基于二维信息集的CAD模型相似度评价方法研究

为实现CAD模型的重用,提出了一种基于二维信息集的CAD模型相似度评价方法。首先通过提取模型的拓扑结构与几何信息,建立了基于属性邻接矩阵(Attributed Adjacency Matrix,AAM)的二维信息集;然后以信息集作为数据基础,分别以源模型和目标模型的表面作为顶点独立集、以两独立集之间每对表面的相似度作为权重,建立赋值偶图;使用Kuhn-Munkres算法求解偶图中两独立集之间的最优匹配,作为源模型和目标模型间表面间的最相似匹配;最后求解两模型的整体相似度。实验结果表明,该方法能够较准确的求解模型间表面的相似性匹配关系,并做出合理的相似度评价。

基于模型相似度的模型恶意代码夹带检测方法

联邦学习主要通过源数据不出本地而仅交互模型参数的方式保护参与共享用户数据的隐私安全,然而其仍然面临众多安全挑战,目前研究者主要针对如何增强模型隐私保护和检测恶意模型攻击等问题展开较为广泛的研究,然而利用联邦学习过程中频繁交互的模型数据进行恶意代码夹带导致风险扩散的问题鲜有研究。针对联邦学习训练过程中通过模型传递恶意代码导致风险扩散的问题,提出一种基于模型相似度的模型恶意代码夹带检测方法。通过分析联邦学习本地模型与全局模型的迭代过程,提出计算模型距离的方法,并使用模型距离量化模型之间的相似度,最终根据各客户端模型之间的相似度对携带恶意代码的模型进行检测。实验结果表明,提出的检测方法具有较好的性能指标,当训练集为独立同分布时,在178MB大小的模型中嵌入0.375 MB恶意代码,检测方法的真正率为82.9%,误报率为1.8%;嵌入0.75 MB恶意代码时,检测方法的真正率为96.6%,误报率为0.38%。当训练集为非独立同分布时,检测方法的准确率随恶意代码嵌入率以及联邦学习训练轮数的增加而增加。在对恶意代码进行加密的情况下,提出的检测方法仍然能够达到90%以上的准确率。在多攻击者的场景中,攻击者数量已知与未知时的检测方法准确率均能保持在90%左右。

业务流程模型相似度研究综述

随着业务流程模型管理库规模的增大,传统的模型管理方式在效率和准确度方面已经无法达到预期,研究能够提升业务流程模型管理效率的技术成为人们的迫切需求。其中,业务流程模型相似度技术在模型搜索、模型一致性检测等模型管理的相关应用场景中能够有效提升工作的效率和精度,因此,对业务流程模型相似度技术的研究已经逐渐成为模型分析领域的一个研究热点,并取得了许多有价值的研究成果。业务流程模型相似度技术涉及的领域较多,可以向不同的分支方向发展,虽然不同分支的模型相似度技术会有方法之间的类比,但是缺乏系统性的整理和分析。文中从相似度计算方法和应用场景这两个层面对业务流程模型相似度技术进行了分类讨论,将相似度计算方法分为文本相似度、语义相似度、结构相似度、行为相似度和基于人类评估的相似度,并分析了每种计算方法的特点。较为常见的业务流程模型相似度应用场景包括一致性检测、标准化、流程模型搜索和模型重用,文中对基于以上场景的相关研究进行了梳理。最后分析了业务流程模型相似度研究面临的挑战。

水工定床模型相似度的研究

对水工定床模型相似性的分析可量化为模型相似度的比较。模型系统与原型系统之间的相似在于二者之间有若干个相似元。各相似元的相似值等于特征值比例系数和相应的特征权数的乘积。相似元的相似值总和为二者之间的相似度 ,即二者之间相似性的度量。水工定床模型系统与原型系统之间的相似性由十个相似元构成。根据这一理论 ,本文分析了模型的几何变形对流速、压强和相应场产生的变态效应 ,并以算例分析了变态率和几何比尺对水工定床模型相似度的影响。结果表明相似度量化评估有利于提高模型的相似性 ,水工定床模型宜多采用大比尺。

基于云模型相似度的基本概率指派生成方法

如何生成基本概率指派是证据推理的核心环节。文章提出一种基于云模型相似度的基本概率指派生成方法。首先,根据评语云模型,将专家评价的定性语言转化为相对应的云模型;然后,利用综合云将每一个指标下的各个专家评语对应的云模型合成,得出各指标的云模型;最后,计算各指标云模型与各评价等级的云模型相似度,并对相似度进行归一化处理,得到该指标的基本概率指派。实例分析表明,该方法在解决多属性专家评估决策问题中具有可行性与有效性。

一个计算隐马氏模型相似度的改进方法

介绍了基于信息熵概念定义的两个隐马氏模型的相似度的一个计算方法。通过使用 前向变量递推算法得到了计算两个隐马氏模型相似度上界的公式。实验结果表明,给出的确定隐 马氏模型相似度的方法比通常所采用的Monte-Carlo方法在计算复杂度上有较大改进。

基于云模型综合相似度的电力物联网关键技术综合评价

目前电力物联网关键技术应用的综合评价具有单评价对象的特点,传统评价方法无法适用.为全面评价电力物联网项目建设水平和运营成效,在综合考量电力物联网不同建设和运营阶段及其关键要素基础上,建立电力物联网关键技术综合评价指标体系,根据其单评价对象场景的特点,提出基于云模型综合相似度的评价模型.通过对逼近理想解排序方法的改造构建单评价对象的决策矩阵,提出以兼顾云模型的形状-距离综合相似度为度量,表征逼近理想解排序方法的相对贴近度,进而实现对单评价对象的精准评价.应用所提方法综合评价某电力物联网示范工程,验证了所提综合评价体系和评价方法的客观性与全面性.

基于云模型熟悉相似度的协同过滤推荐算法

研究了一种新的协同过滤推荐方法。针对推荐算法中相似度存在的不足,提出了兼顾"形状-距离"的云模型综合相似度测算方法;考虑用户之间的兴趣匹配,提出了云模型熟悉相似度的概念;提出了基于云模型熟悉相似度的邻居用户选择方法,进而产生推荐。实验结果表明,本方法提高了推荐准确度。

基于特征参数和云模型相似性的医学图像自动归档

针对医学图像由于特征对比度不高导致医学影像归档不准确的问题,提出一种基于特征参数和云模型相似性的医学影像图像自动归档方法。首先,通过提取医学图像特征参数并进行增强处理获取不同影像图像的特征参数;然后,利用特征图像生成云滴特征集合,构建能够反映医学影像特征的三元组图像云模型,在此基础上定义云模型相似度并通过计算待归档影像图像对各病理特征图像的相似度大小,实现医学图像的自动识别和归档。通过实验进行验证,结果显示所提方法可以有效地对医学影像图像进行自动分类,为医学影像数据的自动分类归档提供新思路。

基于装配关系的CAD模型的相似性度量

针对复杂产品的零部件相似性度量问题,提出了一种基于装配关系的相似性度量方法。该方法首先探讨了一种产品零部件的编码方法,最终采用了分类码+识别码的七位十进制的编码方法,然后以零部件为节点,以装配关系为边,构造了零部件的加权网络模型。通过运用复杂网络原理进行分析,建立了基于装配关系相似度矩阵,基于该相似度矩阵,找出装配关系相似度最大的节点,搜索与该节点相似度最大的邻居节点进行匹配,并对其邻居节点进行装配关系的计算和匹配,从而完成模型的相似性度量。该算法具有较低的计算复杂度,并以减速器为例,验证了该算法的有效性。

基于案例属性特征的相似度计算模型研究

传统案例属性之间的相似度计算模型缺乏对不确定环境中不精确信息的适应性。引入了区间数的概念来描述案例的不精确属性 ,同时基于在某一区间之内的两精确属性间的相似度计算模型 ,提出了一种包含不精确信息的案例属性之间的相似度计算模型。所提出的模型可以有效地处理案例检索中的不确定性 。

基于分形理论的多兵种合成分队相似度模型

分形理论是复杂性研究的一种重要的数学工具。分形理论大大拓宽了人们的思路,使人们不仅认识到物理学上存在有稳定的非平衡现象,而且也开始意识到非平衡有序现象在社会其他领域的存在。因此基于分形理论,提出分形合成分队的概念,并以某合成分队的分维数计算为基础,建立了一个多兵种合成分队的相似度模型实例。最后对此实例进行了分析和研究。

一种参数化影像多目标检索的相似度评估模型

在基于影像内容的图像检索中,检索目标的特征选取与相似度计算是当前研究的热点问题。面向对象的图像处理方法有利于描述对象及对象间的空间关系,因此,在影像多维特征描述的基础上,提出了一种参数化影像多目标检索的相似度评估模型。该模型既考虑了影像目标间的空间关系,又顾及了影像目标局部特征间的相似度。首先,借鉴动态图像专家组-7(moving picture experts group,MPEG7)基于内容的图像层次化描述模式的层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)描述影像内容的多维特征,并采用已有的方法分别计算各特征值;然后,根据用户偏好设置各特征的权重系数,计算检索目标的整体相似度。该模型可定性地评价多目标检索的效果,为对影像数据库进行多目标检索提供参考与借鉴。通过实验发现,影像的目标检索不仅与相似度计算方法有关,而且与影像本身的内容复杂度有关。

基于角度—相似度转换模型的义原相似度计算

义原的相似度是基于《知网》计算词语、句子相似度的基础.最早的义原相似度计算方法是刘群等提出的根据义原距离转换为义原相似度的方法,之后许多研究者在计算公式中引入了其他影响相似度计算的因素.这些因素本质上都可以由父节点深度、父节点到第一个义原的深度和父节点到第二个义原的深度等三个基本因素组成.将这三个因素作为基本变量,分析变量对义原相似度的影响方式并构建角度—相似度转换模型,实现了根据义原角度转换为义原相似度的方法.最后,通过实验分析比较新方法与同类方法在区分度、正区分度和距离误差上的优势,验证了其合理性.

基于相似度模型耦合角度制约规则的图像匹配算法

为了克服当前图像匹配方法主要通过测量距离的方法来实现图像匹配,忽略了图像间的相似度,导致算法存在错误匹配较多以及鲁棒性较差的问题。本文提出了基于相似度模型耦合角度制约规则的图像匹配算法。采用FAST检测方法对图像特征进行检测,快速获取鲁棒特征点,以改善算法的匹配正确率。随后,利用SURF特征描述机制,通过计算特征圆域内的Haar小波响应值,对特征点进行描述。引入结构相似度SSIM(structural similarity index measurement)模型,将其与欧氏距离模型相结合,构造相似度模型,从结构相似度与测量距离两方面出发,将特征点进行粗匹配。最后,利用特征点的余弦关系,求取特征点间角度,建立角度制约规则,对粗匹配结果完成优化。实验结果显示:与典型的匹配方法相比,该算法具有更好的匹配性能较好,在多种几何变换下仍具有理想的匹配精度。

基于差分优化语义相似度模型的智能组卷系统

文章针对组卷系统中容易对同一语义内容但不同形式的题目多次出现在同一张试卷中的问题,提出了基于差分优化语义相似度模型的组卷系统。此系统引入语义相似度模型,在组卷的过程较好地避免了重复知识点的考查,增加了组卷的成功率;在语义相似度模型的基础上,对一些参数不再用手动的方式调整,采用差分算法对模型中的相关参数进行动态的调控,不仅可以避免手动调整参数的辛苦,又在全局范围中获得最优化的参数,从而保证了自动组卷系统的科学性、公正性、高效性,该系统对题目知识结构,数据延展进行全方位的跟踪管理,多种考试形式丰富组织方式。

基于改进型启发式相似度模型的协同过滤推荐方法

为提高协同过滤推荐方法的准确性和有效性,提出一种基于改进型启发式相似度模型的协同过滤推荐方法 PSJ。该方法考虑了用户评分差值、用户全局评分偏好和用户共同评分物品数三个因素。PSJ方法的Proximity因子使用指数函数反映用户评分差值对用户相似度的影响,这样也可避免零除问题;将NHSM方法中的Significance因子和URP因子合并成PSJ方法的Significance因子,这使得PSJ方法的计算复杂度低于NHSM方法;而且为了提高在数据稀疏情况下的推荐效果,PSJ方法同时考虑了用户间的评分差值和用户全局评分两个因素。实验采用Top-k推荐中的查准率和查全率作为衡量标准。实验结果表明,当推荐物品数大于20时,与NHSM、杰卡尔德算法、自适应余弦相似度(ACOS)算法、杰卡尔德均方差(JMSD)算法和皮尔逊相关系数算法(SPCC)相比,PSJ方法的查准率与查全率均有提升。

基于HowNet的词语语义相似度计算模型研究

HowNet知识库的义原网状结构的存在,使针对义项间的关系运算成为可能。针对传统词语相似度计算存在的偏差,提出了相应的改进算法,使词语相似度计算更加准确、合理。

基于本体的语义相似度计算模型改进

语义检索是实现知识检索的关键之一,而相似度计算则是语义检索的基础。为了使本体模型能更好的支持语义检索,本文对概念语义相似度计算的一般模型进行了改进,添加了实例、概念和实例的关系以及实例间的关系,并给出了基于该模型的语义相似度计算方法。实验结果显示,该方法的检索结果与人们的认识比较接近,达到了较好的语义检索效果。

基于包络线的云相似度及其在安全评价中的应用

在安全评价中,专家给出的数据一般带有定性和定量、模糊性和随机性、不确定性等特点。为了表示这些特点,并将这些信息进行分析、合并,进而达到化简的目的,提出一种基于包络线的云模型方法。该方法用云模型表示专家对某一问题给定的数据,形成多位专家对该问题的多个云模型。同时根据云模型形态特点,构建云模型的上下包络线,并对包络线之间的云滴区域进行积分。最终通过积分区域重叠部分与积分区域的比例关系来判断云模型的相似程度,达到将这些专家信息化简的目的。给出了4种基于相似度的评价语义化简规则。应用该方法分析巷道冒顶风险中稳定岩层距巷道顶板表面距离的中度风险语义。结果表明,两位专家对于该问题的看法既有联系又有区别。最后给出了该算法的优点。