时间Petri网与GA-PSO算法相结合的并行测试

并行测试任务调度方案在自动测试系统中一直是尚未解决的难题。基于Petri网理论的基础,建立了并行测试的时间Petri网模型,并且首次将遗传-粒子群优化(GA-PSO)算法引入到时间Petri网的变迁序列的寻找过程中,快速地求得了最优调度方案。仿真结果表明,本算法能够以较大的收敛概率快速地收敛,最终得到最优变迁序列。

一种改进卷积神经网络的教学图像检索方法

针对卷积神经网络在提取图像特征时所造成的特征信息损失以及降低高维度图像特征数据等问题,提出了一种改进卷积神经网络的图像检索优化方法。该方法首先利用融合的卷积层提取图像特征,并在融合的卷积层之间添加全连接层以减少特征信息的丢失;然后采用主成分分析法对高维的特征数据进行有效的降维处理;最后采用余弦相似度的方法进行相似度匹配,以实现相似图像的检索。采用当前经典的LeNet-L、LeNet-5等方法同文中方法在图像检索性能评价指标上进行对比实验。实验结果表明,所提出的检索方法比文中其他检索方法在查全率和平均查准率方面提高了3%~27.3%。

一种动态分群带熵权的粒子群优化方法

为提高粒子群优化的求解性能,提出了一种动态分群带熵权的粒子群优化求解方法.该方法采用k的均值聚类获得子群总数,在子群粗搜索过程中充分利用其他粒子的熵信息,采用子群及其他子群搜索的最优解信息构建熵权以调整惯性权重,利用自身群粒子经过m次迭代时的优化信息构建熵权以调整本群的全局最优值.在子群精搜索过程中,利用各子群获得的最优解信息作为新群的初始设置,利用其他粒子的迭代信息构建熵权来调整全局最优值.采用传统的粒子群优化算法、其他文献中的方法以及新提出的方法分别对4个经典的测试函数进行对比实验,从获得解的最优值、平均值、标准差以及平均迭代数作对比,从而验证了该方法具有求解精度高以及优化求解迭代次数少等优点.

一种基于字词双通道网络的文本情感分析方法

针对传统情感分析方法存在的分类准确率低,提取信息不全面等问题,提出了一种基于字词双通道情感分析方法C-A-BiLSTM。该方法模型通过在字向量和词向量两个不同方向的通道上利用卷积神经网络进行卷积运算。其中,字向量通道提取了语义更加丰富的局部信息并且有效缓解了词表中未登录词的问题,而词向量通道利用词性标注技术获取对应单词的词性,解决了原始词向量面临的一词多义问题。这两个通道的结合虽高效挖掘出更深层的语义语法信息,但是无法从文本张量中筛选出关键信息,耗费了大量的算力,因此引入了Attention机制,使模型有目标性的关注重要信息并降低了计算的复杂度。文中在此基础上,通过结合双向长短记忆网络来进一步提取上下文信息,从而获得更加全面且准确的高质量文本情感特征信息。通过对比实验,结果显示,相比于传统的卷积神经网络、支持向量机以及双向长短记忆网络算法,该方法在准确率、召回率和F1值等指标均达到94%以上,而且其差错率也降低了约1%~6%,证明该方法在文本分类任务中具有较优的分析效果。

一种改进的局部嵌入网络人脸图像分类方法

为提高局部线性嵌入网络在人脸表情识别上的精度以及人脸分类的准确性,提出了一种改进的局部线性嵌入网络人脸图像分类方法。该方法在局部线性嵌入算法的基础上,利用类内-类间判别矩阵作为网络的输入,同时利用重构人脸图像集对局部线性嵌入算法进行改进,并将改进的基于聚类的局部线性嵌入算法嵌入到卷积核的构造过程中,从而增加了不同类别人脸的区分度。通过在Extended Yale B数据集和Olivetti Research Laboratory数据集上进行对比实验,分析了在处理人脸表情和人脸识别任务中不同方法的效果。结果表明,所提出的改进局部线性嵌入网络人脸图像分类方法比文献中其他方法在识别率上提高了11%~26%。

一种加权词向量的混合网络文本情感分析方法

针对文本中关键信息被忽略以及分类准确率不高的问题,提出一种加权word2vec的卷积神经网络(CNN)与ATT-BiGRU混合神经网络情感分析模型.由于word2vec生成的词向量无法突出文本关键词的作用,因此引入词频-逆文档频率(TF-IDF)算法计算词汇权重值.然后,将加权运算后的词向量输入CNN与ATT-BiGRU混合模型提取隐含特征.该模型通过卷积神经网络(CNN)和基于注意力机制的双向门限循环单元(ATT-BiGRU)分别提取文本特征,以此来提高文本的表示能力.多组实验对比结果表明,与其他算法相比较,该模型的分类准确率最高且耗费时间代价小.

“互联网+”时代的高师信息技术教育专业课程体系改革与实践

在分析了"互联网+"时代信息技术人才所应具备的基本特征基础上,给出了高师信息技术教育专业课程体系和课程内容的改革方向,并且强调要加强师资队伍建设提高教学质量、加强实验教学、强化课程设计和毕业设计,构建三级实践教学体系,以"校企协同"为基础的高师信息技术教育专业课程群体系的实施方案。