检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用与软件 2018年第12期35卷 187-192,307页

作者：胡迁黄青松刘利军冯旭鹏昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500 昆明理工大学教育技术与网络中心云南昆明650500

在自动问答系统中,用户提出的问题具有句式复杂和语义多变的特点。而自动问答知识库中资源有限,因此问句和答案句的语义表示和问句答案间的语义匹配是答案生成的关键^([1])。针对以上问题,提出一种基于自动文摘的答案生成方法。将答案... 详细信息

在自动问答系统中,用户提出的问题具有句式复杂和语义多变的特点。而自动问答知识库中资源有限,因此问句和答案句的语义表示和问句答案间的语义匹配是答案生成的关键^([1])。针对以上问题,提出一种基于自动文摘的答案生成方法。将答案生成转换为特征匹配和自动摘要问题,即计算问句间的相似度并以相似问题的答案构建原始答案集。利用循环神经网络构建序列到序列学习模型实现原始答案集的自动摘要,得到简洁准确答案。

关键词：答案生成自动文摘循环神经网络序列到序列学习模型

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基于改进的宽深度模型的推荐方法研究

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计算机应用与软件 2018年第11期35卷 49-54页

作者：王艺平冯旭鹏刘利军黄青松昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学教育技术与网络中心云南昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

现代社交网络的个性化博文推荐中,博文特征选取质量的高低直接影响了推荐的质量和效率。深度模型可以较高质量地提取出文本中句法和语义的特征。然而短文本特征稀疏且未考虑上下文语境的问题,普遍存在于文本推荐任务中。针对以上问题,... 详细信息

现代社交网络的个性化博文推荐中,博文特征选取质量的高低直接影响了推荐的质量和效率。深度模型可以较高质量地提取出文本中句法和语义的特征。然而短文本特征稀疏且未考虑上下文语境的问题,普遍存在于文本推荐任务中。针对以上问题,在现有宽深度模型的基础上,利用门限循环单元对其多层普通神经网络进行改进,提出宽深度门循环联合(Wide&Deep-GRU)模型,进一步探索浅层部分和深度部分的联合训练。使用从新浪微博获取的真实数据集分别与单一逻辑回归模型、单一深度神经网络模型和宽深度模型进行对比。实验表明,该方法整体上推荐质量较高,同时推荐效率较之前模型也有显著提高。

关键词：文本推荐排序模型深度学习门循环神经单元

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基于卷积神经网络的跨领域语义信息检索研究

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计算机应用与软件 2018年第8期35卷 73-78页

作者：谢先章王兆凯李亚星冯旭鹏刘利军黄青松昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学教育技术与网络中心云南昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

随着社会信息化的发展,信息检索成为了影响人们日常生活和生产工作的重要技术,同时人们对信息检索技术的要求也越来越高[1]。为了改进传统检索方式,基于卷积神经网络CNNs(Convolutional Neural Networks)提出一种语义信息检索模型,对句... 详细信息

随着社会信息化的发展,信息检索成为了影响人们日常生活和生产工作的重要技术,同时人们对信息检索技术的要求也越来越高[1]。为了改进传统检索方式,基于卷积神经网络CNNs(Convolutional Neural Networks)提出一种语义信息检索模型,对句子卷积特征和词聚特征进行映射训练,达到搜索近似语句的目的。实验表明基于卷积神经网络的近似语义检索模型相比传统检索模型有助于提高信息检索的质量。

关键词：卷积神经网络信息检索词向量 SVM 快速聚类

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基于主题与语义的对话语料关键词抽取方法

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计算机应用与软件 2018年第12期35卷 27-32,60页

作者：胡迁黄青松刘利军李帅彬冯旭鹏昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500 昆明理工大学教育技术与网络中心云南昆明650500

对话信息反映对话者的兴趣,为快速了解对话主题或内容,抽取对话中关键词非常有意义。传统的对话语料关键词抽取方法多基于词频或者共现关系,却忽略语义和主题,因此提出一种基于语义和主题自动关键词抽取方法。结合中文语料训练得到词向... 详细信息

对话信息反映对话者的兴趣,为快速了解对话主题或内容,抽取对话中关键词非常有意义。传统的对话语料关键词抽取方法多基于词频或者共现关系,却忽略语义和主题,因此提出一种基于语义和主题自动关键词抽取方法。结合中文语料训练得到词向量和主题模型;计算词的语义权重,包括词与全文语义相似度权重,词语义聚类权重,词性权重。根据词的语义权重得到Top-N词作为关键词;将TFIDF方法和语义权重方法抽取的关键词作为节点,基于节点间语义相似度建图,通过图迭代得到最终的关键词。该方法有效地解决传统算法忽略语义和主题的问题,同时兼顾词语频率。实验结果表明,该方法优于传统的TFIDF和TextRank方法。

关键词：对话语料关键词抽取语义信息主题信息

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适用于大规模超低占空比WSN的时间同步协议

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计算机应用研究 2018年第3期35卷 866-869页

作者：张茂兴迟子铖向凤红毛剑琳罗平昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500 阿坝师范学院四川汶川623002

时间同步是无线传感器网络的重要组成部分。在超低占空比休眠机制的无线传感器网络时间同步中,迫切需要解决节点间的时钟漂移问题。目前,仅有少数解决超低占空比无线传感器网络时钟漂移问题的协议。引入同步子层思想,提出一种类根节点... 详细信息

时间同步是无线传感器网络的重要组成部分。在超低占空比休眠机制的无线传感器网络时间同步中,迫切需要解决节点间的时钟漂移问题。目前,仅有少数解决超低占空比无线传感器网络时钟漂移问题的协议。引入同步子层思想,提出一种类根节点协同时间同步协议(TPCRC),采用首先实现同步子层的时间同步,然后实现同步子层间的时间同步,最后达到整个网络时间同步的方式,能有效解决时钟偏差(clock skew)校正后的时钟漂移问题。仿真实验表明,TPCRC能有效解决大规模超低占空比无线传感器网络时间同步中的时钟漂移问题。

关键词：无线传感器网络超低占空比周期休眠时钟漂移

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一类带学习与竞技策略的混沌天牛群搜索算法

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通信技术 2018年第11期51卷 2582-2588页

作者：赵玉强钱谦昆明理工大学信息工程与自动化学院云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

为解决单个体天牛须搜索算法在多维问题寻优时存在收敛慢的问题,提出了一种带有群体学习行为与竞技场竞争机制的天牛群搜索算法。首先,算法嵌入混沌序列生成天牛群体,使个体在移动中动态学习群体经验,以提高算法的收敛速度。其次,在一... 详细信息

为解决单个体天牛须搜索算法在多维问题寻优时存在收敛慢的问题,提出了一种带有群体学习行为与竞技场竞争机制的天牛群搜索算法。首先,算法嵌入混沌序列生成天牛群体,使个体在移动中动态学习群体经验,以提高算法的收敛速度。其次,在一部分聚集度过高的个体中引入竞技场机制,规则性转移劣败个体,以增强算法后期的探索能力,有效避免了局部寻优的问题。最后,对多维优化函数进行测试,并与粒子群算法和实数遗传算法进行对比。仿真结果表明,所提算法具有较快的收敛速度和较好的寻优能力,是一类有价值的新型群智能优化算法。

关键词：天牛群算法学习与竞技多维函数函数优化

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基于最优加权进化的自适应遗传算法及性能研究

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信息技术 2018年第11期42卷 68-72页

作者：赵玉强钱谦昆明理工大学信息工程与自动化学院云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

为了克服遗传算法收敛慢及容易陷入局部极值等问题,文中提出了一种基于最优加权进化的自适应遗传算法。该算法将具有相同搜索结果的进化代数(记为G_f)加权处理后得到的权重与个体适应度相结合来调整变异概率,并且算法根据G_f的值自适应... 详细信息

为了克服遗传算法收敛慢及容易陷入局部极值等问题,文中提出了一种基于最优加权进化的自适应遗传算法。该算法将具有相同搜索结果的进化代数(记为G_f)加权处理后得到的权重与个体适应度相结合来调整变异概率,并且算法根据G_f的值自适应的调节交叉和变异的操作次序,以便提高算法的搜索性能。此外,同代所有个体在交叉操作上应具有同等地位和相同概率,从而使算法的搜索在各个方向上保持均匀性,进而增大了优秀个体的产生机率。利用四个复杂函数进行仿真测试,结果表明,该算法在收敛能力和跳出局部极值的能力方面有较大的提升。

关键词：遗传算法自适应最优加权进化函数优化

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面向微博可信度评估的辩论图模型

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电子科技大学学报 2017年第2期46卷 392-398页

作者：黄青松戴丹冯旭鹏付晓东刘骊刘利军昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500 昆明理工大学教育技术与网络中心昆明650500

微博内容具有信息混杂和不确定性等特点,传统可信度判别方法存在一定局限性。因此,该文提出一种面向微博可信度评估的辩论有向图模型,从辩论的角度出发,以图模型直观、形象化地描述了辩论推演过程。通过话题语料构成争议节点,利用争议... 详细信息

微博内容具有信息混杂和不确定性等特点,传统可信度判别方法存在一定局限性。因此,该文提出一种面向微博可信度评估的辩论有向图模型,从辩论的角度出发,以图模型直观、形象化地描述了辩论推演过程。通过话题语料构成争议节点,利用争议间的主题情感和潜在逻辑关系定义规则可信度,并设置图中边的权值来代表争议间的防卫和攻击强度。根据相关算法得出结论的可信度,递归进行辩论图演化,得到需判别信息的可信度。实验结果表明该模型比传统方法综合指标值平均提升6%。

关键词：辩论争议节点有向图可信度

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一种新型自适应遗传算法在多峰函数优化中的应用

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软件导刊 2018年第6期17卷 85-87,91页

作者：张大科钱谦昆明理工大学信息工程与自动化学院云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

为解决传统遗传算法在一维多峰函数优化中容易陷入局部极值、收敛概率低、稳定性不理想等问题,提出了一种新型的自适应遗传算法。结合自适应差分进化算法流程,提出了一种基于种群适应度变化程度而变化的非线性交叉算子和变异算子,使算... 详细信息

为解决传统遗传算法在一维多峰函数优化中容易陷入局部极值、收敛概率低、稳定性不理想等问题,提出了一种新型的自适应遗传算法。结合自适应差分进化算法流程,提出了一种基于种群适应度变化程度而变化的非线性交叉算子和变异算子,使算法跳出局部极值,寻找到全局最优解,提升最优值迭代效率。函数测试实验表明,在一维多峰函数优化中,该算法在函数收敛概率、最优值迭代效率以及稳定性上比已有算法均有提高。

关键词：遗传算法自适应函数优化变异概率交叉概率

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基于混沌时间序列的模糊神经网络预测研究

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软件导刊 2018年第2期17卷 23-27页

作者：权鹏宇车文刚余任周志元昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

为研究混沌时间序列预测问题,提出了一种结合模糊神经网络的预测方法,对输入数据进行模糊规则提取,再经过优化得到最佳模糊规则库。通过神经网络的自适应学习能力调整隶属函数参数及网络权值等信息,对相关混沌时间序列进行预测。对Macke... 详细信息

为研究混沌时间序列预测问题,提出了一种结合模糊神经网络的预测方法,对输入数据进行模糊规则提取,再经过优化得到最佳模糊规则库。通过神经网络的自适应学习能力调整隶属函数参数及网络权值等信息,对相关混沌时间序列进行预测。对Mackey-Glass系统及Lorenz系统进行仿真实验,结果证明了该系统的有效性。

关键词：混沌时间序列神经网络模糊推理系统自适应学习

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