基于侧重点聚类的数学表达式相似度计算方法

数学表达式相似度计算在信息检索中起着重要的作用,但现有的计算方法较少考虑数学表达式侧重点对相似度计算准确度的影响。为解决该问题,提出一种基于侧重点聚类的数学表达式相似度计算方法。针对侧重点主观性强的特点,定义表达式元素映射规则,使用[K]-means++算法对数学表达式聚类,从而归纳出数学表达式所属侧重点簇;以侧重点簇为依据,使用遗传算法对相似度计算方法中相关参数进行优化调节,以加强侧重点对相似度结果的影响。对比实验表明,该方法的相似度计算性能有所提高,得到的表达式结果列表更为理想。     

融合文本特征的汉老双语句子相似度计算方法

双语句子相似度旨在计算不同语言句子间的语义相似程度,在信息检索、平行语料库构建、机器翻译等领域有重要作用。由于汉语、老挝语平行语料稀少,且老挝语在语义表达、句子结构上与汉语有明显差异,导致汉老双语句子相似度研究的难度较大。该文提出了一种融合文本特征的汉老双语句子相似度计算方法,并构建了句子相似度模型。首先,在句子相似度模型中将汉语、老挝语的词性、数字共现等文本特征与GloVe预训练词向量融合,以此丰富句子特征,提升模型计算准确率。其次,由基于自注意力的双向长短时记忆网络组成多层孪生网络来提取长距离上下文特征和深层次语义信息,其中自注意力机制可以保证语义信息的有效利用。最后,采用迁移学习的方法将通用模型参数初始化,并使用不同的微调参策略增强模型的泛化能力。实验表明,该文提出的方法,其召回率、准确率和F₁值分别达到了82.5%、85.78%和84.00%。     

基于相序的多点地质统计学相建模方法及其应用

目前的多点地质统计建模方法均以一定维度的数据模板为载体,将概率或几何距离作为建模工区未知区域模拟取值的判定标准,该判定标准在地质建模时与地质含义的联系较为薄弱。针对上述不足,文章回归地质建模的本质,考虑相建模过程中数据事件与训练图型对比的地质含义,提出基于相序的多点地质统计相建模方法。该方法以具有沉积学意义的相序为基本的相似度对比单元,新建适合于相序相似度对比的动态数据模板,采用句法模式识别技术,通过动态规划方法计算数据事件中已知相序与训练图型中对应相序的相似度,对建模工区未知区域进行相模拟,实现了从沉积学意义出发对强非均质性储层进行多点地质统计学建模。理想模型和塔河X区三角洲前缘储层沉积相模拟表明,本文方法能够有效重现训练图像所显示的各地质体的几何形态,较好地反映储层不同相的沉积展布规律,大幅提高了相建模的精度。该方法将沉积学与多点地质统计学有效结合,提出了一种全新的多点地质统计学相似度对比方法和多点地质统计学建模框架,为复杂储层的相建模提供了一种新的方法。     

半监督空间化竞争聚集算法及其在图像分割中的应用

经典竞争聚集( CA)算法在聚类时对于样本中的少量已知信息没有加以利用,但这些信息往往需要应用到整个聚类过程中。此外,在相似度度量函数的选择上CA算法使用常见的欧氏距离,然而欧氏距离仅适用于团状数据,制约了算法的应用范围。针对上述问题,通过引入具备半监督学习能力的半监督项对隶属度矩阵进行增强,利用聚类中心和中心邻近的点组成空间,把样本点与该空间的距离替代欧氏距离作为新的相似度度量标准,并给出判断聚类中心能否合并的阈值参数,最终得到半监督空间化CA算法。通过在人造图像和真实图像上的分割结果表明,该算法能够更准确地获取聚类类别数以及更好的聚类效果。     

基于不等长序列相似度挖掘的数据关联算法

针对不等长序列数据的关联问题,提出基于滑动窗口的最优匹配增权法不等长序列相似度度量算法。以较短序列作为滑动窗口遍历较长序列得到一组滑动相似度,利用这组相似度形成最优权重,加权得到不等长序列的相似度,并根据相似度大小对序列数据进行关联判决,以解决截断法相似度度量仅能反映截断序列局部相似度的问题。仿真实验验证了所提出算法对不等长序列数据关联的有效性,并对序列长度和量测误差等因素对相似度度量和关联效果的影响进行了讨论。     

广义相似距核视频关键帧分层提取算法*

针对视频镜头关键帧特征提取矩阵可能尺寸大小不一致导致相似度无法计算的问题,提出一种广义相似距核视频关键帧分层聚类算法。首先,针对行数相同列不同的两个特征矩阵,基于矩阵运算方法提出一种广义相似距核相似度计算方法并给出其改进形式。其次,基于改进相似距核计算方法和层次聚类算法,设计了广义相似距核视频关键帧分层聚类算法。最后,通过在测试视频数据库及人造视频片段库上的仿真实验表明,该算法能够有效的完成视频关键帧的聚类和提取操作。     

协同过滤技术的改进研究

协同过滤算法应用于个性化推荐系统中取得了巨大成功,它是通过用户项目评分数据,以用户之间或者项目之间相互协作的方式来产生推荐。然而,邻居用户的相似度计算不精确一直是阻碍推荐系统推荐精度进一步提高的主要因素。从提高用户间相似度计算精度出发,提出了一种改进算法,该算法通过考虑不同特征、加强平均值影响、惩罚热门项目的比重,对用户的相似度计算方法进行改进,以期生成更加合理的邻居用户集,最后,根据评分预测公式进行预测,最终产生推荐。在MovieLens数据集上的实验表明,改进算法计算用户间的相似度更加精确,推荐算法的预测精确度有了显著提高。     

多参数融合的飞行品质评估模型的建立

目前航空管理机构与航空公司进行飞行品质评估主要是依据经验与简单飞行参数统计数字,这样做难以得出科学、客观的评估结果。基于提升全行业安全保障能力和运行品质的需求,研究了利用计算机技术对飞行品质进行综合评估的方法。选取了理想值逼近法作为飞行品质综合评估的手段,结合波动通道模型作为飞行品质评估的理论基础,基于提出的飞行品质评估模型对飞行品质评估系统进行了设计。对真实的飞行参数数据建立综合评估模型,同时考察多次航班的多个飞行参数,给出综合的飞行品质评估结论,为飞行评估、训练提供理论基础和科学的评判方法。     

基于特征映射的微博用户标签兴趣聚类方法

针对现有的用户兴趣聚类方法没有考虑用户标签之间存在的语义相关性问题,提出了一种基于特征映射的微博用户标签兴趣聚类方法。首先,获取待分析用户及其所关注用户的用户标签,选取出现频数高于设定阈值的标签构建模糊矩阵的特征维;然后,考虑标签之间的语义相关性,利用特征映射的思想将用户标签根 据其与特征维标签之间的语义相似度映射到每个特征维下,计算每个特征维所对应的特征值;最后,利用模糊聚类得到了不同阈值下的用户兴趣聚类结果。实验结果表明,本文提出的基于特征映射的微博用户标签兴趣聚类方法有效地改善了用户兴趣聚类效果。     

针对有向图的局部扩展的重叠社区发现算法

当前社区发现算法主要是针对无向图研究社区结构,但在实际复杂网络中,链接关系时常表现出非对称性或方向性,比如Twitter的用户关注关系,文献网络的引 用关系,网页之间的超链接关系等应用网络。因此,本文依据信息在复杂网络中的传播规律和流动方向性,提出了k-Path共社区邻近相似性概念及计算方法,用于衡量结点在同一社区的相似性程度,并给出了把有向图转换为带方向权值的无向图的方法。基于带权无向图提出了一种从局部扩展来探测社区的重叠社区发现算法(Local and wave-like extension algorithm of detecting overlapping community, LWS-OCD)。在真实数据集上的实验表明,共社区邻近相似性概念实现了有向到无向的合理转换,而且提高了社区结点的聚集效果,LWS-OCD算法能够有效地发现带权无向图中的重叠社区。