基于改进人工蜂鸟算法的装船调度优化方法

1

作者 刘文远 周如意 厉斌斌 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第5期1462-1469,共8页

为提升散杂货进出港作业效率,减少船舶在港时间,提出一种基于改进人工蜂鸟算法的装船调度优化方法。首先,在综合考虑泊位、装船设备和堆场三部分因素相互影响的条件下,以船舶总在港时间为优化目标,构建协同调度优化模型。然后,鉴于人工... 为提升散杂货进出港作业效率,减少船舶在港时间,提出一种基于改进人工蜂鸟算法的装船调度优化方法。首先,在综合考虑泊位、装船设备和堆场三部分因素相互影响的条件下,以船舶总在港时间为优化目标,构建协同调度优化模型。然后,鉴于人工蜂鸟算法在求解离散问题的局限性,对人工蜂鸟算法进行离散化改造,进而提出一种改进型人工蜂鸟算法,引入自适应飞行参数控制蜂鸟个体的飞行方式,同时通过改进最优个体引导策略优化AHA的位置更新过程,进一步平衡AHA的全局探索与局部开发能力。为了进一步增强算法避免局部最优解的能力,引入了变异策略调整和优化蜂鸟的位置。最后,在基准测试函数上进行有效性实验,并与其他群智能优化算法进行对比,验证改进算法的寻优性能。进一步通过对散杂货港口的历史数据进行测试,采用改进算法进行求解计算,并与基础的人工蜂鸟算法进行了比较。实验结果表明,该策略缩短了船舶的在港时间,能够得出相对较优的调度方案,为港口船舶优化调度提供新方案,有一定的实际意义。 展开更多

关键词 人工蜂鸟算法 群体智能 优化 散杂货港口

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基于多层特征融合与增强的对比图聚类

2

作者 李志明 魏贺萍 +1 位作者 张广康 尤殿龙 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第6期1749-1754,共6页

现有大多数对比图聚类算法存在以下问题:生成节点表示时忽略了浅层网络提取的底层特征和底层结构信息;未充分利用高阶邻居节点信息;未结合置信度信息与拓扑结构信息来构建正样本对。为解决以上问题,提出了基于多层特征融合与增强的对比... 现有大多数对比图聚类算法存在以下问题:生成节点表示时忽略了浅层网络提取的底层特征和底层结构信息;未充分利用高阶邻居节点信息;未结合置信度信息与拓扑结构信息来构建正样本对。为解决以上问题,提出了基于多层特征融合与增强的对比图聚类算法。该算法首先融合不同层次网络提取的节点特征,以补充节点的底层结构信息;其次,通过节点间的局部拓扑相关性和全局语义相似度聚合节点信息,以增强节点表示的上下文约束一致性;最后,联合置信度信息和拓扑结构信息构建更多高质量正样本对,提高簇内表示一致性。实验结果表明,CGCMFFE在四种广泛使用的聚类评价指标上表现出优异的性能。理论分析和实验研究验证了CGCMFFE中节点底层特征、高阶邻居节点信息、置信度和拓扑结构信息的关键作用,证明了CGCMFFE的优越性。 展开更多

关键词 多层特征融合 对比图聚类 无监督学习

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以目的地为导向的基于成本优化的电动汽车充电导航策略

3

作者 申利民 常晓彤 +2 位作者 李成宇 赵国瑞 毛鹏皓 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第3期863-869,共7页

为了解决目的地导向的电动汽车路径规划和中途充电站选择问题,提出一种以目的地为导向的基于成本优化的电动汽车充电导航策略。首先,构建了基于目的地的电动汽车路径规划和充电导航架构;其次,根据市区道路和高速公路路网的特点,将道路... 为了解决目的地导向的电动汽车路径规划和中途充电站选择问题,提出一种以目的地为导向的基于成本优化的电动汽车充电导航策略。首先,构建了基于目的地的电动汽车路径规划和充电导航架构;其次,根据市区道路和高速公路路网的特点,将道路划分为低层道路和高层道路两个层次;考虑到用户充电和行驶成本以及结束充电后继续前往目的地的需求,低层路网内构建决策函数进行充电站选择并进行路径规划,高层路网使用改进的蚁群算法给出全程充电策略;最后,以某市城区和某高速公路为研究范围,对所提方法进行仿真验证,并与其他方法进行了比较。结果表明,在高层和低层路网中,所提出的充电导航策略能降低电动汽车的行驶和充电成本,而且确保低层路网中电动汽车充电完成后更快速地到达目的地。 展开更多

关键词 充电导航策略 电动汽车 路径规划 目的地导向

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有向复杂网络结构熵的软件动态执行关键节点挖掘算法 被引量：7

4

作者 王倩 胡松旺 +2 位作者 郭嘉伟 任家东 赵小林 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第4期884-889,共6页

软件缺陷具有继承性和传递性,根据软件动态执行的结构及节点间的关联关系,挖掘软件执行过程的关键点,对于软件缺陷的预防和排除具有重要意义.本文提出一种有向复杂网络结构熵的软件动态执行关键节点挖掘算法,首先,基于复杂网络思想将软... 软件缺陷具有继承性和传递性,根据软件动态执行的结构及节点间的关联关系,挖掘软件执行过程的关键点,对于软件缺陷的预防和排除具有重要意义.本文提出一种有向复杂网络结构熵的软件动态执行关键节点挖掘算法,首先,基于复杂网络思想将软件动态行为映射为有向复杂网络模型,进而引入结构熵的概念,根据节点的全局出度和入度,提出面向缺陷结构脆弱性和结构传播性的向下结构熵和向上结构熵的计算方法,并分别计算全局向下结构熵和向上结构熵的平均值,将满足平均结构熵的关键节点排名.最后,在开源软件数据集Cflow和Tar的最新版本上进行实验,与其它中心性算法对比并在SIR模型进行验证,在单个节点排名和前10名节点的关键性挖掘上证明了算法的有效性和优越性. 展开更多

关键词 软件安全 有向复杂网络 结构熵 关键节点

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基于GNN因果推断的结构增强漏洞检测模型

5

作者 司文 赵富成 +2 位作者 李硕 杨帅林 任家东 《燕山大学学报》 北大核心 2025年第4期309-318,共10页

针对现有漏洞检测方法基于单纯的图神经网络模型来提取图结构特征会出现信息标签与图结构直接存在分布外泛化情况从而导致检测效率低的问题,提出了一种基于图神经网络因果推断结合的结构增强漏洞检测模型。该模型将源代码视为一个线性... 针对现有漏洞检测方法基于单纯的图神经网络模型来提取图结构特征会出现信息标签与图结构直接存在分布外泛化情况从而导致检测效率低的问题,提出了一种基于图神经网络因果推断结合的结构增强漏洞检测模型。该模型将源代码视为一个线性化的令牌序列,首先基于词共现关系构建图结构,然后通过图神经网络的剩余连接将图分成因果图和混淆图,分层混淆变量,模拟因果变量与标签之间的因果性关系。最后对因果图和混淆图进行节点嵌入,实现图结构特征的增强。并在CodeXGLUE的真实基准数据集上进行了验证,检测结果在准确率、精确率、F1值上比最优基线方法分别提升了3.15%、3.77%、2.57%,在漏洞检测的性能上取得了显著提升。 展开更多

关键词 深度学习 图神经网络 因果推断 结构增强 漏洞检测

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软件群体中基于交互序列的频繁模式挖掘算法研究 被引量：5

6

作者 李维娜 任家东 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第5期1046-1051,共6页

互联网模式下,软件之间的交互日益频繁,具有交互特征的软件逐渐形成群体,其个体行为不断地影响着群体的特性.频繁模式挖掘是发现关联规则的一种重要技术,软件交互行为频繁模式对软件的安全性稳定性分析起着至关重要的作用.因此,从软件... 互联网模式下,软件之间的交互日益频繁,具有交互特征的软件逐渐形成群体,其个体行为不断地影响着群体的特性.频繁模式挖掘是发现关联规则的一种重要技术,软件交互行为频繁模式对软件的安全性稳定性分析起着至关重要的作用.因此,从软件群体交互的角度提出了一种频繁模式挖掘算法SG-FIP.首先,定义了软件群体,构建基于时间段滑动的交互序列挖掘模型;其次,定义了一种基于时间段及交互次数的序列权重,提升了交互模式的兴趣度.第三,定义了约束系数,在预定义的滑动时间段内挖掘得到针对性更强、实时性更高的交互模式.最后,实验结果验证了交互模型的可行性,SG-FIP算法的时间消耗在一定程度上优于先前算法,并且精简了先前算法的挖掘结果,提高了挖掘精度,高效地挖掘出了软件群体中的频繁模式. 展开更多

关键词 频繁交互模式 交互序列 交互权重 软件群体

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InterDroid:面向概念漂移的可解释性Android恶意软件检测方法 被引量：10

7

作者 张炳 文峥 +1 位作者 魏筱瑜 任家东 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2021年第11期2456-2474,共19页

针对Android恶意软件检测存在特征引入过程主观性高、特征选择过程可解释性差、训练模型检测效果不具备时间稳定性的问题,提出了一种面向概念漂移的可解释性Android恶意软件检测方法InterDroid,该方法首先通过高质量的人工Android恶意... 针对Android恶意软件检测存在特征引入过程主观性高、特征选择过程可解释性差、训练模型检测效果不具备时间稳定性的问题,提出了一种面向概念漂移的可解释性Android恶意软件检测方法InterDroid,该方法首先通过高质量的人工Android恶意软件分析报告引入权限、API包名、意图、Dalvik字节码4种特征.并通过自动化机器学习算法TPOT(tree-based tipeline optimization tool)获得InterDroid训练及对比算法,从而摒弃传统方法中繁复的模型选择与参数调整过程.其后,融入模型解释算法SHAP(shapley additive explanations)改进传统的特征包装方法,从而获得对分类结果具有高贡献度的特征组合用于检测模型训练.最后,通过曼惠特尼U(Mann-Whitney U,MWU)与机器学习模型的双重检验证明概念漂移现象在Android恶意软件检测中的存在性.并基于联合分布适配(joint distribution adaptation,JDA)算法提高检测模型对新时期Android恶意软件的检测准确率.实验表明:InterDroid筛选出的特征组合具备稳定性与可解释性.同时,InterDroid中的特征迁移模块可将自身对2019年、2020年新兴Android恶意软件的检测准确率分别提高46%,44%. 展开更多

关键词 Android恶意软件检测 可解释性 概念漂移 特征迁移 自动化机器学习

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复杂软件群体网络社团中关键节点挖掘算法 被引量：3

8

作者 李维娜 任家东 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第9期2022-2028,共7页

开源软件社区中的软件或大型软件系统往往由很多可以独立运行而且具有交互行为的软件系统或软件组件组成,这些软件组件及其配套软件组成软件群体,并且它们之间相互影响相互作用.软件群体中的关键软件对提高软件系统维护效率减少维护成... 开源软件社区中的软件或大型软件系统往往由很多可以独立运行而且具有交互行为的软件系统或软件组件组成,这些软件组件及其配套软件组成软件群体,并且它们之间相互影响相互作用.软件群体中的关键软件对提高软件系统维护效率减少维护成本至关重要.先前的学者从静态分析和动态分析的角度对单个软件进行了建模分析,得出了软件内部类的社团结构,但没有分析软件之间所具有的交互关系.本文从软件群体交互的角度提出了一种复杂软件群体网络中关键节点挖掘算法SGCPMining.首先,定义了软件群体,利用软件群体中软件与软件之间基于类库依赖,数据交换,数据共享,互相调用等信息流构建了基于时序及交互量权值的复杂软件群体网络模型及软件交互模型.其次,在软件交互模型的基础上,设计了社团支持度与边介数阈值支持度两种修剪阈值来得到用户感兴趣的挖掘结果,提出了一种复杂软件群体网络中的社团结构发现算法SGGroup Mining.第三,在发现的社团结构中提出了一种基于节点度的关键节点发现算法SG-CPMining.最后,从开源平台中采集软件交互数据,组建了软件交互网络模型,高效的挖掘出了软件群体中的社团及关键节点. 展开更多

关键词 复杂网络 软件群体 社团发现 关键节点

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基于站点地图的Web访问控制漏洞检测方法 被引量：1

9

作者 任家东 李尚洋 +2 位作者 任蓉 张炳 王倩 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第9期416-424,共9页

攻击者通常利用Web应用程序的访问控制漏洞实现对系统的非授权访问、信息窃取等恶意行为。针对Web应用程序的访问控制漏洞的检测问题,现有方法由于页面覆盖率低、检测过程开销大等问题,因此漏报率过高且效率低下。为此,基于动态分析,提... 攻击者通常利用Web应用程序的访问控制漏洞实现对系统的非授权访问、信息窃取等恶意行为。针对Web应用程序的访问控制漏洞的检测问题,现有方法由于页面覆盖率低、检测过程开销大等问题,因此漏报率过高且效率低下。为此,基于动态分析,提出了一种基于站点地图的Web访问控制漏洞检测方法。该方法首先为不同角色下的用户分别建立各自的站点地图,并形成不同角色的完整站点地图,再通过对其分析生成Web应用程序预期访问控制策略,构建非法测试用例进行动态访问并分析执行结果实现对未授权访问、越权访问等类型访问控制漏洞的检测。最后,在7个真实开源Web应用程序中对所提方法进行验证,结果表明该方法能有效降低开销,其页面覆盖率达到90%以上;发现了10个真实漏洞,准确率达到了100%。 展开更多

关键词 访问控制 站点地图 测试用例 漏洞检测 CVE分析

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ASE-ERNIE:一种基于ERNIE的中文指令动作序列生成方法 被引量：1

10

作者 赵逢达 郭凡 +2 位作者 李贤善 门旭静 王彬 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期1745-1753,共9页

中文结构灵活多样,同样的语义有多种表达方式,在中文指令过长或存在多组动作的情况下,家庭服务机器人很难正确理解并做出响应。此外,家庭环境的中文指令解析研究在数据方面仍然稀缺。现有的方法不能准确提取出指令中包含的全部动作序列... 中文结构灵活多样,同样的语义有多种表达方式,在中文指令过长或存在多组动作的情况下,家庭服务机器人很难正确理解并做出响应。此外,家庭环境的中文指令解析研究在数据方面仍然稀缺。现有的方法不能准确提取出指令中包含的全部动作序列。由此提出一种基于ERNIE方法的动作序列提取(ASE-ERNIE)模型来提取中文指令中的可执行动作序列,该模型通过动作类型和参数之间的关系提取指令信息,将动作序列的提取工作转化为序列标注任务。在指令中存在多组动作并且存在多个参数的情况下,依然能够提取出全部动作序列。通过实验验证了所提方法的有效性,动作序列提取任务的F 1值达到了80.37%。 展开更多

关键词 指令解析 动作序列 ERNIE方法 序列标注

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负面评论引导的高维多元数据可视分析系统

11

作者 吕梦雅 王晓龙 +4 位作者 李凯旋 孙梦梦 周莉莎 郭栋梁 赵静 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期937-947,共11页

随着互联网平台以及多用户社交网络的成熟,群体用户消费体验的参考价值日趋扩大,在海量评论数据中,负面评论对企业和消费者的参考价值更为突出,有效的面向负面评论的可视分析是有必要的.针对评论数据高维多元的特征,为了给企业和消费者... 随着互联网平台以及多用户社交网络的成熟,群体用户消费体验的参考价值日趋扩大,在海量评论数据中,负面评论对企业和消费者的参考价值更为突出,有效的面向负面评论的可视分析是有必要的.针对评论数据高维多元的特征,为了给企业和消费者提供全新的评论分析视角,以负面评论为切入点,给出负面评论的划定范围,提出了一个交互式的可视分析系统.首先,利用情感分析和意见挖掘方法处理用户评论数据,并提出评论个体影响力差异量化方法;其次设计了主题情感波纹图、评论比较视图等一系列交互式可视化表示方法,利用动态交互式方法构建多维度关联视图探索影响负面评论产生的因素,负面评论产生的原因及其个体化差异.3个案例的结果表明,所提系统是有效和实用的;同时,该系统还可扩展应用于其他领域的评论文本可视分析中. 展开更多

关键词 负面评论 情感分析 意见挖掘 可视分析

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面向YSU-Ⅱ下肢康复机器人语音交互系统的指令文本校对模型 被引量：1

12

作者 仲美玉 吴培良 +2 位作者 窦燕 张晓丹 孔令富 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期3633-3642,共10页

针对YSU-Ⅱ下肢康复机器人语音交互系统存在指令误识的问题,构建了基于双向门控循环单元的Seq2Seq模型来检测并纠正指令文本中的错误字符,提出一种基于指令上下文和关键字的注意力机制(CK Attention),用于捕获指令文本的上下文语义和关... 针对YSU-Ⅱ下肢康复机器人语音交互系统存在指令误识的问题,构建了基于双向门控循环单元的Seq2Seq模型来检测并纠正指令文本中的错误字符,提出一种基于指令上下文和关键字的注意力机制(CK Attention),用于捕获指令文本的上下文语义和关键字信息,以提升模型的文本校对能力。面向康复机器人的训练任务自行建立了语料库,并采用5次5折交叉验证法在该语料库上开展了相关实验,以客观评估模型性能。实验结果表明,所建模型适用于指令文本校对任务,CK Attention机制能够有效提升模型的文本校对性能,其检错F_(1)值和纠错F_(1)值分别达到97.72%和93.89%,对常用指令文本的校对时长在0.156 s~0.391 s之间。 展开更多

关键词 文本校对 语音交互 Seq2Seq 双向门控循环单元 注意力机制

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基于改进混合量子遗传算法的二相编码雷达波形优化 被引量：2

13

作者 张余 赵婧 +1 位作者 贾彦国 沈秀敏 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期129-140,共12页

针对当前雷达波形优化算法搜索策略单一、适用范围受限的问题,提出了一种基于改进混合量子遗传算法的二相编码雷达波形优化算法。所提算法采用了一种新的自适应旋转角度策略,根据迭代次数和余弦相似度动态调整旋转角度,提高了算法的收... 针对当前雷达波形优化算法搜索策略单一、适用范围受限的问题,提出了一种基于改进混合量子遗传算法的二相编码雷达波形优化算法。所提算法采用了一种新的自适应旋转角度策略,根据迭代次数和余弦相似度动态调整旋转角度,提高了算法的收敛速度、全局搜索能力和求解质量。仿真结果表明,与遗传算法、基本量子遗传算法和混合量子遗传算法相比,对于包含了单峰、多峰和非凸优化问题的6个标准测试函数,所提算法在质量和资源消耗上均表现更好;对于二相编码雷达波形优化,证实了使用所提算法优化波形是可行和有效的。 展开更多

关键词 相位编码 雷达波形 量子遗传算法 自适应旋转角度策略 峰值旁瓣电平

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具有表面张力的流体与运动固体耦合仿真方法

14

作者 王锋 吕梦雅 +3 位作者 孙梦梦 张健 唐勇 赵静 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期1471-1479,共9页

为了提高固液耦合的真实性,提出一种基于物质点法的具有表面张力的流体与运动固体的交互方法.首先使用物质点法仿真框架进行流体仿真,在构建水平集隐式表面并重采样流体表面粒子之后使用连续表面力模型进行流体表面张力的计算;然后通过... 为了提高固液耦合的真实性,提出一种基于物质点法的具有表面张力的流体与运动固体的交互方法.首先使用物质点法仿真框架进行流体仿真,在构建水平集隐式表面并重采样流体表面粒子之后使用连续表面力模型进行流体表面张力的计算;然后通过网格标记定位流体的自由表面与固液接触面,使表面张力计算更加准确;最后使用不同的背景网格分别存储流体和固体的速度场,使用冲量进行碰撞计算,以解决物质点法固液耦合时固有的黏附现象.实验结果表明,所提方法能够更真实地表现流体与运动固体耦合时的细节. 展开更多

关键词 表面张力 固液耦合 物质点法 流体模拟

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基于KNN离群点检测和随机森林的多层入侵检测方法 被引量：80

15

作者 任家东 刘新倩 +2 位作者 王倩 何海涛 赵小林 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期566-575,共10页

入侵检测系统能够有效地检测网络中异常的攻击行为,对网络安全至关重要.目前,许多入侵检测方法对攻击行为Probe(probing),U2R(user to root),R2L(remote to local)的检测率比较低.基于这一问题,提出一种新的混合多层次入侵检测模型,检... 入侵检测系统能够有效地检测网络中异常的攻击行为,对网络安全至关重要.目前,许多入侵检测方法对攻击行为Probe(probing),U2R(user to root),R2L(remote to local)的检测率比较低.基于这一问题,提出一种新的混合多层次入侵检测模型,检测正常和异常的网络行为.该模型首先应用KNN(K nearest neighbors)离群点检测算法来检测并删除离群数据,从而得到一个小规模和高质量的训练数据集;接下来,结合网络流量的相似性,提出一种类别检测划分方法,该方法避免了异常行为在检测过程中的相互干扰,尤其是对小流量攻击行为的检测;结合这种划分方法,构建多层次的随机森林模型来检测网络异常行为,提高了网络攻击行为的检测效果.流行的数据集KDD(knowledge discovery and data mining) Cup 1999被用来评估所提出的模型.通过与其他算法进行对比,该方法的准确率和检测率要明显优于其他算法,并且能有效地检测Probe,U2R,R2L这3种攻击类型. 展开更多

关键词 网络安全 入侵检测系统 KNN离群点检测 随机森林模型 多层次

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基于Landsat 8 OLI影像纹理特征的面向对象土地利用/覆盖分类 被引量：55

16

作者 裴欢 孙天娇 王晓妍 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期248-255,共8页

针对如何提高中低分辨率遥感影像分类精度,该研究以河北省石家庄市Landsat 8 OLI遥感影像为研究对象,对灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)纹理与伽博(Gabor)滤波器下的Gist纹理特征进行对比,应用J-M(Jeffries-Matusi... 针对如何提高中低分辨率遥感影像分类精度,该研究以河北省石家庄市Landsat 8 OLI遥感影像为研究对象,对灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)纹理与伽博(Gabor)滤波器下的Gist纹理特征进行对比,应用J-M(Jeffries-Matusita)距离可分离性分析GLCM最优纹理特征,并利用最佳指数法(optimum index factor,OIF)获取GLCM与Gist纹理特征的最佳特征组合;其次对面向对象分类的分割尺度进行研究,提出整体最优分割尺度计算方法;最后进行基于纹理特征的面向对象分类识别与精度评价,并与基于原始数据的面向对象分类结果进行对比。研究表明:Gist纹理特征使分类精度有了一定的提高,基于纹理数据的面向对象支持向量机(support vector machine,SVM)分类及面向对象K邻近法(K-nearest neighbor,KNN)分类的总体分类精度(overall accuracy,OA)分别比基于原始数据的2种方法分类精度提高3.67和3.33个百分点,基于纹理的面向对象SVM方法具有最高的精度,OA达到85.67%。不管是基于原始数据还是纹理数据,面向对象分类精度远高于最大似然分类(maximum likelihood classification,MLC)、马氏距离分类(mahalanobis distance classification,MDC)和SVM分类精度,且面向对象分类方法对纹理数据更为敏感。该文提出的基于纹理的面向对象分类方法有效提高了遥感影像分类精度,为区域土地利用/覆盖信息提取提供了有效的途径。 展开更多

关键词 遥感 土地利用 分类 纹理特征 面向对象分类 Gist特征 监督分类

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超短脉冲激光器加工工艺参数自适应及其生效技术 被引量：4

17

作者 李志明 田梦 +2 位作者 王子璇 王晓妍 申利民 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期1927-1935,共9页

为了解决超短脉冲激光数控加工中激光参数与加工速度等参数不匹配导致的加工宽度与加工深度过大或过小的问题,分别从作用机理推导、加工工艺参数内在规律探寻角度建立了基于激光参数及加工速度表示的加工宽度和加工深度表达式,进而建立... 为了解决超短脉冲激光数控加工中激光参数与加工速度等参数不匹配导致的加工宽度与加工深度过大或过小的问题,分别从作用机理推导、加工工艺参数内在规律探寻角度建立了基于激光参数及加工速度表示的加工宽度和加工深度表达式,进而建立超短脉冲激光器加工工艺参数求解模型。在基于UMAC的开放式数控系统基础上,针对加工速度匀速和变速两种情况,分别给出了超短脉冲激光器加工工艺参数自适应及生效的技术方案。通过仿真实验,验证了超短脉冲激光器加工工艺参数求解模型的预测性能,其对数控情境下超短脉冲激光器加工工艺参数自适应的相关研究工作,以及提高加工工艺实验效率、降低成本等均具有参考价值。 展开更多

关键词 工艺参数 自适应 超短脉冲激光器 加工速度 加工宽度 加工深度 等效脉冲数量 数控加工

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融合重要性采样和池化聚合的知识图推荐算法 被引量：6

18

作者 梁顺攀 涂浩 +2 位作者 王荣生 原福永 张熙瑞 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2021年第5期967-971,共5页

现有的知识图推荐模型通过聚合相邻实体节点的特征和结构信息来更新当前位置实体节点的嵌入表示,为了控制计算成本和维护模型的稳定性,通常使用随机的固定大小的采样邻域来替代完整的知识图.然而,这些方法存在两个问题:首先,随机选择的... 现有的知识图推荐模型通过聚合相邻实体节点的特征和结构信息来更新当前位置实体节点的嵌入表示,为了控制计算成本和维护模型的稳定性,通常使用随机的固定大小的采样邻域来替代完整的知识图.然而,这些方法存在两个问题:首先,随机选择的邻域限制了知识图用于辅助推荐的效果和稳定性.此外,多数模型只是对所采样邻居节点特征进行均值聚合,这种聚合方法没有充分挖掘所采样邻居节点对于目标节点影响的差异性.针对以上问题,本文提出了基于关系紧密度的重要性采样方法,通过计算关系紧密度选择对目标节点更重要的邻域,以及基于池化操作的聚合方法,通过引入池化层训练得到不同邻居节点对目标节点的差异化权值.在结合本文提出的两种方法后,本文提出基于图神经网络的知识图推荐算法KGCN-PL.最后,本文评估了所改进模型在5个真实世界数据集上的性能,与近几年提出的基于知识图的推荐算法进行对比,在AUC,召回率指标上均取得提升. 展开更多

关键词 知识图谱 邻域采样 邻域聚合 推荐系统 图神经网络

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融合类别特征扩展与N-gram子词过滤的fastText短文本分类 被引量：6

19

作者 李志明 孙艳 +1 位作者 何宜昊 申利民 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2022年第8期1596-1601,共6页

以提升fastText短文本分类模型性能为目标,从获取高质量的类别特征、降低N-gram子词中低类别区分贡献度子词对模型学习高类别区分贡献度语义特征时产生的干扰角度展开研究,提出基于TF-IDF的LDA类别特征提取方法以提升类别特征质量,提出... 以提升fastText短文本分类模型性能为目标,从获取高质量的类别特征、降低N-gram子词中低类别区分贡献度子词对模型学习高类别区分贡献度语义特征时产生的干扰角度展开研究,提出基于TF-IDF的LDA类别特征提取方法以提升类别特征质量,提出基于词汇信息熵的N-gram子词过滤方法过滤N-gram子词中低类别区分贡献度子词,并构建更专注于高类别区分贡献度语义特征学习的EF-fastText短文本分类模型.实验结果表明基于TF-IDF的LDA类别特征提取方法,以及基于词汇信息熵的N-gram子词过滤方法对于EF-fastText短文本分类模型性能提升是有效性的. 展开更多

关键词 短文本分类 fastText 类别特征 词汇信息熵 N-GRAM

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关于命名实体识别的生成式对抗网络的研究 被引量：5

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作者 冯建周 马祥聪 +1 位作者 刘亚坤 宋沙沙 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第6期1191-1196,共6页

本文结合条件生成式对抗网络(CGAN)和改进的Wasserstein生成式对抗网络(WGAN-GP),提出一种适合于命名实体识别任务的条件Wasserstein生成式对抗网络模型(CWGAN).该模型借鉴CGAN以文本描述为条件的图像概率分布的思想,来完成以句子序列... 本文结合条件生成式对抗网络(CGAN)和改进的Wasserstein生成式对抗网络(WGAN-GP),提出一种适合于命名实体识别任务的条件Wasserstein生成式对抗网络模型(CWGAN).该模型借鉴CGAN以文本描述为条件的图像概率分布的思想,来完成以句子序列为条件获得标注序列概率分布的任务.该模型的生成器和判别器都采用BiLSTM结构,不同的是生成器生成命名实体标签的概率分布,判别器则为生成器的生成质量打分并反馈给生成器,生成器根据反馈更新梯度从而提升生成标签概率的质量.另外,CWGAN采用梯度惩罚的方法来保证梯度在反向传播的过程中保持平稳,通过拉近真实样本分布和生成样本之间的Wasserstein距离,优化目标函数.最后通过实验验证了该方法的可行性和优越性. 展开更多

关键词 命名实体识别 生成式对抗网络 BiLSTM Wasserstein距离 CWGAN

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