基于个体兴趣度差异和辟谣机制的谣言传播模型

针对现有谣言传播模型未同时考虑个体兴趣度差异和辟谣机制的问题,提出基于个体兴趣度差异和辟谣机制的IWSR谣言传播模型。计算了模型的平衡点和基本再生数,利用Lyapunov稳定性定理、Hurwitz判据和LaSalle不变性原理,得到部分谣言传播平衡点局部稳定和全局稳定的条件。通过数值仿真得出加强政府辟谣力度或提升个体判断能力等均能有效抑制谣言传播的结论,最后在WS小世界网络和BA无标度网络上的仿真结果得出在不同网络拓扑结构下谣言传播影响因子的影响力度存在差异性的结论。     

用于方面提取的多元关系协作学习模型

方面级情感分析广泛应用于商品评价、餐饮、电商决策等,该任务的一个核心点是方面词提取.目前常用方法是用观点词来辅助提取方面词对文本进行序列标注,或使用跨度标记法预测方面词开始与结束的位置.这些方法没有考虑到观点词提取、情感极性分类对方面词提取的影响.针对这个问题提出一种用于方面提取的多元关系协作学习模型,利用观点词提取、方面词提取、情感极性分类间的关系建模,在关系中实现多任务的协作学习与联合训练.在REST14、REST15和LAP14三个数据集上进行的实验结果表明,提出的方法优于目前的最新方法.     

UML建模过程及在需求分析中的应用

UML是建立系统模型和分析业务处理流程的强有力的工具,从不同的角度描述系统,帮助分析人员弄清楚系统“做什么,谁做,如何做,何时做,以什么顺序做”。描述使用UML的需求建模过程,并说明在稽查征费系统需求分析中的应用、获得的经验及注意事项。     

μC/OS-Ⅱ中任务调度与中断处理的实现机理

该文深入全面地探讨了μC／OS-Ⅱ实时机制。首先，对μC／OS-Ⅱ的组成进行了概述；其次，阐述了μC／OS-Ⅱ的任务调度算法、优先级表示；最后，讨论了μC／OS-Ⅱ的中断实现。     

基于遗传算法的预应力二次张拉拐点识别研究

为了提升传统预应力二次张拉拐点识别方法的精度,提出了预应力二次张拉的数学模型,总结出了预应力二次张拉拐点识别的定义,同时将遗传算法引入预应力二次张拉拐点识别中,分别在种群的初始化、适应度计算、交叉、变异和选择这几个阶段运用遗传算法进行收敛搜索.将该算法运用在预应力二次张拉拐点识别中,测试结果表明,该算法的运用有效地提高了对拐点识别的精度.     

强化工程能力培养,探索专业课程的教学改革实践

本文对计算机专业学生存在的专业课学习兴趣低、自主学习能力弱以及工程能力不强等问题,进行了分析和思考。结合汇编语言程序设计课程教学的实践体会,探索如何引入工程案例改进教学方法,激发学生专业学习的兴趣,培养学生自主学习能力,逐步提升其工程能力。     

基于粒子群优化的模糊聚类算法

针对模糊C均值聚类算法具有容易陷入局部极小值,对初始值和噪声数据敏感的缺点,提出了基于粒子群优化算法的改进模糊聚类算法（PSFC）．该算法引入了粒子群优化算法强大的全局寻优能力,并结合了模糊C-均值聚类算法的特点．实验结果表明,该算法是一种实用的、速度更快、效率更高的改进聚类算法,具有很好的全局收敛性和较快的收敛速度．     

基于FP-tree的快速数据挖掘算法

针对挖掘全局频繁项集的算法大多采用的类Apriori算法存在通信量大、同步次数和数据库扫描次数较多等问题,提出了一种基于频繁模式树的快速挖掘全局频繁项集算法（FAMGFI）．该算法让各计算机结点采用FP—growth算法独立地计算局部频繁项集,然后与中心结点交互实现数据汇总,最终获得全局频繁项集．FAMGFI算法采用自顶向下和自底向上策略,能大大降低通信量．理论分析和实验结果表明FAMGFI算法是快速而有效的．