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1.
为完善云服务平台产品设计知识发现系统,同时进一步提升需求与服务的匹配效率,提出一种基于转换器的双向编码表征(BERT)和随机Lasso的产品关键设计特征识别方法.首先,实验采用真实产品用户反馈数据集并对其进行人工标注,以BERT预训练语言模型为基础,建立输出层以训练设计领域命名实体识别模型,实现对显性设计特征的自动识别.实验表明,所提方法可以实现较好的性能,精确率、召回率、F1分数分别为90.55%、97.16% 和93.68%.同时,提出一种知识迁移思想,在当前大数据环境下,利用随机Lasso算法挖掘其中蕴含的关键设计特征并加以重用,实现了对隐性设计特征的精确定位. 相似文献
2.
全球炼化工程总承包市场呈现出垄断竞争型特征,欧美和日韩国际工程公司由于技术和报价竞争力较强,一直占据本行业高端市场,中国炼化工程企业尚有差距.文章综合考虑投标报价阶段竞争者分析路径,提出了随机型和不完全信息静态博弈综合集成分析的投标报价最优决策模型,并以中东海湾地区某炼化工程总承包项目为例,进行多维度的实证分析,提出模型的有效性和可行性,为中国炼化工程企业"走出去"高质量发展提供有益的决策支持和信息参考. 相似文献
3.
针对以最小化最大完工时间为目标的柔性作业车间调度问题,通过分析作业完成时间的递推关系,发现通常使用的工序编码对解的表示不唯一影响优化效率,提出了一种新的模型刻画和与之相应的改进交叉熵算法.通过建立基于甘特图的解的归总表示,提高概率分布矩阵的收敛速度;引入随机分布筛,确保采样的可行性;以按概率切换的方式将传统交叉熵算法与两阶段优化方法融合,提高收敛速度的同时保证采样分布的广泛性.对典型算例进行的仿真实验表明,新模型解的归总表示对于提高收敛速度有显著作用,提出的算法能有效求解柔性作业车间调度问题. 相似文献
4.
针对深度确定性策略梯度算法(DDPG)收敛速度比较慢,训练不稳定,方差过大,样本应用效率低的问题,提出了一种基于随机方差减小梯度方法的深度确定性策略梯度算法(SVR-DDPG)。该算法通过利用随机方差减小梯度技术(SVRG)提出一种新的创新优化策略,将之运用到DDPG算法之中,在DDPG算法的参数更新过程中,加入了随机方差减小梯度技术,利用该方法的更新方式,使得估计的梯度方差有一个不断减小的上界,令方差不断缩小,从而在小的随机训练子集的基础上找到更加精确的梯度方向,以此来解决了由近似梯度估计误差引发的问题,加快了算法的收敛速度。将SVR-DDPG算法以及DDPG算法应用于Pendulum和Mountain Car问题,实验结果表明,SVR-DDPG算法具有比原算法更快的收敛速度,更好的稳定性,以此证明了算法的有效性。 相似文献
5.
人脸聚类是根据不同身份对人脸图像进行分组的方法,主要用于人脸标注和图像管理等领域.针对现有方法中存在大量冗余数据的问题,文中使用一种基于完全图约束和上下文关系进行链接预测的方法.该聚类算法基于图卷积神经网络进行链接预测,结合完全图约束筛选数据,同时在预测的过程中对链接关系进行不断的更新.实验结果显示,结合完全图约束的人脸聚类方法能够在减少冗余数据、加快运行速度的同时,提升聚类的准确率,从而提高聚类的整体效果. 相似文献
6.
电网故障处置预案是电网故障处置的重要参考,对电网故障处置预案文本中各类电力设备、名称编号等细粒度的关键实体信息进行抽取,是实现计算机学习理解预案内容并进一步支撑故障处置智能化的重要基础。文中提出一种基于深度学习的电网故障处置预案文本命名实体识别技术,首先采用字向量表征预案文本,然后将注意力机制以及双向长短期记忆网络相结合,有所侧重地提取实体词深层字符特征,最后采用条件随机场求解最优序列化的标注。算例表明:文中所提预案文本命名实体识别模型不依赖人工特征,能够自动高效地提取文本特征,准确识别预案文本中细粒度的实体词,满足预案文本中关键实体信息精确定位和识别的要求。 相似文献
7.
针对传统机器学习方法在处理不平衡的海量高维数据时罕见攻击类检测率低的问题,提出了一种基于深度学习的随机森林算法的入侵检测模型,为了避免传统的随机森林面对高维数据和不平衡数据时分类精度低、稳定性差和对罕见攻击类检测率低的问题,引入生成式对抗网络(GAN)和栈式降噪自编码器(SDAE)对随机森林算法(RF)进行改进。将罕见攻击类数据集输入GAN神经网络中,生成新的攻击类样本,改善网络入侵数据在样本集中不均衡分布的情况,通过堆叠深层的SDAE逐层抽取网络数据的分布规则,并结合各个编码层的系数惩罚和重构误差,来确定高维数据中与入侵行为相关的特征,基于降维后的特征数据构建森林决策树。采用UNSW-NB15数据集的实验结果表明,与SVM、KNN、CNN、LSTM、DBN方法相比,GAN-SDAE-RF整体检测准确率平均提高了9.39%、误报率和漏报率平均降低了9%和15.24%以及在少数类Analysis、Shellcode、Backdoor、Worms上检测率分别提高了26.8%、27.98%、27.85%、39.97%。 相似文献
8.
网络侦察为网络攻击杀伤链的首要阶段,而指纹识别是网络侦察的重要组成部分,是成功实施网络攻击的先决条件.主动防御尤其是欺骗防御理念的推广促使防御者采取指纹信息隐藏、混淆等手段迷惑攻击者,降低其网络侦察效能,从而使防御者在对抗中获得一定的先发优势,攻防双方的对抗行为也因此提前到了网络侦察阶段.欺骗是攻防双方理性主体之间的战略对抗,博弈论正是研究理性决策者之间冲突与合作的定量科学,可以对各种防御性欺骗的参与者、行动等元素进行建模,指导防御者如何更好地利用欺骗技术.文中使用不完全信息动态博弈模型分析网络攻防双方从侦察到攻击的交互过程,分析计算了可能出现的各种精炼贝叶斯纳什均衡,并基于不同场景对均衡结果进行了讨论,为防御者优化欺骗策略达到更好的反指纹识别效果提出建议. 相似文献
9.
网络表示学习的目标是将网络中的节点嵌入到低维的向量空间,为下游任务提供有效特征表示.在现实场景中,大规模网络通常具有不完整的链路,而现有的大多数网络表示学习模型都是在网络是完整的假设下设计的,因此其性能很容易受到链路缺失的影响.针对该问题,文中提出了一种基于不完全信息的深度网络表示学习方法DNRL(Deep Network Representa-tion Learning).首先采用转移概率矩阵将结构信息和属性信息进行动态融合,弥补了结构信息不完整带来的过大损失,然后采用一种具有强大特征提取能力的深度生成模型(变分自编码器)来学习节点的低维表示,并捕获网络数据中潜在的高非线性特征.在3个真实属性网络上的实验结果表明,与当前常用的网络表示学习模型相比,所提模型在不同程度链路缺失的节点分类任务中都明显地改善了分类效果,在可视化任务中更清晰地反映了节点的团簇关系. 相似文献
10.
针对行内纵向通道数量和位置具有不确定性的多行设施布局问题,建立了以最小化物流强度、最小化搬运设备空载运行强度及最大化相互关系为设计目标的布局优化模型,并针对所建立的模型提出了一种基于映射规则的随机秘钥蝙蝠算法。在蝙蝠算法中引入随机秘钥编码思想,定义了基于随机秘钥编码的蝙蝠位置向多行设施布局组合解的映射规则与映射步骤,使算法在不进行离散化处理的前提下,可以在连续空间上执行,并在组合空间上映射出码长不同的布局方案。最后,以一个多行设施布局问题为实例,采用所提出的随机秘钥蝙蝠算法进行求解,证明了算法的优越性。 相似文献