一种基于共现关键词的TextRank文摘自动生成算法

传统TextRank算法在生成摘要时只考虑句子间的相似度，忽略了文章本身间的相似度，且生成的摘要往往包含重复的信息表达。为此，提出一种基于共现关键词的TextRank算法，用word2vec模型将文章表示为句向量，考虑到文章的类别，将该类文章的共现关键词作为参数参与句子权值的迭代计算，然后，通过句子长度、关键词数量等信息对迭代得到的句子权重加以修正。实验结果表明，所提算法能够提高生成摘要的全面性和准确性。同时，所提算法使用MMR对抽取得到的摘要进行去除冗余处理，改善了摘要的重复表达情况。     

三音素模型的维吾尔语最佳文本选取算法

利用上下文关联的思想,提出了三音素模型的大型句子文本库中选取最佳句子文本的算法,充分考虑了每个句子涵盖的不同三音素模型,利用贪婪算法去除了众多句子之间的冗余度,从而达到了选择文本容量最小化的目标。通过C#语言实现了本算法,给出了算法流程和算法性能分析,结果表明此算法的有效性和实用性。     

日语自动分词的一种实现算法

本文给出了一个实现日语自动分词的算法，该算法充分考虑日语的构调及构句特点，利用精心设计的分词词典和邻接规则库，对日语句子进行分词，该算法不同于“最长一致”和“最少句节数”方法，而是几种方法的混合体，另外，本分词算法还对未登录词的处理进行了考虑。     

一类受限正则表达式的推断算法

XML模式推断问题的主要任务可以归约为从一个句子集合中推断出对应的确定型正则表达式。提出了一类在XML模式中大量出现的受限正则表达式,给出了该类正则表达式的推断算法。该算法首先根据给定的句子集合构造自动机,然后根据自动机和句子集合推断出对应的正则表达式。该算法的时间复杂度为max(O(|V|+|E|),O(L)),其中V和E分别表示自动机的节点集合和边集合,L表示句子集合中所有句子的长度之和。对算法的终止性和正确性进行了证明。     

基于改进TextRank的文本摘要自动提取

TextRank算法在自动提取中文文本摘要时只考虑句子间的相似性,而忽略了词语间的语义相关信息及文本的重要全局信息.对此,提出一种基于改进TextRank的文本摘要自动提取算法(SW-TextRank).通过Word2 Vec训练的词向量来计算句子之间的相似度,并综合考虑句子位置、句子与标题的相似度、关键词的覆盖率、关键句子以及线索词等影响句子权重的因素,从而优化句子权重;对得到的候选摘要句群进行冗余处理,选取适量排序靠前的句子并根据其在原文中的顺序重新排列得到最终文本的摘要.实验结果表明,SW-TextRank算法生成摘要的准确性比TextRank算法更高,摘要生成质量更好.     

基于UAMRT的机器翻译方法

本文提出了一种新的机器翻译方法，即基于UAMRT的机器翻译。该方法的基本思想非常简单：首先设计模板匹配替换通用算法UAMRT，然后利用UAMRT匹配句子中的源语言模板，并将其替换为相应的目标语言模板，从而实现对句子的翻译。在结合句型分析算法和从句分析算法的基础上，利用启发式搜索机制进一步提高了句子的翻译速度和质量。速度测试表明用该方法实现的英汉翻译系统在P-IV1．7G的计算机上翻译速度每秒可以达到1300个单词左右；质量测试表明该系统的性能在开发过程中仅仅通过增加更多的模板就会变得越来越好，而且在应用时与几种商用系统相比可以达到中等水平。     

上下文无关语言句子的反向自然枚举

在测试基于复杂数据结构的程序时,需要用到上下文无关语言句子的枚举.基于上下文无关语言按推导树高度的分层构造,提出了句子的反向自然枚举算法.通过堆、层、簇和长方体将句子划分为有穷集合序列,该算法的时间效率为O(n),n是被枚举句子的长度.实验数据表明,该算法是高效的,且应用更加便利.     

基于BERT双向预训练的图模型摘要抽取算法

近年的自动摘要算法大多是基于监督学习机制,没有考虑到人工标记语料的烦琐,并且大多数摘要模型在句子嵌入时不能结合上下文来更充分表达语义信息,忽略了文本的整体信息.针对上述问题提出了一种基于改进的BERT双向预训练语言模型与图排序算法结合的抽取式摘要模型.根据句子的位置以及上下文信息将句子映射为结构化的句子向量,再结合图排序算法选取影响程度靠前的句子组成临时摘要;为了避免得到有较高冗余度的摘要,对得到的临时摘要进行冗余消除.实验结果表明在公用数据集CNN/DailyMaily上,所提模型能够提高摘要的得分,相对于其他改进的基于图排序摘要抽取算法,该方法效果更佳.     

有限自动机代数及其算法

本文提出有限自动机代数及其算法,它对于用有限自动机识别句子是有意义的。     

多策略汉语句子时间分析与英译

提出了汉语时间信息的新分类和时间模式的概念,基于时间模式对汉语句子的时间信息进行形式化,构建汉语句子的词汇信息和语法信息时间模式库;提出多策略汉语句子时间分析和英译方法,将汉语单句时间分析算法、汉语关联词语标记句时间分析算法、类虚拟语气句时间分析算法和篇章信息识别规则相结合。实验表明该方法能有效解决汉英机器翻译中汉语句子时间分析和英译问题。     

基于两级算法的混沌控制

提出了一种两级算法,可以解决连续混沌系统的最小能量控制问题,首先,给出一个二次目标函数,同时把混沌系统分解为线性部分和非线性部分.上级算法对混沌系统中的非线性部分进行预估,并把整个原系统表为带有常系数的线性系统;下级算法用极小值原理解决这个典型线性二次最优控制问题,并把解返回到上级算法,上级算法根据下级的解对非线性部分重新预估.这样通过两级间不断的信息交换,最终得到混沌系统的最优控制律.该方法不仅实现了对混沌系统的控制,而且在整个控制过程中保证控制能耗为最小.证明了算法的收敛性和闭环系统的稳定性.对统一混沌系统的仿真结果表明了控制策略的有效性.     

卫星网路由分布式仿真系统研究与构建

卫星网路由算法是卫星网研究的重点和关键。路由算法仿真系统可以模拟路由算法的运行并给出运行结果,为路由算法的改进提供了依据,降低了开发成本。提出了一种基于Netfilter和Agent的卫星网路由算法分布式仿真系统（Distributed Simulation System based on Netfilter and Agent for Satellite Network Routing Algorithm,DSNASNRA）的构建方法。该仿真系统具有分布式、可扩展、界面友好、可直观模拟卫星间无线通信链路特性等特点。最后给出使用该方法构建的一个卫星网仿真系统的软件实现。     

关系决策系统的分布约简

基于分辨矩阵和最近已提出的快速算法,对关系系统的约简算法和关系决策系统的分布约简算法进行了研究。证明当决策属性具有自反性时,关系决策系统的分布约简实际上就是关系系统的约简,与决策属性无关。此外,区间值模糊序关系决策系统可视为关系决策系统的一个特例,用提出的关系决策系统的分布约简算法即可获得区间值模糊序关系决策系统的全部约简结果,从而简化了原来的约简算法。     

基于身份的十进制加密技术研究

主要论述了基于身份的十进制的加密技术。该加密技术以AES(AdvancedEncryptionStandard)为基础,对AES的4种加密运算进行重新设计,以适应十进制数的加密,提出以基于身份的动态密钥概念,同时结合混沌加密算法、随机加密算法设计基于身份的十进制加密算法。该加密技术具有AES加密算法的特点,对明文和密文均具有很好的扩散性和混合性,也有随机加密算法的加密运算的不确定性,以及混沌加密算法的密钥一次一密性。该加密技术在预付费表计中使用表明,算法具有很好的安全性。     

基于CRQP的多小区OFDMA系统联合资源分配算法

针对OFDMA多小区系统中相邻小区同频干扰下的吞吐量最大化问题,在系统功率的约束条件下,基于协同量子粒子群算法提出一种子载波和功率联合分配的协同随机量子粒子群算法（CRQP）。分别利用粒子群算法独立优化子载波的功率分配,并利用改进的量子遗传算法独立优化用户的子载波分配。在独立优化的同时,通过随机协同策略避免陷入局部最优解,达到全局最优。仿真结果表明,与传统的分步求解算法相比,CRQP算法能获得更多的系统吞吐量和更高的资源利用率。     

RB-FIFT--一种结合Firstfit及预约回填策略的机群作业调度算法

机群作业管理是机群系统软件的重要组成部分,作业调度策略则是机群作业管理系统的核心．作业调度策略的选择不仅关系到机群系统的效率,还影响了用户作业的响应时间．目前,Firstfit调度算法已经相当成熟并且广泛应用于机群作业调度．传统的Firstfit算法虽然着眼于减少资源碎片,但未能解决作业饥饿问题．曙光超级服务器作业管理系统JMS改进了既有的结合Firstfit和优先级的作业调度算法P-FIFT,将预约和回填策略与Firstfit相结合,引入了新的RB-FIFT调度策略．实验结果表明,与传统Firstfit算法及P—FIFT算法比较,RB-FIFT调度策略不但能够消除系统中作业的饥饿现象,而且大大减少了资源碎片,提高了系统的吞吐率和资源利用率．     

混杂系统故障诊断的强跟踪滤波器方法

混杂系统是近年来研究的热点,针对混杂系统故障诊断难题,在对混杂系统描述的基础上,给出了混杂系统状态估计及离散模态识别的强跟踪滤波器算法,并将该算法扩展到状态与参数的联合估计,最后利用修正的Bayes算法作出故障判决,实现了混杂系统的故障诊断。通过对两容水箱典型混杂系统故障诊断的仿真实验,验证了该方法的有效性。     

一种新的异构实时分布式系统的容错调度算法

一般来说,异构分布式实时系统中任务的周期并不完全相同且任务的时限不等于它们的周期,同时系统中还有一些无容错需求的任务.因此现有的任务调度算法一般不能满足这些要求.针对这类系统,在结合基版本/副版本技术和EDF算法的基础上,给出了一种新的容错调度算法.该算法由两部分组成：任务分配调度算法和单处理器调度算法.对于单处理器调度算法,本文采用了EDF算法;在此基础上,给出一种启发式静态任务分配算法.分析了系统的可调度性,给出了任务可调度条件和基版本/副版本时限的设置方法.仿真结果表明,这种算法是有效的.     

基于改进蚁群算法的物流配送路径问题研究

针对蚁群算法求解物流配送路径问题易陷入早熟、停滞、局部最优的缺点,提出了混沌、变异与最大最小蚂蚁算法相融合的改进蚁群算法。在仿真实验中,分别采用最大最小蚂蚁算法、加入混沌的最大最小蚂蚁算法、加入变异的最大最小蚂蚁算法、加入混沌和变异的最大最小蚂蚁算法对物流配送路径问题进行求解。实验结果表明,加入混沌和变异的最大最小蚂蚁算法能够有效提高蚁群算法的全局寻优能力,对物流配送路径问题的求解能够得出比较好的结果。     

免疫遗传蚁群融合算法

提出了一种融合蚁群系统、免疫算法和遗传算法的混合算法。将免疫算法和遗传算法引入到每次蚁群迭代的过程中,利用免疫算法的局部优化能力和遗传算法的全局搜索能力,来提高蚁群系统的收敛速度。该算法通过遗传算法的选择、交叉、变异操作和免疫算法的自适应疫苗接种操作,有效地解决了蚁群系统的易陷入局部最优和易退化的缺点。通过对旅行商问题的仿真实验表明该算法具有非常好的收敛速度和全局最优解的搜索能力。