议的接口测试用例生成框架的输入模型,并在输入模型中建立数据帧之间的一级关联矩阵和数据帧内字段间的二级关联矩阵。以输入模型为基础,说明发送端和接收端的接口测试用例自动生成算法。结合实际项目中的通信协议,介绍了如何将通信协议信息转换至输入模型,如何通过算法集合自动生成测试用例集。实验结果表明：基于通信协议的接口测试用例自动生成框架生成的接口测试用例可以替代人工生成的接口测试用例,极大地提高了软件接口测试工作的效率。     

基于改进遗传算法的软件测试数据自动生成系统设计与实现

软件测试数据自动化生成技术是软件测试自动化的重要组成部分,为了进一步提高软件测试数据自动生成质量和效率,在建立软件测试数据自动生成模型的基础上融入一种改进的遗传算法,该算法通过引进自适应交叉算子和变异算子把模拟退火算法融入其中,很大程度上扩大了测试数据搜索生成范围,一定程度上克服了遗传算法的早熟收敛现象。     

基于IFC标准的简支梁钢筋模型参数化自动生成

基于 BIM 技术的钢筋模型可以用于工程量直接计算、指导施工、碰撞检查和钢筋 自动加工等。虽然部分软件如 Revit 和 Tekla 可以输出钢筋工业基础类(IFC)模型,但是需要根 据结构设计软件的配筋结果重新建模,且核心算法没有公开,国内后续理论研究和软件开发均 无法参考;另外,现阶段研究主要集中于通过二次开发的方式实现不同软件之间的钢筋信息共 享,该方法不具有通用性。本文对钢筋模型几何信息在 IFC 标准中表达方式进行解析,并研究 利用结构设计结果参数自动生成基于 IFC 标准的钢筋模型,重点进行几何信息的生成算法研究。 最后通过程序生成带有纵筋和箍筋的简支梁 IFC 模型,验证了算法的可行性。     

基于改进遗传算法的测试数据自动生成的研究

测试数据自动生成是软件测试的基础,也是测试自动化技术实现的关键环节。为了提高测试自动化的效率,在 结合 测试数据自动生成模型的基础上,提出一种 传统遗传算法的改进算法。该算法使用了自适应交叉算子和变异算子,并引入模拟退火机制对其进行改进。同时,该算法还对适应度函数进行了合理的设计,以加速数据的优化过程。通过三角形程序、折半查找和冒泡排序程序,与基本遗传算法、自适应遗传算法进行了比较与分析,并且对改进算法做了性能分析。实验结果表明了该算法的实用性以及在测试数据生成中的可行性和高效性。     

基于启发式遗传算法的航班勤务编排算法

分析了国内外机组排班流程与算法的特点、我国民航局及航空公司的相关规定,构建了航班勤务编排问题的数学模型,研究了基于启发式遗传算法的求解方法.以遗传算法为皋础,采用顺序编码描述该问题,设计了可修正冗余解的译码方法,以及基于航段的交叉算子与变异算子.为加快可行性解的求解速度,提出了启发式初始种群生成策略、缩小解空间的启发式算子与启发式变异策略.提高了遗传算法的性能,增强了算法的搜索能力,改善了勤务编排质量及优化效果.     

软件测试数据自动生成方法分类的研究

软件测试是保证软件质量的重要手段,测试数据自动生成是软件测试领域研究的热点之一。近些年,测试数据的自动化生成得到了广泛的关注。本文首先总结了应用较为频繁的基于路径覆盖、优化算法的测试数据生成的研究成果,之后归纳了基于聚类算法以及基于UML模型的测试数据自动生成技术的研究现状,并分析了每类方法的特点及面临的主要问题,最后对测试数据自动生成的未来发展进行了展望。     

三维地形的交互生成与表现

随机地形生成与表现是虚拟环境系统研究的基础,针对用户对地形环境千差万别的需求,论文提出了一种基于分形的交互式地形随机生成方法,在给定地形特征或地形参数条件下,通过控制分形算法的随机过程及其反馈调整,自动产生符合要求的三维地形网格模型,并在给定的控制条件下对生成的地形进行自动着色和阴影计算。     

基于神经网络的集句诗自动生成

集句诗是中国古典诗歌的一种特殊体裁。是从前人的诗篇中选取已有诗句,再将其巧妙组合形成一首新诗,是一种艺术的再创造形式。集句诗的生成要求集辑而成的诗不仅合辙押韵, 且有完整的内容、连贯的上下文和新颖的主旨意境,对创作者的知识储备和诗词鉴赏能力有极高的要求。该文基于计算机的海量存储和快速检索能力,以及神经网络模型对文本语义较强的表示和理解能力,提出一种新颖的集句诗自动生成模型。该模型以数十万首古诗作为基础,利用循环神经网络(RNN)自动学习古诗句的语义表示,并设计了多种方法自动计算两句诗句的上下文关联性。根据用户输入的首句,模型能够自动计算选取上下文语义最相关连贯的诗句进行集辑,从而形成一首完整的集句诗。自动评测和人工评测的实验结果都表明,该文模型能够生成质量较好的集句诗,远远超过基线模型的效果。     

基于统计的汉语格律诗生成研究

古代中文诗歌的巅峰——中文格律诗,包括律诗和绝句,是中国古典诗词的奇葩。该文从已有的古今名诗中自动学习作诗知识,实现了一个中文格律诗的自动生成系统。该系统接收用户选择的表达其思路的若干个关键词作为输入,首先,利用相关词汇数据库和语言模型,实现了根据用户选定的关键词自动生成诗歌的第一句。其次,我们独创性地将格律诗的上下句关系映射为源语言到目标语言的翻译关系,设计了一个基于短语的统计机器翻译模型,从而把诗歌的第N-1句作为输入用以生成第N句。并提供了一个用户交互式的系统,使得用户可以在每一步都选择一个最佳诗句。最后,我们还精心设计了一套翔实的格律诗评测标准,并通过单句实验和全诗实验证明,该方法是诗歌产生的一个较好的方法。     

基于UML的自动组卷系统的分析与设计

本文运用基于面向对象的建模语言UML对自动组卷系统进行分析和设计,建立了自动组卷系统分析设计模型,为实现自动组卷系统打下良好的基础。     

基于多任务学习的古诗和对联自动生成

实现古诗和对联的自动生成是极具挑战性的任务。该文提出了一种新颖的多任务学习模型用于古诗和对联的自动生成。模型采用编码-解码结构并融入注意力机制,编码部分由两个BiLSTM组成,一个BiLSTM用于关键词输入,另一个BiLSTM用于古诗和对联输入;解码部分由两个LSTM组成,一个LSTM用于古诗的解码输出,另一个LSTM用于对联的解码输出。在中国的传统文学中,古诗和对联具有很多的相似特征,多任务学习模型通过编码器参数共享,解码器参数不共享,让模型底层编码部分兼容古诗和对联特征,解码部分保留各自特征,增强模型泛化能力,表现效果大大优于单任务模型。同时,该文在模型中创新性地引入关键词信息,让生成的古诗及对联表达内容与用户意图一致。最后,该文采用自动评估和人工评估两种方式验证了方法的有效性。     

基于序列到序列神经网络模型的古诗自动生成方法

计算机写诗是实现计算机写作的第一步,目前计算机写诗普遍存在主题不明确、诗的内容与写作意图不一致的问题。为改善这些问题,效仿古人写诗的过程,提出了一种两个阶段生成古诗的方法。第一阶段获取写诗大纲,采用TextRank算法对用户输入文本提取关键词,并提出一种基于注意力机制的序列到序列神经网络模型用于关键词扩展;第二阶段根据写诗大纲生成每一行诗句,并提出一种包含双编码器和注意力机制的序列到序列神经网络模型用于古诗生成。最后通过对实验结果的评估验证了提出方法的有效性。与基准方法相比,该方法生成的古诗的主题意义更加明确,诗所表现的内容和写作意图更加一致。     

基于深度神经网络的诗词检索

中国古典诗词是中国古典文学的代表之一,是中华传统文化的宝藏,源远流长。中国古典诗词研究是自然语言处理方向的一项重要且富有意义的工作。随着人工智能的发展,人工神经网络在图像、文本等领域得到广泛的应用,取得了显著的突破,给人工智能与中国古典诗词相结合提供了新的思路和方法。让机器去理解中国古典诗词的韵律和意境是一项极具挑战的工作,其中,通过研究诗词的相似性来提升机器对诗词的理解这一研究课题被赋予了更为重要的意义。诗词检索是对诗词内容做对比,查找出在语义和意境上相接近的诗词,这要求对整首诗词的内容和意境有深入的理解。该文模型以数十万首古诗作为基础,利用循环神经网络(RNN)自动学习古诗句的语义表示,并设计了多种方法自动计算两首诗之间的关联性,以此计算两首诗词之间的语义距离,实现诗词的推荐。自动评测和人工评测的实验结果都表明,该文模型能够生成质量较好的诗词检索结果。     

对于测试用例生成的遗传算法改进

软件测试技术中,高效的测试用例生成能够大幅简化测试工作,提高测试效率,节省软件开发成本. 遗传算法作为一种高效的搜索寻优算法已被广泛应用到测试用例自动生成的研究中,然而传统的遗传算法虽然具有良好的全局搜索能力,但对于局部空间的求精问题却不是很有效,存在早熟问题. 针对这些问题,结合禁忌搜索算法,对传统的遗传算法在适应度函数、遗传算子方面进行改进,并进行遗传导向控制,能够有效控制遗传早熟问题,提高遗传算法的局部寻优能力. 实验结果表明,本文所建议的方法在测试用例生成的效率和效果方面均优于基于传统遗传算法的测试用例方法.     

Anisotropic quadrilateral mesh generation: An indirect approach

In this paper a new indirect approach is presented for anisotropic quadrilateral mesh generation based on discrete surfaces. The ability to generate grids automatically had a pervasive influence on many application areas in particularly in the field of Computational Fluid Dynamics. In spite of considerable advances in automatic grid generation there is still potential for better performance and higher element quality. The aim is to generate meshes with less elements which fit some anisotropy criterion to satisfy numerical accuracy while reducing processing times remarkably. The generation of high quality volume meshes using an advancing front algorithm relies heavily on a well designed surface mesh. For this reason this paper presents a new technique for the generation of high quality surface meshes containing a significantly reduced number of elements. This is achieved by creating quadrilateral meshes that include anisotropic elements along a source of anisotropy.     

Deconstructing Computer Poets: Making Selected Processes Available as Services

The article explores the potential of redefining as services a number of functionalities involved in poetry generation systems to better serve the challenge of working toward a yet unknown successful computational model of the creative task being addressed. This is performed by considering how some of the processes currently modeled in existing systems for poetry generation might be deconstructed into a set of services susceptible of being recombined in different ways to be integrated in other developments. Building on prior attempts to propose an evolutionary architecture that allows integration of a number of artificial intelligence technologies in combination, this article explores the advantages of service‐oriented architecture for reimplementing as publicly available services some selected functionality of the Wishful Automatic Spanish Poet (WASP) poetry generation system.