Web数据挖掘中的可信数据来源

从大量Web信息中获取有用的信息是Web数据挖掘的关键问题.如何评价web信息是否可信,现在主要方法是通过BadRank算法进行内容评测,或是通过链接权重进行相关引用数计算.可信数据来源是数据挖掘的前提,在基于关键词的数据挖掘中,通过评价挖掘所涉及的不同数据域,以及数据域自身的可信性,对在不同域所获得的挖掘数据给以权重,从而对挖掘结果的序列产生影响,提高挖掘算法在获取可信结果方面的效率.并通过试验测试了可信域评价的效果.     

软件体系结构动态演化的条件超图文法及分析

针对目前.软件体系结构动态演化描述方法的不足,提出用约束超图表示软件体系结构,用左右应用条件刻画软件体系结构动态演化的前断言和后断言,用条件超图文法建模软件体系结构动态演化过程.通过案例分析,讨论了如何构建条件超图文法并应用于软件体系结构动态演化.在此基础上,建立软件体系结构动态演化的一致性条件定义,给出动态演化的一致性判定方法.最后,设计实验进行分析,验证了方法的有效性.     

BLDCM两相短路的四步换相容错运行方法

无刷直流电机运行过程中发生相短路,易引起二次故障,造成电机控制系统的功能丧失。针对无刷直流电机绕组两相短路故障情况,提出一种四步换相容错控制策略,确保电机故障后系统继续运行。通过在电机绕组设置电流检测元件,对三相电流进行检测,将连续两次检测值的差值作为特征量进行故障定位;根据定位结果,改变逆变桥功率管导通次序、导通时间,实现对电机两相短路情况下的容错控制,同时实现故障隔离。针对电机容错运行时转矩脉动较大的问题,采用H_PWM-L_ON调制方式并在换相时刻优化占空比,进行转矩脉动抑制。详细阐述电机两相短路容错控制策略的工作机理与换相过程,并对提出的四步换相容错控制策略进行仿真和实验,结果表明,电机容错运行时非故障相相电流峰值接近电机正常运行时的1.5倍,故障相相电流峰值接近电机正常运行时的1.25倍,转矩脉动增加20%,转速波动在5%以内。     

基于社交网络的群体信任算法

社交网络(Social Network Service,SNS)中群体之间的信任关系是广泛存在的,目前大部分信任模型的研究基本只涉及一对一之间的个体信任关系,并没有充分考虑一对多、多对一以及多对多之间的群体信任关系。在现有信任模型研究的基础上,给出一种群体信任算法。该算法根据社交网络中群体的特点,将交互的两个群体抽象为两个群体节点,将复杂的多种信任关系转化为一对一之间的信任关系,从而对群体间的信任关系进行描述和度量。仿真结果表明,该算法能合理地度量与计算每个节点在群体中的可信度以及群体间的直接信任度。     

一种基于社区分类的社交网络用户推荐方法

社交网络上的用户推荐是目前计算机领域研究的热门问题。已有的社交网络推荐算法对于多主题的社交网络下的相关用户的推荐效果不佳。针对此问题,对社交网络的主题分类方法进行了研究与讨论,在此基础上提出了基于主题的用户社区分类方法,并根据分类信息给出一种新的社交网络用户推荐方法。经实验验证,该方法能有效地提高推荐的准确性并降低时间复杂度。     

基于语法和语义结合的源代码精确搜索方法

针对在编写软件、复用源代码的过程中仅依靠关键词无法精准搜索到适用源代码的问题,提出一种将语法和语义结合的源代码精准搜索方法。首先依据源代码语法语义的客观和唯一性,增加语法结构和"输入/输出"语义作为用户录入请求的一部分,并规范了具体的请求格式;然后在此基础上分别设计源代码语法匹配算法、"输入/输出"语义匹配算法、关键词兼容匹配,以及源代码搜索结果可信度计算算法;最后综合上述算法实现对源代码的精准搜索。测试结果表明：与单纯的关键词搜索相比,提出的方法对搜索的平均排序倒数（MRR）有超过62%的提升,有助于实现源代码的精准搜索。     

因果信息在不同粒度上的迁移性

知识与粒度相关,在不同粒度上对现象的解释不同,而因果性描述的是现象的本质特征。因果性与粒度之间存在着怎样的关联,一个粒度上的因果关系是否可移植到其他不同粒度上,是目前人工智能研究亟待解决的问题。针对由观测数据构成的信息系统,从数据中直接抽取因果变量所需满足的基本图形结构,估算变量间的因果关系;再通过向系统中添加新属性以及合并多个信息系统,改变原系统中信息的粒度,研究所识别的因果关系在新系统中的可迁移性。若新属性作用于结果变量,则原系统中的因果关系不可迁移至新系统;若新属性对结果变量无影响,则原系统中的因果关系可移植至新系统。     

动态粗糙模糊集及其在模糊规则提取中的应用

基于粗糙模糊集的规则提取方法通常分为两步:首先利用粗糙模糊集进行属性约简,然后采用提取模糊规则的方法提取规则.在规则提取的预处理阶段通过属性约简某种程度上可以缩短规则提取的时间,但其固有的不足导致不利于产生良好的规则.在模糊规则产生过程中避开属性约简,可以提高规则提取方法的适用性,降低计算复杂度.本文提出了动态粗糙模糊集的概念,基于此的规则提取算法不再依赖于属性约简,而是基于粒度序和逐步缩小的论域.首先,通过两种不同方式定义了动态粗糙模糊集并得到一些重要性质;在此基础上提出一种新的模糊规则提取算法;最后通过对比实验说明了算法的有效性.     

一种生态粒子群竞争优化计算模式

将生态种群密度的概念引入群体智能计算,提出一种基于生态群竞争模型的粒子群优化模型。该模型的动力学特征可较全面地描述个体与环境及相互之间的协同行为,在一定程度上脱离了只采用个体适应度来控制进化的生物进化框架。数值仿真结果表明该生态型粒子群优化模型可有效改善早熟收敛和提高收敛速度。     

云环境下top-n推荐算法

Top-n推荐技术是近年来信息服务领域的一个研究重点和热点.针对云环境下的top-n推荐算法进行了深入研究,提出了适合top-n推荐的多层分布式存储架构MDSA(Multilayer Distributed Storage Architecture),并从降低网络传输代价出发,设计了基于MDSA架构的数据编码模式,进而利用map/reduce分布式编程模型来快速实现top-n推荐.此外,为了满足实际的需求,给出了三种top-n推荐的应用扩展.理论分析和实验结果表明,本文所提的方法具有有效性和实用性.