位置加权的改进粒子群算法

针对基本粒子群算法具有后期收敛速度慢、容易陷入局部极值等缺陷,通过考虑粒子的位置之间的加权作用,对基本粒子群算法进行了改进,提出了一种位置加权的粒子群算法以减小搜索过程中的盲目性。测试函数结果表明,算法的收敛性以及收敛速度与粒子群算法位置加权因子有很大关系,通过选择合适的加权因子能有效提高算法的计算效率,算法适用于地球物理优化领域的波动方程反问题。

位置加权文本聚类算法

文本聚类是自然语言处理研究中一项重要研究课题,文本聚类技术广泛地应用于信息检索、Web挖掘和数字图书馆等领域。本文针对特征词在文档中的不同位置对文档的贡献大小不同,提出了基于特征词的位置加权文本聚类改进算法——TCABPW。通过选取反映文档主题的前L个高权值的特征项构造新的文本特征向量,采用层次聚类和K-means文本聚类相结合的改进算法实现文本聚类。实验结果表明,提出的改进算法在不影响聚类质量的情况下大大地降低了文本聚类的维度,在稳定性和纯度上都有显著提高,获得了较好的聚类效果。

基于特征显著值归一化与位置加权的FT算法

频率调谐(FT)显著区域检测算法在背景复杂和图像显著区域比较大时检测效果不理想。针对上述问题,对FT算法进行了改进,提出了一种基于特征显著值归一化与位置加权的频率调谐显著区域检测算法(FTFP)。该算法主要在FT算法的基础上进行了图像分块、Lab颜色特征显著值的分别归一化和位置加权处理。实验结果表明,FTFP算法在显著性检测视觉效果、准确率与查全率、对噪声图像的检测上都优于FT算法,综合性能突出。

基于位置加权粒子群算法的WSNs能量优化

针对无线传感器网络经典分簇协议Leach存在能量消耗过大的问题,提出了一种基于LEACH的改进协议。该协议采用位置加权粒子群算法结合对惯性权值、学习因子的调整,优化LEACH协议的簇头选择机制,将节点剩余能量、簇间距离及簇头到基站的距离作为适应度函数因素,调节簇及选举簇头。仿真结果表明,改进的协议使整个网络能量消耗达到相对均衡,大大减少了节点能量消耗,从而延长了网络寿命。

基于位置加权法的包装流水线平衡

目的研究某企业电动铅笔刨包装生产线工序优化与生产线平衡。方法应用工业工程分析方法,对企业的原生产线及流程进行改造,根据电动铅笔刨包装生产线的生产工艺特点,运用生产流水线平衡的位置加权法合理调整生产工序,同时对作业内容、作业人员和设备及设施布置进行重新分配和调整。结果与原生产线方案相比较,平衡后电动铅笔刨包装生产线流水线平衡率提高了31%,流水线作业人员减少4人,提高了订单交付水平,生产线布局保证了生产过程的流畅性,满足了计划产量生产要求。结论采用位置加权法,结合工序优化、分解与合并,可以获得较好的生产流水线平衡效果。

基于逆文献频率和语词位置加权算法的文献自动标引的研究

介绍以普通英文科技文献为测试样本,利用海量信息处理的原理对样本进行标引,为最终的用户检索服务。介绍系统的系统构架,标引原理和数据处理流程等,提出逆文献频率加权和语词位置加权两种算法相结合的方式来达到目的。

基于位置加权法的单发热生产线平衡优化研究

以单发热生产线为研究对象,以优化生产线为出发点,本文在对单发热生产线现状分析的基础上,采用位置加权法获得了单发热生产线优化方案。研究结果表明,一方面,减少5个工位的同时,提高了车间利用率,降低了人力成本;另一方面,生产线平衡率提高了33.40%,大大缩短了产品交付周期。

一种用于目标检测的位置加权特征金字塔网络

针对传统特征金字塔网络的融合方式会导致混叠效应、高级语义信息被稀释和低级空间结构信息局限访问的问题,提出一种新的位置加权特征金字塔网络。首先设计了一个位置加权模块,从不同等级的特征图的所有通道中学习得到位置权重并赋给各等级特征图实现位置加权,进而引导融合过程;然后引入了一个金字塔池化模块,提取包含特征图不同大小区域的上下文信息的多尺度特征,并与位置加权模块相结合。实验表明,提出的位置加权特征金字塔网络相比于传统特征金字塔网络对不同类型的目标检测网络的检测精度皆有提升效果。

基于位置的文本特征加权方法研究

TF-IDF是文本特征赋权的常用方法.该方法简单易行,但没有考虑位置因素对特征赋权的影响.通过修改因子,分析不同条件下文本表现形式的差异,提出3个基于位置的文本特征加权方法.随后的文本分类试验表明,此加权模型相比较于传统的方法,均具有较好的文本标注效果.

基于用户模型的加权位置／摘要排序算法

为了提高查询精度,提出了一种个性化元搜索引擎模型.在该模型中,引入了一种基于用户兴趣模型的加权位置/摘要的查询结果排序算法,该算法综合考虑了查询结果的摘要与查询的全局相关度、查询结果在各个成员搜索引擎返回结果中的排列位置信息、各个成员搜索引擎对查询意图主题类别的相关度三方面的信息.实验表明该排序算法能较好地把与用户查询意图相关的结果排在查询结果的最前面,提高了查准率.

文本分类中基于位置和类别信息的一种特征降维方法

从文本特征项所处的位置角度提出了特征项基于位置的降维方法;同时结合特征的类别分布进行了二次特征降维。这种基于位置和类别相结合的特征降维方法在最大程度减少信息损失的条件下,实现了特征维数的有效压缩。实验表明,该方法有较高的文本分类效率。

融合位置权重的基于注意力交叉注意力的长短期记忆方面情感分析模型

针对传统的基于注意力机制的神经网络模型不能对方面特征和情感信息进行有效关注,以及不同距离或不同方向的上下文词对方面词的情感极性判断有不同的贡献等问题,提出一种融合位置权重的基于注意力交叉注意力的长短期记忆方面情感分析模型(LWAOA-LSTM)。首先,为词向量加入位置权重信息;然后,使用长短期记忆(LSTM)网络同时对方面和句子进行建模以生成方面表示和句子表示,同时通过注意力交叉注意力模块共同学习方面和句子的表示以获得方面到文本和文本到方面的交互关注,并自动关注句子中的重要部分;最后,在景点、餐饮、住宿不同主题数据集上进行实验,验证了该模型对方面情感分析的准确性。实验结果表明,所提模型在景点、餐饮、住宿主题数据集上的准确率分别达到78.3%、80.6%和82.1%,取得了比传统LSTM网络模型更好的效果。

基于反向学习与混合位置中心的樽海鞘算法

为解决樽海鞘算法收敛速度慢和易陷入局部最优解的问题,引入不同的优化策略,提出一种基于反向学习与混合位置中心相结合的樽海鞘算法。该算法在更新领导者位置时进行反向学习;在每次迭代更新中引入位置加权中心和位置均值中心,通过比较不同位置中心值的优劣程度得到更佳食物源位置。在8个不同类型的基准测试函数上的实验结果表明,改进的樽海鞘算法在求解精度、收敛速度上均有明显的提高,且具有更佳的鲁棒性。

顾及系统误差的地球静止轨道卫星PDOP值加权几何法定轨

对顾及系统误差的地球静止轨道(GEO)卫星几何法定轨做了初步探讨,给出顾及系统误差的GEO卫星几何法定轨数学模型,推导了参数解算公式,提出PDOP值加权的几何法定轨方法,并讨论了权函数的选取。最后以卫星钟差为例进行模拟计算。结果表明:顾及系统误差的GEO卫星几何法定轨,可大大减弱系统误差对定轨结果的影响;基于PDOP值加权的几何法定轨,可进一步提高系统参数解算精度和定轨精度。

自适应抽指加权技术

在传统的抽指加权技术基础上,该文提出了一种自适应抽指加权技术。通过计算确定抽指加权的起始位置和加权数值,能对切趾换能器进行部分指条的抽指加权。研究结果表明,根据该文提出方法研制的一款声表面波滤波器,其频率为61.60 MHz,-1 dB相对带宽为3.7%,带外抑制大于45 dB,矩形度为1.4,器件的综合性能得到改善。

基于分类的VSM模式下文本检索研究

本文针对向量空间模型下文本检索存在的几个问题进行了研究和探讨。在文本聚类模式下提出了特征项选取的改进方法;对TF-IDF因子提出了位置参数加权模式;对信息需求表达模糊、数据稀疏等问题总结了解决的方法。

基于潜在语义空间的文本检索问题研究

本文针对潜在语义空间模型下文本检索存在的问题进行了研究;对LSI/SVD方法的理论及问题进行探讨,对文本—特征项矩阵加权方式进行了改进,对文本的聚类提出了k-means截尾算法,对原始向量空间降秩后的语义空间维数的确定提出了解决方法。

人体动作姿态的自动识别方法研究

提出了一种人体动作姿态的自动识别算法,用运动历史图像和运动能量图像分别表示动作姿态发生的区域以及动作姿态发生的过程,并从中提取出改进的不变矩作为特征向量进行人体动作姿态的自动识别,实验结果表明,该算法显著地提高了人体动作姿态的识别效率.

中文专利术语层次关系解析研究

对非结构化专利文本中的领域术语进行抽取以及语义关系的解析是挖掘蕴藏在专利文献中的丰富知识,并进行深入应用的前提。本文在领域专利术语有效抽取的基础上,探讨并实现较大规模术语层次关系的解析,构建了含有层次关系的领域知识本体。着重研究了基于位置加权的术语语义空间构建方法,基于主成分分析降维技术进行术语分布可视化以辅助聚类类目的确定方法以及术语层次关系结构中非重复性类目标签的抽取方法。本文工作尽可能实现了较大规模中文专利术语层次关系解析的自动化进行,为术语非层次关系解析以及基于术语语义关系解析的深入应用打下基础。