检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2018年第11期29卷 3484-3499页

作者：黄国顺文翰佛山科学技术学院数学与大数据学院广东佛山528000

通过语义分析,提出了一种拓展的粗糙集不确定性度量公理化定义;将香农熵函数推广到严凹函数,提出了一类以条件概率为自变量、基于严凹函数的粗糙集不确定性度量公式,它是严凹函数值的加权平均.在此基础上,得到一系列粗糙集不确定性度量... 详细信息

通过语义分析,提出了一种拓展的粗糙集不确定性度量公理化定义;将香农熵函数推广到严凹函数,提出了一类以条件概率为自变量、基于严凹函数的粗糙集不确定性度量公式,它是严凹函数值的加权平均.在此基础上,得到一系列粗糙集不确定性度量方法.从严凹函数视角讨论了基于模糊熵的不确定性度量方法,发现现有多种能够用于度量粗糙集不确定性的模糊熵函数都是所提出方法的特殊情形.比较了粗糙度、改进粗糙度和所提出方法的区别和联系,最后设计了一些算例,比较了各种方法的异同,验证了基于严凹函数的粗糙集不确定性度量与粗糙集不确定性语义是一致的.

关键词：不确定性度量严凹函数模糊熵粗糙度

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一个广义Camassa-Holm方程的行波解

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中山大学学报（自然科学版） 2018年第3期57卷 70-75页

作者：涂郗丘梅清陆小钏赖承栋吴艾霞佛山科学技术学院数学与大数据学院广东佛山528000

主要研究一个广义的Camassa-Holm方程的行波解。用直接积分的方法计算出这个方程的行波解的所有初等积分形式。特别探讨了特殊情况下的精确行波解。

关键词：广义Camassa-Holm方程直接积分法行波解卡尔丹公式

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一种融合节点先验信息的图表示学习方法

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软件学报 2018年第3期29卷 786-798页

作者：温雯黄家明蔡瑞初郝志峰王丽娟广东工业大学计算机学院广东广州510006 佛山科学技术学院数学与大数据学院广东佛山528000

图表示学习是实现各类图挖掘任务的基础.现实中的图数据不仅包含复杂的网络结构,还包括多样化的节点信息.如何将网络结构和节点信息更加有效地融入图的表示学习中,是一个重要的问题.为了解决这一问题,基于深度学习,提出了融合节点先验... 详细信息

图表示学习是实现各类图挖掘任务的基础.现实中的图数据不仅包含复杂的网络结构,还包括多样化的节点信息.如何将网络结构和节点信息更加有效地融入图的表示学习中,是一个重要的问题.为了解决这一问题,基于深度学习,提出了融合节点先验信息的图表示学习方法.该方法将节点特征作为先验知识,要求学习到的表示向量同时保持图数据中的网络结构相似性和节点特征相似性.该方法的时间复杂度为O(|V|),其中,|V|为图节点数量,表明该方法适用于大规模图数据分析.同时,在多个数据集上的实验结果表明:所提出的方法相比目前流行的几种基线方法,在分类任务上能够获得良好而稳定的优势.

关键词：图表示节点特征大规模网络深度学习图挖掘

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文档级关系抽取方法的研究进展

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华南理工大学学报（自然科学版） 2022年第4期50卷 10-25页

作者：周友华黄翰刘浩龙郝志峰华南理工大学软件学院广东广州510006 佛山科学技术学院数学与大数据学院广东佛山528225

关系抽取是自然语言处理领域的一项基础研究,抽取的结果可以用于知识图谱构建、人机问答、语义搜索等下游任务,具有广泛的应用场景和重要的研究价值。近年来,关系抽取研究取得了丰富的成果,但绝大多数研究局限于句子级关系抽取。研究表... 详细信息

关系抽取是自然语言处理领域的一项基础研究,抽取的结果可以用于知识图谱构建、人机问答、语义搜索等下游任务,具有广泛的应用场景和重要的研究价值。近年来,关系抽取研究取得了丰富的成果,但绝大多数研究局限于句子级关系抽取。研究表明,大量的关系无法通过单个句子提取,随着深度学习和自然语言处理技术的不断发展,文档级关系抽取研究工作迎来了新一轮的机遇和挑战。文中着重对近几年文档级关系抽取的研究进展进行分类和梳理,提炼出文档级关系抽取的一般技术路线图,分析文档级关系抽取研究的特征编码及特征聚合方法,并根据提取特征的不同,将文档级关系抽取方法概括为基于词汇特征、基于句法特征以及基于关系特征的3类方法;同时介绍常用文档级关系抽取数据集和评测指标,并对未来的研究趋势进行展望。

关键词：文档级关系抽取特征编码特征聚合

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结合用户兴趣的微博信息传播模式挖掘

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模式识别与人工智能 2016年第10期29卷 924-935页

作者：郝志峰黄灿锦蔡瑞初温雯黄宇鹏陈炳丰广东工业大学计算机学院广州510006 佛山科学技术学院数学与大数据学院佛山5280000

由于信息传播模型是社区挖掘、社区影响力研究的基础,文中提出结合用户兴趣的信息传播模型,设计基于频繁子树的信息传播微观模式挖掘方法.首先,基于微博社交网络图表示及用户多标签建模,将微观信息传播模式转换为频繁子树挖掘问题.然后... 详细信息

由于信息传播模型是社区挖掘、社区影响力研究的基础,文中提出结合用户兴趣的信息传播模型,设计基于频繁子树的信息传播微观模式挖掘方法.首先,基于微博社交网络图表示及用户多标签建模,将微观信息传播模式转换为频繁子树挖掘问题.然后,针对微博社交网络图单节点多标签特性,设计多标签节点树的频繁子树挖掘算法(MLTree Miner).最后,结合主题提取方法,使用MLTree Miner挖掘信息传播模式.在人工数据集上的实验表明,MLtree Miner能高效地对多标签节点树进行频繁子树挖掘.针对新浪微博真实数据的实验也验证方法的有效性.

关键词：社交网络用户兴趣传播模式频繁子树挖掘

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大数据背景下'双困生'的心理贫困问题研究——以佛山科学技术学院为例

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商情 2020年第1期 220-220页

作者：李国勤陈琪琪张晓璇齐勇李立曦佛山科学技术学院数学与大数据学院

近年来高校'双困生'的比例呈上升趋势,'双困生'问题已成为高校学生工作的重难点,他们的成才成长关系到社会的平稳发展.高校双困生的心理健康问题是我国高校心理健康建设工作不能忽视的问题.本文以此探讨大数据背景下双... 详细信息

近年来高校'双困生'的比例呈上升趋势,'双困生'问题已成为高校学生工作的重难点,他们的成才成长关系到社会的平稳发展.高校双困生的心理健康问题是我国高校心理健康建设工作不能忽视的问题.本文以此探讨大数据背景下双困生出现的心理健康问题及其成因,并针对这些问题提出相应的对策,以此促进双困生在得到基本的物质保障后健康成长成才.

关键词：双困生心理健康心理贫困

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基于等同关系模型的演化算法期望首达时间对比分析

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计算机学报 2019年第10期42卷 2297-2308页

作者：冯夫健黄翰张宇山郝志峰华南理工大学软件学院广州510006 广东财经大学统计与数学学院广州510320 佛山科学技术学院数学与大数据学院广东佛山528000

演化算法的首达时间分析是演化计算领域理论基础研究的难点和热点问题.本文研究建立了演化算法期望首达时间的随机过程模型,以该模型为基础,结合等价关系的性质,提出了等同关系模型作为判定演化算法在期望首达时间上是否等价的评判标准... 详细信息

演化算法的首达时间分析是演化计算领域理论基础研究的难点和热点问题.本文研究建立了演化算法期望首达时间的随机过程模型,以该模型为基础,结合等价关系的性质,提出了等同关系模型作为判定演化算法在期望首达时间上是否等价的评判标准,实现了不同演化算法在期望首达时间上的等价类划分.在等同关系模型的基础上,论文提出了一种便于演化算法对比分析的数学工具——性能对比不等式,为不同算法在期望首达时间上的直接对比分析提供了依据.为了验证所提理论方法的可行性,本文选用(1+1)-EA作为研究对象,证明了不同选择算子和不同变异算子的(1+1)-EA算法的性能对比关系,并通过实验结果验证了理论分析结果的正确性.因此,论文提出的等同关系模型可以作为演化算法在性能对比分析的一种理论工具.

关键词：演化算法等同关系首达时间性能对比不等式 Markov链

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连续型演化算法首达时间分析的平均增益模型

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计算机学报 2019年第3期42卷 624-635页

作者：张宇山黄翰郝志峰杨晓伟广东财经大学统计与数学学院广州510320 华南理工大学软件学院广州510006 佛山科学技术学院数学与大数据学院广东佛山528000

连续型演化算法(Evolutionary Algorithms,EAs)的计算时间分析(Runtime analysis)是演化计算理论研究中的难点和热点问题,相较于离散型演化算法,有关前者的理论结果相对较少,数学基础较为薄弱.该文引入鞅论和停时理论,建立了平均增益模... 详细信息

连续型演化算法(Evolutionary Algorithms,EAs)的计算时间分析(Runtime analysis)是演化计算理论研究中的难点和热点问题,相较于离散型演化算法,有关前者的理论结果相对较少,数学基础较为薄弱.该文引入鞅论和停时理论,建立了平均增益模型,以估算连续型演化算法的平均首达时间(Expected First Hitting Time,EFHT)上界.平均增益模型建立在一个非负随机过程的基础上,不依赖于算法具体的实现形式.论文介绍了如何应用该模型进行连续型演化算法的计算时间分析.作为案例分析,研究分析了:(1)带自适应步长的非精英(1,λ)ES(Evolution Strategy)求解球函数问题的平均首达时间,得到了3维情形下的时间上界的闭合表达式,并讨论了确保算法收敛条件下步长与子代种群规模λ之间的关系;(2)(1+λ)ES求解2维倾斜平面问题的平均首达时间,得到了上界的闭合表达式.数值实验的结果表明实际的平均首达时间与理论计算的上界吻合.理论分析和实验结果表明平均增益模型有助于获得连续型演化算法平均首达时间紧致的上界,为连续型演化算法的计算时间分析提供了一种新的有效方法.

关键词：连续型演化算法计算时间分析首达时间平均增益模型鞅停时理论

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具有ω_(d,d′)-型D关系的正则单ω^(2)-半群

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华南师范大学学报（自然科学版） 2024年第4期56卷 116-122页

作者：商宇冯莹莹普洱学院数学与统计学院普洱665000 佛山科学技术学院数学与大数据学院佛山528000

为得到正则单ω^(2)-半群构造的刻画,研究了具有ω_(d,d′)-型D关系的正则单ω^(2)-半群:从群的长度为(d,d′)的ω-链及其到群的同态出发,借助Bruck-Reilly扩张,获得了具有ω_(d,d′)-型D关系的正则单ω^(2)-半群;证明了任一个具有ω_(... 详细信息

为得到正则单ω^(2)-半群构造的刻画,研究了具有ω_(d,d′)-型D关系的正则单ω^(2)-半群:从群的长度为(d,d′)的ω-链及其到群的同态出发,借助Bruck-Reilly扩张,获得了具有ω_(d,d′)-型D关系的正则单ω^(2)-半群;证明了任一个具有ω_(d,d′)-型D关系的正则单ω^(2)-半群都可以用Bruck-Reilly扩张构造出来,得到了这类半群的结构定理。

关键词：正则半群单ω^(2)-半群 Bruck-Reilly扩张

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基于级联加性噪声模型的因果结构学习算法

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计算机工程 2022年第1期48卷 93-98页

作者：乔杰蔡瑞初郝志峰广东工业大学计算机学院广州510006 佛山科学技术学院数学与大数据学院广东佛山528000

现有级联非线性加性噪声模型可解决隐藏中间变量的因果方向推断问题,然而对于包含隐变量和级联传递因果关系的因果网络学习存在全局结构搜索、等价类无法识别等问题。设计一种面向非时序观测数据的两阶段因果结构学习算法,第一阶段根据... 详细信息

现有级联非线性加性噪声模型可解决隐藏中间变量的因果方向推断问题,然而对于包含隐变量和级联传递因果关系的因果网络学习存在全局结构搜索、等价类无法识别等问题。设计一种面向非时序观测数据的两阶段因果结构学习算法,第一阶段根据观测数据变量间的条件独立性,构建基本的因果网络骨架,第二阶段基于级联非线性加性噪声模型,通过比较骨架中每个相邻因果对在不同因果方向假设下的边缘似然度进行因果方向推断。实验结果表明,该算法在虚拟因果结构数据集的不同隐变量数量、平均入度、结构维度、样本数量下均表现突出,且在真实因果结构数据集中的F1值相比主流因果结构学习算法平均提升了51%,具有更高的准确率和更强的鲁棒性。

关键词：因果结构学习加性噪声模型级联加性噪声模型因果发现函数式因果模型

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