增强提示学习的少样本文本分类方法

针对少样本文本分类任务,提出提示学习增强的分类算法(EPL4FTC)。该算法将文本分类任务转换成基于自然语言推理的提示学习形式,在利用预训练语言模型先验知识的基础上实现隐式数据增强,并通过两种粒度的损失进行优化。为捕获下游任务中含有的类别信息,采用三元组损失联合优化方法,并引入掩码语言模型任务作为正则项,提升模型的泛化能力。在公开的4个中文文本和3个英文文本分类数据集上进行实验评估,结果表明EPL4FTC方法的准确度明显优于所对比的基线方法。

基于云模型的进化算法

基于云模型在非规范知识的定性、定量表示及其相互转换过程中的优良特征,结合进化计算的基本思想,提出一种基于云模型的进化算法.该算法利用云模型对物种的遗传变异进化统一建模,能够自适应控制遗传变异的程度和搜索空间的范围,从而可以快速收敛到最优解,较好地避免了传统遗传算法易陷入局部最优解和选择压力过大造成的早熟收敛等问题.仿真结果表明:该算法具有精度高、收敛速度快等优点.云模型和进化计算思想的有效结合一方面拓宽了云模型的应用领域,也为进化计算的研究进行了新的探索和尝试.

基于云模型的协同过滤推荐算法

协同过滤系统是电子商务系统中最重要的技术之一,用户相似性度量方法是影响推荐算法准确率高低的关键因素.针对传统相似性度量方法存在的不足,利用云模型在定性知识表示以及定性、定量知识转换时的桥梁作用,提出一种在知识层面比较用户相似度的方法,克服了传统基于向量的相似度比较方法严格匹配对象属性的不足.以该方法为核心,在全面分析传统方法的基础上,提出一种新的协同过滤推荐算法.实验结果表明,算法在用户评分数据极端稀疏的情况下,仍能取得较理想的推荐质量.

面向场景的协同过滤推荐算法

推荐系统是电子商务系统中最重要的技术之一。用户相似性度量方法是影响推荐算法准确率高低的关键因素,针对传统相似性度量方法存在的不足,利用云模型在定性知识表示以及定性、定量知识转换时的桥梁作用,提出一种在知识层面比较用户相似度的方法,克服了传统基于向量的相似度比较方法严格匹配对象属性的不足。进而以该方法为核心,提出一种面向场景的协同过滤推荐算法,该算法能够充分利用项目的分类信息,避免了传统算法把用户的整体打分作为单个向量的弊端。实验结果表明,算法可以在用户评分数据极端稀疏的情况下,仍能取得较高的推荐质量。

复杂网络集团特征研究综述

自然界和人类社会的许多系统可以用复杂网络进行建模,复杂网络已成为多个学科的研究热点。分析复杂网络的一个关键问题是如何理解其全局组织,网络的健壮性和稳定性在很大程度上取决于其集团结构特征。本文简要介绍了复杂网络的基本概念并详细总结了近年复杂网络集团特性的研究进展,重点分析了社区发现算法的最新研究成果,最后提出这一领域几个有待解决的问题和可能的发展方向。

基于云模型的全局最优化算法

基于云模型在定性概念与其定量数值表示之间转换过程中的优良特性,结合遗传算法的基本思想,提出一种自适应高精度快速随机搜索算法,并将之运用到函数寻优中.在定性知识的指导下该算法能够自适应控制搜索空间的范围,较好地避免了传统遗传算法易陷入局部最优解和选择压力过大造成的早熟收敛等问题.算法易于实现,不存在遗传算法中的编码问题.试验结果表明该算法具有精度高、收敛速度快等优点.在众多优化问题上有广泛的应用前景.

基于云模型的不确定性QoS感知的Skyline服务选择

由于传统QoS感知的Web服务选择方法无法保证服务选择的可靠性和实时性,提出了一种基于云模型的不确定性QoS感知的Skyline服务选择方法.该方法首先通过云模型计算QoS的不确定性,然后采用Skyline计算提取Web服务中的Skyline服务,剔除冗余服务,最后采用混合整数规划在Skyline服务中进行服务选择.在公共有效数据集和合成数据集上的实验结果表明,所提出的方法能够为用户提供可靠、快速的服务选择.

一种误差可控传输均衡的WSN数据融合算法

如何有效降低WSN(Wiretess Sensor Net work)网内数据传输量,延长WSN的寿命,是WSN领域的研究热点.在分簇WSN基础上,实现了一种误差实时可控的数据融合算法.通过该算法,节点可自行根据近期采集的历史数据实时调整传输阈值,不同节点可保持接近的数据传输率,实现均匀耗电;自适应的阈值可以有效控制数据融合的误差.理论分析与仿真实验表明,该算法能够保证不同节点数据传输的公平性;在数据传输率相同的情况下,其求和查询及均值查询的平均绝对误差均远低于当前优秀的基于伯努利采样的数据融合方法.此算法无需先验知识,在多种WSN应用场景中具有较强的可用性与适应性.

基于云模型的主观信任管理模型研究

在开放网络中,信任管理是信息安全的重要前提与基础。主观信任具有模糊性和不确定性的双重特征。将定性定量转换模型-云模型引入主观信任管理研究中,提出了一种新的主观信任的表示方法,较好地解决了信任表达中的模糊性和不确定性难题,进而提出了一种灵活直观,描述能力较强的形式化定性信任推理机制,为主观信任管理研究进行了有益的探索和尝试。

协同过滤推荐算法综述

推荐系统是电子商务系统最重要的技术之一,协同过滤推荐是目前应用最广泛和最成功的推荐系统.介绍协同过滤推荐算法的基本思想和最新研究进展,分析目前出现的代表性算法.总结协同过滤推荐算法中的关键问题和相关解决方案,比如相似性比较,数据稀疏性问题,推荐的实时性,推荐策略,评估方法等,同时也对比分析各种方法的优缺点.最后介绍协同过滤推荐算法需要进一步解决的问题和可能的发展方向.

基于轻量云模型的WSN不确定性信任表示方法

参考云模型定性定量不确定性转换特性,设计了适用于WSN的轻量云模型,使用此模型对直接信任、间接信任、推荐行为的信任进行全面的不确定性表示。轻量云模型计算简单,每一个WSN节点均可独立建立轻量云模型,并对邻居节点信任情况进行全面的评估,从而发现WSN应用中的安全问题。实验结果表明,该方法克服了传统信任管理框架中敏感度与容忍度之间的矛盾,既保证了多种异常情况的高容忍度,又具备较敏感的攻击识别能力。

基于群体信任的WSN异常数据过滤方法

以节点数据的时空相关性为理论依据,通过定量数据与定性知识之间的不确定性转换,在知识层面上比较节点间数据的相似程度,实现对单节点数据的群体信任评估,进而设计了一种实时的WSN异常数据过滤方法,在节点数据采集过程中实时发现可疑数据。仿真实验验证了此方法不但能够实时过滤异常数据,提升WSN的入侵容忍能力,还有较低的通信及计算开销。

基于能量监测的传感器信任评估方法研究

目前解决无线传感网节点安全的方式多种多样,无线传感器也将随着物联网的发展而呈现多样化.根据物联网传感层的特点和其特有的安全问题,本文提出了一种基于能量监测的信任评估方法来解决无线传感网节点的信任问题.该方法首先针对无线传感器能耗情况,创建了传感器能量监测机制;然后,根据监测能量机制中的监测信息,通过互相关系数方法分析计算,得出传感器所处的几种信任度;最后,对传感器进行信任评估,并给出评估结果.仿真对比结果表明,本文提出的方法具有较高的准确性.

云模型雾化特性及在进化算法中的应用

云模型在超熵变大时,体现出雾化特性,云滴离散程度变大但靠近概念核心的云滴不失数量优势.雾化特性有利于表示进化算法中的遗传与变异,在云进化算法(CBEA)中,基于超熵变化的控制进化策略能够合理的调整选择压力,从而决定进化方向.实验表明,算法在寻求函数最优解问题上表现出良好的效率和精度.

一维正态云的概率统计分析

一维正态云是一种非常重要并且具有普适性的云模型.为了进一步完善云模型的理论基础,基于概率理论对一维正态云的性质进行了较深入全面的分析,首次从不同角度形象直观地展示了正态云.此外,从统计学的角度揭示了原逆向云算法存在较大误差的根源,并构造了一种新的更精确的一维逆向正态云算法.

一种新的逆向云算法

云模型是一种可以有效地实现语言值表示的定性概念与其定量表示之间不确定性转换的模型。文章对正态云作了较深入地概率统计分析,指出了现有逆向云算法的不足,并提出了一种新的精确度更高的逆向云算法,最后通过模拟实验比较了新算法与原逆向云算法。

基于Web的带宽自适应组件化多媒体监控系统

当前的分布式多媒体监控系统存在通用性、易用性和扩展性不足等缺点 ,且不能自适应多种网络状况 .为解决其通用性、易用性问题 ,参考流媒体系统结构 ,给出了基于Browser Server模式的监控系统结构 .为增强其可扩展性 ,在Direct Show技术基础上 ,设计了基于COM的监控系统软件结构 .采用带宽自适应的策略和方法 。

Petri网化简操作及其在系统验证中的应用

针对柔性制造系统的验证问题,提出了用Petri网化简操作解决问题的方案。给出了两种化简操作。研究了这两种化简操作的动态性质保持问题,给出了化简后的Petri网保持活性、有界性、可回复性的一组充分条件或充要条件。对一个柔性制造系统进行了验证。本文的结果可为Petri网系统静态和动态性质的考察提供有效途径。为复杂大系统的分析提供重要手段,并特别适合于柔性制造系统的验证,具有一定的实用价值。

集群式多媒体监控系统QoS管理模型

Considering characters and requirements of the Cluster Surveillance and Control System, the networktopology structure of the system is presented and the hiberarchy model of QoS management is studied. Based on theCORBA technology, an effective resources management and quality guarantee system is completed. It is used formanaging resources in each point of the system and ensuring the quality of services.

Intranet上实时多媒体混播技术研究

针对Intranet底层对组播提供的支持并不明确这一问题,提出了一种混播,即组播和单播相结合的实时多媒体传输方案。该方案通过构造分配树,使用其分支结点转发数据的方法,以实现一对多的分布式多媒体传输。文章还对混播技术在实现时遇到的多媒体数据发送、重传、网络拥塞调整以及安全管理等问题作了具体的讨论。