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一种基于词义向量模型的词语语义相似度算法_李小涛

针对基于词向量的词语语义相似度计算方法在多义词、非邻域词和同义词三类情况计算准确性差的问题,提出了一种基于词义向量模型的词语语义相似度算法.与现有词向量模型不同,在词义向量模型中多义词按不同词义被分成多个单义词,每个向量分别与词语的一个词义唯一对应.我们首先借助同义词词林中先验的词义分类信息,对语料库中不同上下文的多义词进行词义消歧；然后基于词义消歧后的文本训练词义向量模型,实现了现有词向量模型无法完成的精确词义表达；最后对两个比较词进行词义分解和同义词扩展,并基于词义向量模型和同义词词林综合计算词语之间的语义相似度.实验结果表明本文算法能够显著提升以上三类情况的语义相似度计算精度.

  • 2021-05-06
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基于突发事件的任务计划动态调整模型及算法_孙鹏

由于战场环境的复杂多变,在作战过程中会产生一些突发事件,这些事件主要包括新任务出现和平台实体失效.为应对作战中的突发事件,战前制定的任务计划在作战过程中需作出适应性调整,战时任务计划的调整是作战指挥控制领域的难点问题.首先,描述指挥控制组织的组成要素,分析在突发事件下任务计划调整的约束条件,建立以得到最小使命完成时间为目标函数,以任务完成质量、任务插入顺序和调整稳定性为约束的数学模型；其次,提出一种基于可行任务执行序列和贪婪算法（greedy strategy, GS）的任务计划调整方法,给出任务计划调整方法的设计思路和详细步骤；最后,结合联合登陆作战的案例进行仿真,仿真实验验证了所提出方法应对突发事件的可行性和有效性.

  • 2021-05-06
  • 阅读849
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基于改进花朵授粉算法的极限学习机模型_邵良杉

为提高瓦斯突出风险预测的准确率和效率,在极限学习机（ELM）模型的基础上构建预测模型ACFPA-ELM。采用核线性鉴别分析（KLDA）对瓦斯突出样本数据进行特征抽取,利用代价敏感思想修正ELM适应度函数,同时将Tent混沌搜索和自适应算子引入花朵授粉算法（FPA）中,优化ELM的初始输入权值和阈值,从而提高对瓦斯突出风险的预测能力。实验结果表明,相较于经典的SVM、BP和ELM单一预测模型以及改进的FPA-ELM和PSO-ELM复合预测模型,ACFPA-ELM模型在瓦斯突出风险预测的准确率、预测一致性以及运行效率方面均具有明显的优势。

  • 2021-05-06
  • 阅读455
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采用改进型SOS算法的光伏组件模型参数辨识_康童

针对当前大部分光伏（photovoltaic,PV）模型参数辨识算法均存在准确性低和可靠性差等问题,提出了一种采用改进型共生生物搜索算法（symbiotic organisms search,SOS）的光伏组件模型参数辨识方法。首先,为提高标准SOS算法的寻优性能,提出了新的改进型SOS算法,记做Im SOS算法。该算法在标准SOS算法的生物种群初始化阶段采用了准反射学习机制；在互利共生搜索阶段采用了改进受益因子策略；在偏利共生搜索阶段采用了收缩随机数产生因子区间策略。其次,给出了采用Im SOS算法求解基于实验测量电流—电压（I-V）数据的光伏组件模型参数辨识问题的具体步骤及实现流程。最后,利用实际Sharp ND-R250A5光伏组件进行实验,通过与标准SOS算法以及其他七种新颖智能优化算法进行对比验证,结果表明了Im SOS算法在光伏组件模型参数辨识的有效性和优越性。可见Im SOS算法为准确可靠地辨识光伏组件模型参数提供了一种新的有效方法。

  • 2021-05-06
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基于双麦克风模型的MPNLMS声反馈抑制算法_包泽胜

在单个麦克风的声反馈抑制系统中,基于μ准则的比例归一化最小均方（Proportionate normalized least mean square based onμ-law, MPNLMS）算法由于步长控制矩阵更优,总体收敛速度快,被广泛应用于声反馈抑制技术,但MPNLMS算法对滤波器系数的有偏估计会显著地降低其性能。针对上述问题,提出一种基于双麦克风模型的MPNLMS算法,系统中副麦克风估计主麦克风的有效输入信号,将估计信号与主麦克风输出信号相减之后所得的误差信号用于自适应滤波器系数的更新。仿真结果表明,提出的基于双麦克风模型的MPNLMS算法不再受制于扬声器输出信号与有效信号之间的相关性,而且上述算法的收敛速度、误差与最大增益均优于传统单个麦克风声反馈抑制系统中的MPNLMS算法。

  • 2021-05-06
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基于改进栈式核稀疏深度模型的大规模极化SAR地物分类算法_肖茹

地物分类是极化SAR应用的一个重要分支。传统的地物分类方法需要提取特征,通过分类器进行分类。在栈式稀疏自编码模型的基础上,提出一种鲁棒的极化SAR地物分类算法。采用基于Morlet小波核的最小二乘支撑向量机代替深度模型中常用的Softmax分类器。通过与栈式稀疏自编码网络相结合,在一定程度上克服了传统极化SAR影像地物分类方法受相干斑噪声影响,且结果过于粗糙的缺点,保证了分类结果中非匀质区域的连贯性和匀质区域的一致性。真实极化SAR数据仿真实验结果表明,该算法可以有效地提高分类精度,降低相干斑噪声的对分类精度的影响。

  • 2021-05-06
  • 阅读460
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基于和声搜索算法的RGV动态调度优化模型_王志刚

以2018全国大学生数学建模竞赛B题为例,针对RGV车间调度的具体案例,采用和声搜索算法和遗传算法,建立了RGV动态调度模型,解决车间CNC最优排布问题和RGV最短路径问题,得到了一个班次的RGV动态调度策略,以优化工业生产的实际过程.并代入3组系统作业参数,验证了模型的实用性和算法的有效性.

  • 2021-05-06
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复杂网络关键节点组识别问题模型和算法研究_江成

关键节点组识别问题,因其应用背景广泛,目前已经成为复杂网络微观层面的重要研究内容。随着大数据时代的到来,网络的规模愈加庞大,结构愈为复杂,现有基于仿真模拟和指标度量的传统识别方法受到很大局限,常常陷入局部最优解。同时,基于整数线性规划的识别模型存在不能够区分网络连通分支内部结构的缺陷。因此,亟需从网络整体结构和功能出发对关键节点组识别问题建模进行深入研究。为此,基于0-1二次约束二次规化理论建立识别模型,通过最小化二阶路径内连通节点对的个数,实现区分连通分支内部结构的能力。同时,提出了一种将贪婪搜索和局部置换相结合的启发式算法,以适应大规模网络的关键节点组识别。最后,在多组人工网络和真实网络数据集上实验分析,验证所提出模型和算法的正确性和有效性。

  • 2021-05-06
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