遗传算法“早熟”现象的改进策略

改善遗传算法中的"早熟"现象可以通过提供某种机制以恢复群体多样性。基于这种思想,该文参照其他遗传算法改进策略,从弥补丢失模式、提高模式浓度出发,提出了通过保持模式的多样性来保证群体多样性的方法。为了衡量改进策略的有效性,引入了模式再生期望值的概念,并利用模式再生期望值的分析方法分析了一种实用的改进策略。实验数据证明了该策略的有效性。

中文文本分类相关算法的研究与实现

通过对分词歧义处理情况的分析,提出一种基于上下文的双向扫描分词算法,对分词词典进行改进,将词组短语的固定搭配引入词典中.讨论了特征项的选择及权重的设定,并引进2χ统计量参与项的权值计算,解决了目前通用TF-IDF加权法的不足,同时提出了项打分分类算法,提高了特征项对于文本分类的有效性.实验结果表明,改进后的权重计算方法性能更优越.

基于模糊集的地理信息模式匹配算法

结合现有模式匹配算法和GML模式的特点,给出了元素与元素语义贴近度的定义,在通用匹配规则的基础上引入具体的匹配规则.针对匹配规则在计算语义贴近度中的作用定义了权值调配函数,并给出了关于元素对的匹配函数的定义和计算公式.实验表明,该算法能够有效发现地理信息模式中元素之间的相似关系,提高了元素之间匹配结果的准确度,对地理信息模式的整合有较大的帮助.

加权网络支持的工艺路线稳定性分析

针对复杂零件生产稳定性问题,提出一种加权网络支持的复杂零件工艺路线稳定性分析方法。利用加工元的概念,构建复杂零件制造过程的加权网络,通过建立多工艺路线决策模型将制造过程中生产成本和制造时间转化为网络的权重,对工艺路线进行初步决策。引入复杂系统脆性理论,通过分析加工元中刀具磨损、设备负荷等脆性事件引起加权网络崩溃的因素,建立加权网络中各个加工元的脆性风险熵,分析加权网络节点脆性风险的指标,预测整个网络中易发生故障的子系统即加工元,同时追溯易导致加工元发生故障的脆性事件,从而得到稳定性高的合理工艺路线。以某航空发动机叶片制造过程为例验证了该方法的正确性和有效性。

基于OWA算子的不确定模式匹配方法组合研究

模式匹配是数据集成和模式集成过程中一个基本操作。由于数据源的自治性和异构性,不确定性是模式匹配过程固有的本质特性。为了提升不确定模式匹配的效率,提出一种基于有序加权平均OWA(Ordered Weighted Averaging)算子的不确定性匹配方法。首先给出一个模式匹配过程中表示不确定性的数据模型,在此基础上介绍三种不同的模式匹配方法。利用有序加权平均算子,聚合不同匹配器的结果。最后通过实验结果证明了方法的可行性和有效性。

基于编辑距离的XML查询方法

本文提出了基于编辑距离的XML查询方法,它主要是打破传统的结构查询在前,内容查询在后的做法,目的是提高XML查询的查准率。它主要分为内容查询和结构查询两步进行,在内容查询的时候,首次提出分类因子,并且由此得出了关键词加权公式;在结构查询的时候,用删除操作,插入操作,替换操作完成了编辑距离的匹配;最后按照权重值大小进行排序。实验结论证明,采用这种方法检索结果更准确,更满足用户需要。

基于无向分块加权图的无模式实体识别方法研究

当前利用分块进行实体识别的方案,忽略分块键权重和分块键的歧义,导致精确度较低。提出一个基于无向加权图的无模式实体识别方法,抽取数据源中的分量,利用分量信息熵和TF-IDF方法组合求取聚类分量,建立统一分块方案。通过聚类分量权重与分块键的关系,赋予每组分块键一定的权重,将该权重与边的共现频次进行相乘加权形成无向分块加权图,最后通过修剪方案进行边的修剪,从而解决了数据多分量及分块键歧义问题,提高了精确度。在七个真实数据集上的实验证明了该方法的有效性和可扩展性。

GML模式匹配技术研究

GML是基于XML的空间信息编码标准。GML模式匹配技术作为实现应用模式的集成与共享的关键技术,与GML解析机理和实现技术密切相关。本文详细介绍了关于GML模式匹配的概念;给出了匹配方法的步骤、算法及已所实现的模式匹配详细流程,包括语意与结构相似度判断以及权重的设置;最后,对匹配过程中包含的不确定因素进行了分析与讨论。

正交试验设计的矩阵分析方法

介绍了一种正交试验设计的矩阵分析方法,通过该方法能够计算出各因素各水平对试验结果影响的权重,根据权重的大小可以确定正交试验的最优方案以及各个因素对正交试验的指标值影响的主次顺序.

基于加权XML模型的XML数据与DTD模式匹配

首先说明利用加权XML数据模型分别得到标准XML参考实例和XML数据实例的方法,并对DTD约束修饰符的表达方法进行介绍。其次,详细阐述相似度算法的实现方法,重点说明在XML数据实例中寻找与标准XML参考实例的匹配节点算法和计算标准XML参考实例与XML数据实例的相似度算法。最后,对相关实验及其结论进行总结。