基于余弦相似度的改进蝴蝶优化算法

针对蝴蝶优化算法（BOA）容易陷入局部最优和收敛性差等问题,提出一种多策略改进的蝴蝶优化算法（MSBOA）。首先引入余弦相似度位置调整策略,通过旋转变化算子和伸缩变换算子进行位置更新,从而有效地保持BOA的种群多样性;其次引入动态切换概率,来平衡BOA局部阶段和全局阶段的转换;最后增加混合惯性权重策略,以提高BOA的收敛速度。使用16个基准测试函数、Wilcoxon检验以及部分CEC2014函数来验证MSBOA的有效性和鲁棒性。仿真实验结果表明,与BOA和其他改进策略BOA及其他群智能算法相比,MSBOA在收敛精度和收敛速度上有明显的提升。     

基于动态注意力和多角度匹配的答案选择模型

针对当前主流神经网络在处理答案选择任务时无法同时满足句子的充分表示以及句子间信息充分交互的问题,提出了基于动态注意力和多角度匹配（DAMPM）的答案选择模型。首先,调用预训练语言模型的嵌入（ELMo）获得包含简单语义信息的词向量;接着,在注意力层采用过滤机制有效地去除句子中的噪声,从而更好地得到问句和答案句的句子表征;其次,在匹配层同时引入多种匹配策略来完成句子向量之间的信息交互;然后,利用双向长短期记忆（BiLSTM）网络对匹配层输出的句子向量进行拼接;最后,通过分类器来计算拼接向量的相似度大小,从而得到问句和答案句之间的语义关联。在文本检索会议问答（TRECQA）数据集上的实验结果表明,与基于比较聚合框架的基线模型中的动态滑动注意力网络（DCAN）方法相比,DAMPM在平均准确率均值（MAP）和平均倒数排名（MRR）两个性能指标上均提高了1.6个百分点。在维基百科问答（WikiQA）数据集上的实验结果表明,DAMPM相较DCAN在两个性能指标上分别提高了0.7个百分点和0.8个百分点。所提DAMPM相较于基线模型中的方法整体上有更好的性能表现。     

采用长短期记忆网络的深度学习方法进行网页正文提取

针对复杂网页上主题信息被过多地与主题无关的广告、导航、版权等噪声信息隐藏的问题,提出一种基于长短期记忆的深度学习正文提取方法(LTE).首先,设计一种根据超文本标记语言(HTML)中标签信息的数据划分策略:通过遍历HTML代码的文档对象模型(DOM)树来根据DOM树结构划分每一个具有文本信息的文本块;然后,通过预训练模型对每一个内容块的从属关系进行表征;最后,这些标签会被输入到用这种格式的数据预先训练好的长短期记忆(LSTM)网络模型进行主要内容正文判别.实验结果证明,模型能够有效拟合已标记的数据集,在训练集中的F1分数能稳定在0.96以上;对于不存在于训练集中的网页格式,对其正文的预测准确度也比两个传统正文抽取工具Readability和Newspaper3k的分别高47.54、19.02个百分点.由实验结果可知,LTE能够有效提取出网页中的正文内容.     

面向铣削任务的工业机器人刚度位姿优化

为提高机器人刚度性能,减小铣削加工误差,对搭载铣削执行器的6自由度机器人进行刚度优化.首先,运用虚功原理建立机器人刚度映射模型;其次,设计辨识实验获取关节刚度;再次,以铣削力椭圆平面的各向同性度为优化指标,运用遗传算法对机器人优化位姿进行求解;最后,对比分析机器人位姿优化前后的整体刚度,并进行机器人铣削试验验证位姿优化的有效性,铣削平面度可提升45％.该优化方法可指导串联型工业机器人对大型航天器舱体的铣削加工任务,提高加工质量.     

智能电网中基于极大团的社团结构挖掘算法

针对智能电网落后的分区方式无法适应日益复杂的运行状态和无法及时排查故障的问题,提出了一种基于极大团的智能电网社团结构挖掘算法(MCBCA).首先,搜索网络中的低阶极大团,通过合并矩阵将其合并得到网络中极大团;然后,定义了极大团相似度,确定了合并极大团与生成候选子图的标准,进行初步社团挖掘;最后,对网络中的孤立节点进行隶属度划分,形成最终的社团结构.实验结果表明,在空手道俱乐部网络、美国足球网络、美国国家西部网络及我国省级电力通信骨干网络数据集中,所提算法与KL算法相比,在准确率、模块度及网络抗毁性方面平均提高了50.1％、36.8％和36.2％;与标签传播算法(LPA)相比,在准确率、模块度及网络抗毁性方面平均提高了31.2％,17.7％和3.25％;与改进的GN算法相比,准确率和模块度方面平均提高了3.6％和2.1％.可见基于极大团的智能电网社团挖掘算法所挖掘的网络社团结构更为合理,具备更高的安全性,有利于及时排查故障.     

应急通信网络中基于粒子群优化的信道分配算法

当前应急通信亟需解决的问题,在于如何快速有效地满足突发性增长的网络需求,以保证网络传输质量。无线mesh网络以其部署快速、结构灵活、鲁棒性等优点,成为了新一代灾后应急通信网络架构的优秀解决方案。文中提出了一种基于粒子群算法的信道分配优化算法PWCA,在降低全局网络干扰的前提下,考虑了不同链路对整体网络表现的影响,通过其邻接链路的数量来决定信道分配的优先级。在迭代优化的过程中,该算法利用信道分离度细分了不同信道之间的干扰程度以作为优化的评判标准。实验结果表明,该算法可以显著降低网络干扰,保障网络性能,相比传统的粒子群信道分配算法,其在优化速度以及多节点网络环境下的表现均有明显提升。     

基于Capsule-BiGRU的文本相似度分析算法

针对传统神经网络模型不能很好地提取文本特征的问题,提出基于capsule-BiGRU的文本相似度分析方法,该方法将胶囊网络（capsule）提取的文本的局部特征矩阵和双向门控循环单元网络（BiGRU）提取的文本的全局特征矩阵分别进行相似度分析,得到文本的相似度矩阵,将相似度矩阵融合,得到两个文本的多层次相似度向量,从而进行文本相似度的判定。将传统的胶囊网络进行改进,把与文本语义无关的单词视为噪声胶囊,赋予较小权值,从而减轻对后续任务的影响。针对文本相似度的任务,在文本特征矩阵提取前加入互注意力机制,对于待分析的两个文本,通过计算一个文本中单词与另一文本中所有单词的相似度来对词向量赋予权值,从而能更准确地判断文本的相似度。在Quora Questions Pairs数据集进行实验,实验结果表明所提出的方法准确率为86.16%,F1值为88.77%,结果优于其他方法。     

结合稀疏表示与拓扑相似性的图像匹配算法

为了解决图像匹配算法中存在的匹配效率低、时间复杂度与计算量高等问题,通过结合稀疏表示和拓扑相似性,提出了一种图像匹配算法。该算法先对图像进行特征检测,计算轮廓相似度,找到待匹配图像中相似的最大轮廓区域,用稀疏编码对轮廓内特征进行稀疏表示,建立稀疏模型,将复杂特征变得单一化,但又不影响特征的分类方式,将相同类别或者相同属性的特征归为同一特征集,结合稀疏表示和邻域互信息的类属属性学习。计算得到变换矩阵,用以表示图像。利用结构化的拓扑相似性,对轮廓内外相关联的点进行优化。最后,分别从主观评价和客观评价两个方面对算法进行分析,结果表明提出的新算法与其他图像匹配算法相比较,具有明显匹配精度与效果,提出的算法在提高匹配效率及复杂度等方面具有较好优势。     

基于均衡接近度灰关联的Slope One算法

作为一种基于项目的协同过滤推荐算法,Slope One算法易于实现且高效。但由于Slope One算法未考虑用户相似性,导致其在处理涉及用户关系的个性化推荐任务时性能不高。针对以上问题,提出了改进的Slope One算法。提出一种均衡接近度灰关联分析方法计算用户之间的均衡接近度,利用均衡接近度度量用户间的相似程度,然后将均衡接近度值融入到Slope One算法中进行评分预测,在MovieLens和Epinions数据集下的对比实验表明,该算法具有更低的平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）,提高了预测的准确度和推荐质量。     

基于对抗网络人脸超分辨率重建算法研究

由于受到光照和成像设备等条件因素的影响,采集到的单帧人脸图像分辨率低,无法进行准确人脸识别,所以需要图像超分辨率重建。而利用SRGAN模型在进行人脸超分辨率重建过程中,易出现梯度消失或爆炸的问题,严重影响了重建图像的精度和质量。针对上述问题,提出了基于生成对抗网络的改进人脸超分辨率重建算法,在SRGAN结合WGA-N的基础上引入Wasserstein散度,并将其最大化得到最优化标量函数[T],实现去掉Lipschit-z约束能够直接得到Wassertein距离,并通过最小化Wassertein距离得到生成网络的目标函数,最终改进的模型提高了重建图像的质量。实验结果表明,该方法能够生成高分辨率的人脸图像,在主观视觉和客观评价指标均同比优于DRCN、FSRCNN、SRGAN_WGAN、VDSR和DRRN模型。