多分支混沌变异的头脑风暴优化算法

头脑风暴优化算法是一种受人类群体行为启发的新型群智能优化算法。该算法通过模拟人类使用头脑风暴创造性解决问题的行为,在解空间中分析个体分布,并使用变异生成新个体,多次迭代求得最优解,具有较高的鲁棒性和自适应能力。针对头脑风暴优化算法精度较差、易陷入局部最优导致早熟收敛的缺陷,提出了一种多分支混沌变异的头脑风暴优化算法。该算法选取8种混沌映射,设计了一种多分支混沌变异算子。当原始算法陷入局部最优时,使用多分支混沌变异生成新个体,利用多种混沌运动的遍历性、随机性和多样性,扩大了混沌空间的范围,增强了算法全局搜索的能力。对10个经典测试函数的10、20、30维问题进行测试,并与原始头脑风暴优化算法、粒子群优化算法、遗传算法和布谷鸟搜索算法进行对比,实验结果表明,所提出的算法可以有效避免陷入局部最优,具有更高的稳定性和全局搜索能力。     

基于IFC的室内地图模型构建研究

室内地图构建属于一项基础性研究,可为导航、疏散等建筑室内智能化应用提供 数据与技术支持。室内环境的复杂性,存在信息提取耗时且成本高,提取的室内信息不完整等 问题,而已有的室内地图模型通常体量庞大,数据复杂且冗余严重,实用性较低。为此,将 BIM 技术与室内地图研究相结合,以 BIM 通用交互格式工业基础类(IFC)文件为数据源,提取几何 与语义信息,提出一种室内地图模型的构建方法。内分类定义地图节点,完成对建筑室内信息 的抽象表达;通过设置阈值来简化地图中节点数量以达到模型的优化。该模型中可导入经典寻 路算法生成最短路径,并且设计路径优化方法。     

面向社会网络融合的关联用户挖掘方法综述

社会网络是当前学术和产业界的研究热点.然而,现阶段大多数的研究都集中于单一的社会网络内部.社会网络融合为社会计算等各项研究提供更充分的用户行为数据和更完整的网络结构,从而更有利于人们通过社会网络理解和挖掘人类社会,具有重要的理论价值和实践意义.准确、全面、快速的关联用户挖掘是大型社会网络融合的根本问题.社会网络中的关联用户挖掘旨在通过挖掘不同社会网络中同属于同一自然人的不同账号,从而实现社会网络的深度融合,近年来已引起人们的广泛关注.然而,社会网络的自身数据量大、用户属性相似、稀疏且存在虚假和不一致等特点给关联用户挖掘带来了极大的挑战.本文分析了面向社会网络融合的关联用户挖掘所存在的困难,从用户属性、用户关系及其综合等三个方面梳理了当前关联用户挖掘的研究现状.最后,总结并展望了关联用户挖掘的研究方向.     

基于R-C模型的微博用户社区发现

在微博市场营销、个性化推荐等应用中,发现兴趣和网络结构双内聚的用户社区起着至关重要的作用。现阶段,绝大多数的用户社区发现算法往往将用户联系与用户内容相隔离,从而导致其社区发现结果不够合理,而少数综合用户联系和内容的用户社区发现算法较为复杂;LCA 算法是重叠社区发现算法中算法效率较高且社区质量较好的算法,然而,其在聚类时未考虑边的真实兴趣体现。针对这些问题,构建了以关注关系为网络节点、以关注关系之间是否有共同用户为关注关系潜在的边、以关注关系所关联用户的兴趣集的交集为关注关系的兴趣特征,构建微博网络 R-C 模型,并探讨了其进行微博用户社区发现的方法,分析了该方法的复杂度。最后,以新浪微博数据集为实验,对照节点CNM算法和LCA算法,从兴趣内聚和网络结构内聚两方面进行分析,发现该方法能够发现更好的微博用户社区。     

基于UGOA-BP的锂电池SOC估算

电池荷电状态(SOC)的精确估算是储能设备安全运行的关键,本工作提出一种基于均匀分布策略改进的蝗虫优化算法和BP神经网络(UGOA-BP)的联合算法,在标准蝗虫优化算法(GOA)的基础上,引入了均匀分布函数,更新了非线性控制参数c,构建了新的随机调整机制,扩大了算法搜索范围,打破了局部开发受限的局面.同时,又受粒子群算...     

多注意力机制的文本摘要事实一致性评估模型

事实一致性是摘要内容与源文档内容的信息一致。最近的研究表明,文本摘要模型生成的摘要存在较多与原文事实不一致的问题,设计能够检测并评估出事实不一致错误的方法至关重要。目前基于自然语言推理的方法存在对源文档内容提取简单,推理信息交互不充分等问题。提出多注意力机制的文本摘要事实一致性评估模型,利用预训练模型微调的sentence-BERT模型挑选源文档中的关键句,然后将摘要句与关键句组合成句子对,输入BERT模型编码获得向量表示结合ESIM进行句子对的推理,利用图注意力网络完成推理信息的聚合,提高文本摘要事实一致性评估模型的准确率。实验结果表明,该算法与多个典型算法在在领域内常用的数据集进行实验比较,其可行性和有效性得到验证。