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。     

网络空间安全实训设计

为保障网络空间安全,需要加强网络空间安全人才队伍建设,实训是把学生培养成为高素质复合型人才的重要手段。通过分析我国网络空间安全人才队伍建设现状,构建实训课程体系和实训平台,设计实训大纲和实训竞赛平台,形成了校企合作、教学与竞赛相结合的实训体系。实践证明,此网络空间安全实训设计能有效提高学生的网络空间安全技术能力,具有一定的推广价值,为高校培养应用型、复合型人才提供了新思路。     

三支决策空间下的区间参数优化模型及应用

区间概念格理论是在区间参数基础上提出的一种新的对象挖掘方法,它能够更精确地处理不确定信息。区间参数[α,β]决定了区间概念和格结构,进而对提取的决策准则产生影响。为了解决区间参数优化问题,首先将区间概念格与三支决策粗糙集理论相结合,提出了三支决策空间理论;然后在此基础上将区间概念外延划分为3个域:正域、边界域和负域,并给出了基于区间概念格的三支决策规则与决策损失函数,通过调整区间参数寻找更加可靠的决策准则,从而优化区间参数;最后通过实例对模型进行验证。     

多元伪泊松混合分布模型的理论研究

针对混合分布模型中各项权值通常依赖于未知或已知参数而造成的模型不确定问题,提出了一种权值基于 Frobenius 范数的混合分布模型。首先,把多元泊松分布进行截断及均化处理,生成伪多元泊松分布。其次,根据有限可数混合分布的表达式,分别求解伪多元泊松混合分布的集函数矩阵、多线性形式的 Pseudo-Boolean 函数矩阵、多线性 Pseudo-Boolean 函数矩阵的 Frobenius 范数,由此得 到新的权值并据此构建多元伪泊松混合分布模型。最后,根据混合分布权值的归一性及非负性证明了模型的正确性并且通过仿真实验来展示构建模型的整个过程,验证了算术平均的合理性。可为今后研究混合分布在机器学习领域的应用及算法设计提供理论基础。     

数量经济学模型IO控制系统的理论设计

为更加便捷高效地研究数量经济学中的模型,本文运用IO控制系统的理论知识,依托知识库、公式库、数据库、输入输出程序库四个一级信息库,使用分层检索、相关度搜索、公式提取分类、验算判断等手段,通过输入输出、串联、并联、反馈的方法设计出一种用于研究数量经济学模型的IO控制系统,并用Mason公式求得其系统传递函数的通用表达式。     

改进的联邦加权平均算法

针对基于层次分析改进的联邦平均算法在计算其数据质量时存在主观因素的影响,提出改进的联邦加权平均算法,从数据质量的角度来处理多源数据。首先,将训练样本划分为预训练样本与预测试样本;然后,使用初始全局模型在预训练数据上的精度作为该数据源的质量权重;最后,将质量权重引入到联邦平均算法中,重新进行全局模型中权重更新。仿真结果表明,在均等分割的数据集与非均等分割的数据集上,改进的联邦加权平均算法训练的模型与传统联邦平均算法训练的模型相比,准确率最高分别提升了1.59%和1.24%;改进的联邦加权平均算法训练的模型与传统整合多方数据再训练的模型相比,虽然准确率略有下降,但数据与模型的安全性有所提升。     

集对多粒度水体富营养化评价模型构建与验证

为了满足用户进行水体富营养化评价时的不同需求,针对水体富营养化评价中各评价指标的多样性和不确定性,综合考虑指标的多粒度特性,运用集对信息粒计算方法构建多粒度水体富营养化评价模型。首先,分级别建立样本各个指标的集对关联度,根据正同度最大和负反度最小的等级,计算评价确定度;其次,计算各个指标的信息熵,根据熵的大小确定评价指标的重要度,分析不同指标子集下不同粒度的评价确定度,构建多粒度的水体富营养化评价模型;最后,以我国12个代表性湖库为实例对模型进行了验证,并与Gamma-云方法、改进粗-云方法、模糊可变集法、单一指标法、神经网络法以及投影寻踪法的评价结果进行了对比,结果表明该模型可以客观反映水体的实际状况,适用性更强。     

基于数据模糊化处理的数据脱敏研究

随着大数据产业的飞速发展,数据泄露和信息泄露事件也越来越多,基于这种情况下,如何对数据有力的保护成为我们研究的重点内容,本文利用简单替换加密和维吉尼亚两种传统的算法对数据进行加密,利用模糊集里面的隶属函数的方法,对数据进行简单的模糊化处理,并且运用匹配度公式和模糊量词的方法,对数据信息进行进一步的泛化处理,对单数据源的信息的保护起到了预期的效果。     

一般Hermite插值公式的金字塔算法

为了克服求解一般Hermite插值公式的复杂计算,利用Neville公式构造算法金字塔,推导在节点x0,x1,…,xn上带有一阶导数信息的插值公式,并给出了基函数及组合系数,进而,综合Neville和Aitken思想,得到函数下标的可交换性,该性质大大减少了计算复杂度,并由此推广得到带有任意阶导数信息的一般Hermite插值公式的金字塔算法,将该算法应用于数值算例中。给定了4个节点上的插值信息,分段计算并画图,在端点处进行拼接,图形表明在内节点处拼接曲线仍保持一定光滑性。结果表明:该算法直观简便,可操作性强,极大的克服了传统代数方法求解的复杂性。     

改进麻雀搜索算法优化SVM的异常点检测

支持向量机是检测异常点的常用方法，但其仍然存在难以高效获取最优参数，导致检测效率低、稳定性差的问题。鉴于此，提出一种改进的麻雀搜索算法ISSA,并将其用于优化支持向量机参数。首先，采用改进折射反向学习和可变对数螺线改进传统麻雀搜索算法；然后，利用改进麻雀搜索算法ISSA对支持向量机参数进行优化；最后，将优化后的支持向量机用于异常点检测。仿真实验结果表明，在G-mean和F-measure 2个评价指标上，利用ISSA优化后的支持向量机检测效果明显优于其它3种分类算法，具有更优秀的检测效率、稳定性和泛化能力。