检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用研究 2020年第12期37卷 3640-3644页

作者：侯运瑶曹学飞崔军王瑞波李济洪李茹山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西大学软件学院太原030006 山西大学现代教育技术学院太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006 山西省大数据挖掘与智能技术协同创新中心太原030006

为了改善框架排歧模型的性能,区别于传统分类算法人工提取特征的做法,直接从语料中的例句出发,使用神经网络模型给出了一种框架表示学习的算法,并将学习到的框架表示向量用于框架排歧任务,显著提升了框架排歧的性能。该算法充分利用CFN... 详细信息

为了改善框架排歧模型的性能,区别于传统分类算法人工提取特征的做法,直接从语料中的例句出发,使用神经网络模型给出了一种框架表示学习的算法,并将学习到的框架表示向量用于框架排歧任务,显著提升了框架排歧的性能。该算法充分利用CFN中例句库、词元库,基于hinge-loss的神经网络,学习到能最大区别正确框架与错误框架的框架表示向量。此外,还使用WSABIE算法学习到目标词及其上下文的表示向量,排歧时以上下文表示向量与框架表示向量做余弦夹角来判决。在CFN中88个有歧义的词元上进行3组2折交叉验证(3×2 BCV)实验,框架排歧精度最好达到72.52%,t-检验结果表明该方法性能显著高于其他框架排歧方法。

关键词：框架排歧框架表示表示学习汉语框架语义知识库

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基于可调多粒度q-RO模糊概率粗糙集的企业财务质量匹配

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模糊系统与数学 2020年第6期34卷 68-75页

作者：任睿张超马瑾男山西转型综改示范区成果转化有限公司山西太原030032 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西太原030006 山西大学计算机与信息技术学院山西太原0300062 山西省信息产业技术研究院有限公司山西太原030012

在现代企业运行中,财务质量可有效反映企业赢利能力的强弱并对潜在的财务危机进行预警,而合理的财务质量匹配有助于企业管理者选择契合企业发展的合作伙伴,以此来助推企业的健康发展。本文利用q-RO(q-rung orthopair)模糊集表示企业财... 详细信息

在现代企业运行中,财务质量可有效反映企业赢利能力的强弱并对潜在的财务危机进行预警,而合理的财务质量匹配有助于企业管理者选择契合企业发展的合作伙伴,以此来助推企业的健康发展。本文利用q-RO(q-rung orthopair)模糊集表示企业财务质量匹配中的决策数据,结合信息融合过程中的决策风险提出一种可调多粒度q-RO模糊概率粗糙集模型并建立相应的企业财务质量匹配方法,最后结合实际算例验证所提出方法的合理性与有效性。

关键词：财务质量匹配不确定性 q-RO模糊集可调多粒度概率粗糙集

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面向属性网络的重叠社区发现算法

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计算机应用 2019年第11期39卷 3151-3157页

作者：杜航原裴希亚王文剑山西大学计算机与信息技术学院太原030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学) 太原030006

针对现实世界的网络节点中包含大量属性信息并且社区之间呈现出重叠特性的问题,提出了一种面向属性网络的重叠社区发现算法。融合网络的拓扑结构和节点属性定义了节点的密集度和间隔度,分别用于描述社区内部连接紧密和外部连接松散的特... 详细信息

针对现实世界的网络节点中包含大量属性信息并且社区之间呈现出重叠特性的问题,提出了一种面向属性网络的重叠社区发现算法。融合网络的拓扑结构和节点属性定义了节点的密集度和间隔度,分别用于描述社区内部连接紧密和外部连接松散的特点。基于密度峰值聚类的思想搜索局部密度中心作为社区中心,在此基础上给出了非中心节点关于各个社区的隶属度的迭代计算方法,实现了重叠社区的划分。在真实数据集上进行了仿真实验,实验结果表明所提算法相对于LINK、COPRA和DPSCD能获得更好的社区划分结果。

关键词：属性网络重叠社区发现密度峰值聚类社区中心节点隶属度

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一种基于样本分层的双向过采样方法

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计算机科学 2019年第12期46卷 83-88页

作者：周晓敏曹付元余丽琴山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006

重采样技术由于简单、直观,逐渐成为解决非平衡数据分类问题的一个重要方向。但是在数据集很小的情况下,重采样技术中的欠采样可能会丢失数据集的重要信息,因此过采样是非平衡数据分类问题的研究重点。现有的过采样方法虽然有效地解决... 详细信息

重采样技术由于简单、直观,逐渐成为解决非平衡数据分类问题的一个重要方向。但是在数据集很小的情况下,重采样技术中的欠采样可能会丢失数据集的重要信息,因此过采样是非平衡数据分类问题的研究重点。现有的过采样方法虽然有效地解决了类间不平衡问题,但是有可能造成少数类的密集区域更加密集,甚至引起样本重叠。此外,由于少数类样本可能存在噪音,现有的过采样方法可能会在噪音周围生成新样本,从而造成少数类样本的分布更加混乱。针对这些问题,文中提出了一种基于样本分层的双向过采样方法,该方法首先基于最高密度点和类内平均距离将少数类样本划分成密集层和稀疏层,然后对密集层边界区样本和稀疏层的样本进行双向过采样。为了验证所提算法的有效性,在9个UCI数据集上将提出的算法和其他过采样算法进行了比较。实验结果和Friedman等检验结果显示,提出的算法在处理非平衡数据分类问题时具有一定优势。

关键词：非平衡数据分类双向过采样密集层稀疏层

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基于类别随机化的随机森林算法

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计算机科学 2019年第2期46卷 196-201页

作者：关晓蔷庞继芳梁吉业山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006

随机森林是数据挖掘和机器学习领域中一种常用的分类方法,已成为国内外学者共同关注的研究热点,并被广泛应用到各种实际问题中。传统的随机森林方法没有考虑类别个数对分类效果的影响,忽略了基分类器和类别之间的关联性,导致随机森林在... 详细信息

随机森林是数据挖掘和机器学习领域中一种常用的分类方法,已成为国内外学者共同关注的研究热点,并被广泛应用到各种实际问题中。传统的随机森林方法没有考虑类别个数对分类效果的影响,忽略了基分类器和类别之间的关联性,导致随机森林在处理多分类问题时的性能受到限制。为了更好地解决该问题,结合多分类问题的特点,提出一种基于类别随机化的随机森林算法(RCRF)。从类别的角度出发,在随机森林两种传统随机化的基础上增加类别随机化,为不同类别设计具有不同侧重点的基分类器。由于不同的分类器侧重区分的类别不同,所生成的决策树的结构也不同,这样既能够保证单个基分类器的性能,又可以进一步增大基分类器的多样性。为了验证所提算法的有效性,在UCI数据库中的21个数据集上将RCRF与其他算法进行了比较分析。实验从两个方面进行,一方面,通过准确率、F1-measure和Kappa系数3个指标来验证RCRF算法的性能;另一方面,利用κ-误差图从多样性角度对各种算法进行对比与分析。实验结果表明,所提算法能够有效提升集成模型的整体性能,在处理多分类问题时具有明显优势。

关键词：随机森林多分类问题类别随机化多样性

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一种基于同配性的重叠蛋白质复合体检测算法

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计算机科学 2019年第2期46卷 294-300页

作者：王杰梁吉业赵兴旺郑文萍山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006

蛋白质复合体在生物过程中具有重要的作用,从蛋白质互作用网络中进行蛋白质复合体检测是后基因时代的一项具有挑战性的任务。种子扩展方法是一种从蛋白质互作用网络中进行重叠蛋白质复合体检测的有效技术。然而,现有方法面临两方面的问... 详细信息

蛋白质复合体在生物过程中具有重要的作用,从蛋白质互作用网络中进行蛋白质复合体检测是后基因时代的一项具有挑战性的任务。种子扩展方法是一种从蛋白质互作用网络中进行重叠蛋白质复合体检测的有效技术。然而,现有方法面临两方面的问题:1)在选择种子结点时通常仅仅考虑了网络中结点的直接邻居之间的连接紧密度,难以充分体现结点在局部邻域子图内的重要性;2)在簇的扩展过程中假设候选结点之间是相互独立的,忽略了候选结点的添加顺序可能对聚类结果带来的影响。为了解决以上问题,文中基于生物网络同配性提出了一种重叠蛋白质复合体检测算法。该算法利用结点的二阶邻域信息来度量结点的重要性,进而选择种子结点,在簇扩展过程中利用同配性实现多个候选结点的批量添加。为了对重叠聚类结果进行评价,提出了一种重叠复合体评价指标F-overlap。与其他复合体检测算法在蛋白质互作用数据集上的对比实验结果表明,所提算法能够有效地进行重叠蛋白质复合体检测。

关键词：蛋白质互作用网络复合体检测同配性种子扩展方法

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图像情境下的数字序列逻辑学习

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智能系统学报 2019年第6期14卷 1189-1198页

作者：梁慧曹峰钱宇华郭倩梁新彦山西大学大数据科学与产业研究院山西太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西太原030006 山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006

针对未知的数字和规则的模式构建问题,本文提供了一种从图像角度解决数字序列逻辑学习问题的手段。该方法是在计算机不知道图像间关系和图像内包含的内容的意义的前提下,让计算机自主地学习出其中包含的内在逻辑模式,从而进行数字序列... 详细信息

针对未知的数字和规则的模式构建问题,本文提供了一种从图像角度解决数字序列逻辑学习问题的手段。该方法是在计算机不知道图像间关系和图像内包含的内容的意义的前提下,让计算机自主地学习出其中包含的内在逻辑模式,从而进行数字序列的预测。本文构建了4个大型数据集:Linear序列、Multiplication序列、Fio序列和Nested序列,然后使用几种代表性的深度神经网络来完成数字序列逻辑学习任务,并对实验结果加以分析比较,事实证明,本文所提出的方法在一定程度上可以解决未知的数字和规则的模式构建问题,这为一系列未知逻辑模式构建任务提供了一种可能性。

关键词：人工智能逻辑推理逻辑学习深度学习数字序列图像处理神经网络模式构建

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面向法律裁判文书的法条推荐方法

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计算机科学 2019年第9期46卷 211-215页

作者：张虎王鑫王冲程豪谭红叶李茹山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006

近年来,司法领域中针对法律裁判文书的分析和基于案例事实描述的结果预测已成为计算法律学的热点研究问题。法条推荐任务是基于司法案例的事实描述预测该案例适用的法条,已成为智慧司法的一项重要研究内容。通过分析法律文书的事实描述... 详细信息

近年来,司法领域中针对法律裁判文书的分析和基于案例事实描述的结果预测已成为计算法律学的热点研究问题。法条推荐任务是基于司法案例的事实描述预测该案例适用的法条,已成为智慧司法的一项重要研究内容。通过分析法律文书的事实描述和法条的具体司法解释,挖掘司法文书事实描述部分的特征,提出了基于多模型融合的法条推荐方法。基于“中国法研杯”司法人工智能挑战赛中的公开数据,构建了3个不同规模的实验数据集,并分别在不同数据集上进行了多组实验。实验结果表明,相比于单一的法条推荐模型,所提方法能有效地提高任务的准确率,并且能较好地解决单一案例事实描述对应多个法条的推荐问题。

关键词：裁判文书法条推荐智慧司法模型融合

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面向复杂评价和决策的数据分析模型及其在烟草行业的应用

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应用科技 2020年第1期47卷 88-93页

作者：周武庆康向平张超中国烟草总公司山西省公司山西太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室计算机与信息技术学院山西太原030006

随着烟草行业信息化建设的快速发展,各类辅助决策系统相继建立。然而,大多数辅助决策系统依赖于传统的统计学分析,无法对复杂的主观性强的评价和决策信息进行有效表示与分析,辅助决策存在一定局限性。据此,本文以复杂评价和决策问题为... 详细信息

随着烟草行业信息化建设的快速发展,各类辅助决策系统相继建立。然而,大多数辅助决策系统依赖于传统的统计学分析,无法对复杂的主观性强的评价和决策信息进行有效表示与分析,辅助决策存在一定局限性。据此,本文以复杂评价和决策问题为研究对象,以烟草行业为应用背景,借助模糊论、概率论以及粗糙集(rough sets,RS)等理论,尝试去构建一种广义上的数据分析方法。该方法结合心理学,应用范围广,能充分体现评价人的主观意识和决策心理,能为卷烟产品定性定量分析评价、生产经营管理决策提供更为合理的理论支持。

关键词：烟草信息化辅助决策概率论复杂评价模糊集 RS理论犹豫心理卷烟产品评价

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一种基于混合型数据表示的聚类集成算法

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郑州大学学报（理学版） 2019年第2期51卷 90-93页

作者：李鑫白亮山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西太原030006

将基聚类与原数据看作一个混合型数据,提出了一种基于混合型数据表示的聚类集成算法.该算法通过不断迭代更新以获得更好的基聚类,且结果保持了对原数据类结构和基聚类的一致性.与其他聚类集成算法进行了比较,结果表明,基于混合型数据表... 详细信息

将基聚类与原数据看作一个混合型数据,提出了一种基于混合型数据表示的聚类集成算法.该算法通过不断迭代更新以获得更好的基聚类,且结果保持了对原数据类结构和基聚类的一致性.与其他聚类集成算法进行了比较,结果表明,基于混合型数据表示的聚类集成算法是有效的.

关键词：聚类集成基聚类数据表示原数据类结构

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