双论域上的犹豫模糊语言多粒度粗糙集及其应用

犹豫模糊语言术语集结合了模糊语言方法与犹豫模糊集的优势, 常应用于定性环境下的群决策中. 基于犹豫模糊语言关系, 提出双论域上的犹豫模糊语言多粒度粗糙集. 在该粗糙集中, 定义了双论域上的乐观和悲观犹豫模糊语言多粒度粗糙集, 并讨论了其相关性质. 在此基础上提出以人岗匹配为背景的决策模型, 并用算例阐述了所提出模型的有效性. 结果表明, 该模型不仅可以处理定性环境下的语言信息, 而且可以结合不同专家的意见给出最终决策结果, 为人岗匹配提供一种新思路.     

基于多粒度语义交互的抽取式多文档摘要

信息爆炸是信息化时代面临的普遍性问题, 为了从海量文本数据中快速提取出有价值的信息, 自动摘要技术成为自然语言处理(natural language processing, NLP)领域中的研究重点. 多文档摘要的目的是从一组具有相同主题的文档中精炼出重要内容, 帮助用户快速获取关键信息. 针对目前多文档摘要中存在的信息不全面、冗余度高的问题, 提出一种基于多粒度语义交互的抽取式摘要方法, 将多粒度语义交互网络与最大边界相关法(maximal marginal relevance, MMR)相结合, 通过不同粒度的语义交互训练句子的表示, 捕获不同粒度的关键信息, 从而保证摘要信息的全面性; 同时结合改进的MMR以保证摘要信息的低冗余度, 通过排序学习为输入的多篇文档中的各个句子打分并完成摘要句的抽取. 在Multi-News数据集上的实验结果表明基于多粒度语义交互的抽取式多文档摘要模型优于LexRank、TextRank等基准模型.     

基于多粒度语义分析的二进制漏洞搜索方法

二进制文件相似度检测旨在通过比较来自不同平台、编译器、优化配置甚至是不同软件版本的2个二进制文件的相似程度来判断二者是否高度相似,其中二进制漏洞搜索为其在信息安全领域的应用之一。二进制漏洞的产生为现代软件应用带来了诸多问题,如操作系统易受攻击、隐私信息易被窃取等。二进制漏洞产生的主要原因是软件开发过程中进行了代码复用却没有进行严格的监管。据此,提出了一种基于多粒度语义特征分析的二进制漏洞搜索方法Taurus,该方法通过3种粒度的语义特征来搜索跨平台的潜在二进制漏洞。给定待检测二进制文件和漏洞数据库,需要对其与漏洞数据库中的每个二进制漏洞进行逐一搜索。首先,分别对2个二进制文件进行语义提取,以获取二者在基本块、函数和模块3个粒度下的语义特征,并执行相似度计算;然后,整合3种粒度下语义特征的相似度,以计算3种文件的整体相似度得分;最后,将待检测二进制文件与漏洞数据库中所有漏洞的相似度得分结果进行降序排序,便获得了该二进制文件的搜索结果报告。经过合理配置下的实验对比,结果表明, Taurus方法在准确性方面要优于基线方法。     

基于多粒度语义交互理解网络的幽默等级识别

幽默在人们日常交流中发挥着重要作用.随着人工智能的快速发展,幽默等级识别成为自然语言处理领域的热点研究问题之一.已有的幽默等级识别研究往往将幽默文本看作一个整体,忽视了幽默文本内部的语义关系.该文将幽默等级识别视为自然语言推理任务,将幽默文本划分为"铺垫"和"笑点"两个部分,分别对其语义和语义关系进行建模,提出了一种多...     

基于高斯过程分类器的三维模型多粒度语义检索

为解决三维模型语义检索中用户检索意图不一致问题,建立多粒度语义检索框架,使学习模型能够有效地适应用户的不同检索意图。首先对模型分类知识进行层次划分,形成语义概念的多粒度结构。然后提取一种多视图特征来描述三维模型的形状特性,并采用高斯过程分类器建立不同粒度层次上的学习模型,实现低层特征和查询概念之间的语义一致性描述。和已有研究相比,多粒度语义检索框架使用户可通过语义粒度级别变化进行检索意图设置,从而检索结果尽可能符合用户语义。在实验部分,采用三维模型基准数据库对框架进行算法性能测试。结果表明,检索准确率要明显提高,并且符合人类思维特点。     

Web资源的多粒度语义标注及其应用技术研究

当前的Web搜索引擎获得的搜索结果都是基于关键字标注的Web文档、页面或链接,不支持对文档内部信息的检索。为支持Wcb资源内部信息的检索,研究多粒度语义标注,即按树根结点、分支结点、叶子结点及资源信息元为粒度单位对Web资源进行组织管理,并在此基础上探讨基于本体的搜索技术。初步的分析和实验表明,这样可以提高从形式多样的海量Web资源中获取所需信息的效率。     

基于多粒度语义交互的无监督法律裁判文书检索

随着法律文书数据越来越多,信息过载问题日益严重,快速且准确地在海量法律文书中进行检索显得非常必要。法律文本作为一种特殊的文本形式,具有篇幅较长、结构复杂、专业性强等特点,传统基于关键字的文本检索方法不能满足用户查询法律信息的需求,容易出现答非所问、检索不全等问题。此外,基于语义的文本检索方法,大多依赖于对含有大量标注数据的法律文本进行有监督学习,而法律文本数据的人工标注则严重依赖专家知识,导致其需要高昂的人力成本。该文提出一种基于无监督学习的法律文书检索模型,分别从法律概念、词语和词组3个方面进行多粒度无监督文本匹配,避免了没有训练数据导致的冷启动问题。在法律裁判文书数据集上进行检索实验的结果表明,与基准模型相比,该模型在MAP、MRR和NDCG@10指标上均有显著提升,取得了优秀的检索效果,具有有效性和先进性。     

基于熵权的多粒度犹豫模糊语言VIKOR群推荐方法

针对群推荐系统中被推荐项目具有多粒度性、犹豫性、模糊性的特点,首先在多粒度犹豫模糊语言术语集的基础上,提出多粒度犹豫模糊语言熵的概念及计算公式,采用熵的计算公式求解被推荐项目的属性权重;然后,将传统的多准则妥协解排序法(VIKOR)拓展到多粒度犹豫模糊领域,并对其妥协解公式加以改进,将改进的VIKOR方法用于群推荐;最后,从理论分析、数值计算和敏感性分析3个方面将改进的VIKOR方法与逼近理想解排序法(TOPSIS)进行对比,所得结果表明了所提出方法在群推荐应用中的合理性和有效性.     

区间直觉模糊信息系统中的信息粒度

区间直觉模糊信息系统比一般信息系统更能全面、细致、直观地描述和刻画决策信息,对其进行不确定性研究具有重要的意义。利用信息粒度对区间直觉模糊信息系统的不确定性进行了刻画,给出了区间直觉模糊粒度结构的交、并、差、补等四种运算。提出了区间直觉模糊粒度结构上的三种偏序关系,并建立了它们之间的联系。定义了区间直觉模糊信息粒度和区间直觉模糊信息粒度的公理化,并研究它们的性质。     

一种模糊多粒度用电行为异常检测方法

异常用电检测旨在识别和定位电力系统中与常规用电行为显著偏离的用户。现有基于机器学习、深度学习的有监督的检测方法通常需要大量人工标记数据,且对于离散型数据需要进行类型转换,因而容易导致重要信息的丢失。模糊粗糙集理论提供了一种处理离散数据的有效工具,并能直接应用于包含连续数据和离散数据在内的异质信息的知识分类。本文在模糊粗糙集理论的基础上提出了一个基于多粒度模糊相对差的无监督异常检测方法,并将其应用于智能电网的异常用电检测。具体而言,首先利用模糊近似空间的信息熵来度量属性在知识分类中的重要性,然后根据属性集重要性构造模糊信息粒序列,接着在此序列上定义样本的模糊相对差,最后构建基于多粒度模糊相对差的异常检测方法,并在公开的数据集上进行验证。实验结果表明了所提检测算法的有效性和优越性。实验相关的代码和数据已在网络上公开（http://www.github.com/chenbaiyang/FRAD）。     

软件质量功能展开法

质量功能展开作为对新产品开发进行质量保证的方法论在日本已被广泛应用。最近，在欧美也被相继引入，笔者们把质量功能开应用到软件开发中进行软件产品的质量保证。本文首先用质量展开的概念模型解释了质量功能展开的基本想法，其次，分析了软件质量保证的问题点；然后，介绍了软件质量功能展开法，最后，总结了软件质量功能展开法的应用效果和今后的课题。     

LINGUISTIC FUZZY SYSTEMS AND THEIR APPLICATIONS IN ECONOMETRICS

This paper gives a brief summary of the linguistic fuzzy systems iheory and describes its possible application in econometric modelling. The essential feature of the used approach is a transformation of if-then rale bases into approximative deterministic behavior functions of considered economic systems.     

在人事管理中的模糊处理和支持决策

在人事管理中有许多不确定和模糊的因素,有时在某种情况下模糊因素对决策是非常重要的.如果我们要在管理决策中利用人工智能,必须处理好模糊因素以及建立合适的决策模型.本文论述了一种模糊处理辅助决策的方法和原理.     

多粒度光网络中动态路由与波长分配算法

通过分析多粒度光网络路由与波长分配的特点,针对WAPG算法的波长碎片问题,通过定义5种不同的逻辑链路权重,修改了WAPG算法的波长权重标注方法,达到减少波长碎片的目的。仿真结果表明,提出的修正算法有效地减少了多粒度光网络中的波长转换数,降低网络的阻塞概率,同时节省网络资源。     

基于最优模糊聚类的模糊推理系统及其在产品质量估计中的应用

研究以输入空间模糊聚类为基础的模糊推理模 型,通过模型结构奇异值分解与模糊统计信息准则相结合方法实现输入空间的最优模糊聚类 ,从而获得最优模糊推理模型．这一方法成功地应用于加氢裂化装置分馏塔航空煤油干点估 计器的建模．     

启发式模糊聚类学习在函数逼近和非线性系统建模中的应用

在基于模糊G均值(FCM)聚类的模糊建模和神经模糊建模中,模糊聚类数是一个非常重要的参数,其决定了模型结构的复杂程度.本文提出了基于误差回溯的启发式模糊聚类学习方法.在建模过程中,该方法可以从较小的聚类数开始,根据误差检测,逐步填补输入聚类空间的"空洞",从而获得合适的模型规则数.函数逼近和非线性动态系统建模实验结果表明这种方法是简便而有效的.     

SNMP网络管理中管理信息库结构与功能

本文详细论述了ＳＮＭＰ网络管理中的管理信息库结构与功能。     

连续制造业的质量信息集成

本文针对企业质量管理存在的问题，分析了连续制造业质量信息的关联性、流动性、滞后性和隐含性特征，提出了质量数据采集、集成化的质量数据库和质量信息综合分析等质量信息集成要点．     

小波变换和模糊识别技术在人体血压信号处理中的应用

为了精确测量人体血压，如何对血压信号进行分析和处理是问题的关键．本文首次将小波理 论和模糊识别理论相结合，并应用于人体血压波形信号的实际分析中；创造性地将离散小波 和连续小波变换结合在一起，完成有用信号的特征提取，并用模糊识别的方法实现目标的识 别．本文对各种波形信号的分析提供了非常有效的处理方法，具有很大的实际应用价值．