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A Multi-Objective Particle Swarm Optimization Algorithm Based on Decomposition and Multi-Selection Strategy

Computers, Materials & Continua 2025年第1期82卷 997-1026页

作者： Li Ma Cai Dai xingsi xue Cheng Peng School of Computer Science Shaanxi Normal UniversityXi’an710119China Fujian Provincial Key Laboratory of Big Data Mining and Applications Fujian University of TechnologyFuzhou350118China Information Construction and Management Center and Institute of Artificial Intelligence and Educational New Productivity Ningxia Normal UniversityGuyuan756099China

The multi-objective particle swarm optimization algorithm(MOPSO)is widely used to solve multi-objective optimization *** the article,amulti-objective particle swarm optimization algorithmbased on decomposition and multi-selection strategy is proposed to improve the search ***,two update strategies based on decomposition are used to update the evolving population and external archive,***,a multiselection strategy is *** first strategy is for the subspace without a non-dominated *** the neighbor particles,the particle with the smallest penalty-based boundary intersection value is selected as the global optimal solution and the particle far away fromthe search particle and the global optimal solution is selected as the personal optimal solution to enhance global *** second strategy is for the subspace with a non-dominated *** the neighbor particles,two particles are randomly selected,one as the global optimal solution and the other as the personal optimal solution,to enhance local *** third strategy is for Pareto optimal front(PF)discontinuity,which is identified by the cumulative number of iterations of the subspace without non-dominated *** the subsequent iteration,a new probability distribution is used to select from the remaining subspaces to ***,an adaptive inertia weight update strategy based on the dominated degree is designed to further improve the search ***,the proposed algorithmis compared with fivemulti-objective particle swarm optimization algorithms and five multi-objective evolutionary algorithms on 22 test *** results show that the proposed algorithm has better performance.

关键词： Multi-objective optimization multi-objective particle swarm optimization decomposition multi-selection strategy

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Using NSGA-Ⅲ for optimising biomedical ontology alignment

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CAAI Transactions on Intelligence Technology 2019年第3期4卷 135-141页

作者： xingsi xue Jiawei Lu Junfeng Chen College of Information Science and Engineering Fujian University of TechnologyFuzhouFujianPeople’s Republic of China Intelligent Information Processing Research Center Fujian University of TechnologyFuzhouFujianPeople’s Republic of China Fujian Provincial Key Laboratory of Big Data Mining and Applications Fujian University of TechnologyFuzhouFujianPeople’s Republic of China Fujian Key Laboratory for Automotive Electronics and Electric Drive Fujian University of TechnologyFuzhouFujianPeople’s Republic of China College of IOT Engineering Hohai UniversityChangzhouJiangsuPeople’s Republic of China

To support semantic inter-operability between the biomedical information systems, it is necessary to determine the correspondences between the heterogeneous biomedical concepts, which is commonly known as biomedical ontology matching. Biomedical concepts are usually complex and ambiguous, which makes matching biomedical ontologies a challenge. Since none of the similarity measures can distinguish the heterogeneous biomedical concepts in any context independently, usually several similarity measures are applied together to determine the biomedical concepts mappings. However, the ignorance of the effects brought about by different biomedical concept mapping’s preference on the similarity measures significantly reduces the alignment’s quality. In this study, a non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA)-III-based biomedical ontology matching technique is proposed to effectively match the biomedical ontologies, which first utilises an ontology partitioning technique to transform the large-scale biomedical ontology matching problem into several ontology segment-matching problems, and then uses NSGA-III to determine the optimal alignment without tuning the aggregating weights. The experiment is conducted on the anatomy track and large biomedic ontologies track which are provided by the Ontology Alignment Evaluation Initiative (OAEI), and the comparisons with OAEI’s participants show the effectiveness of the authors’ approach.

关键词： ontology ontologies transform together Ontology complex context effects

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基于NSGA-Ⅱ的大规模本体映射方法

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计算机应用 2014年第6期34卷 1622-1625,1630页

作者：薛醒思福建工程学院信息科学与工程学院福州350108

现有的基于进化算法的本体映射技术在面对大规模本体映射问题时,由于搜索空间太大导致算法效率低下,从而使其无法有效地在实际中得到应用。针对这一问题,提出了基于快速非支配排序的多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ)的大规模本体映射方法。该方... 详细信息

现有的基于进化算法的本体映射技术在面对大规模本体映射问题时,由于搜索空间太大导致算法效率低下,从而使其无法有效地在实际中得到应用。针对这一问题,提出了基于快速非支配排序的多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ)的大规模本体映射方法。该方法通过三个步骤来映射本体:1)通过基于邻居相似度的划分算法来将源本体划分为不相交的概念块;2)通过相关概念过滤方法来确定目标本体中同源本体概念块相关的概念块;3)使用NSGA-Ⅱ方法来完成概念块之间的映射并通过贪心算法集成最终的结果。使用OAEI 2012的小规模的书目本体测试数据集和大规模的生物医学本体测试数据集对所提出的方法进行测试。同OAEI 2012的参与者的比较结果表明,所基于NSGA-Ⅱ的大规模本体映射方法能够在较短的时间内获取较好的本体映射结果,因此该方法是有效的。

关键词：大规模本体映射本体划分算法快速非支配排序的多目标遗传算法

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基于局部标准匹配结果的本体匹配技术

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信息与控制 2016年第1期45卷 66-72页

作者：江荔薛醒思福州职业技术学院计算机系福建福州350108 福建工程学院信息科学与工程学院福建福州350118

针对已有的基于进化算法的本体匹配技术要求事先提供完整的标准匹配结果的缺陷,提出一种基于局部标准匹配结果的本体匹配技术.首先提出通过本体概念聚类算法以构建局部标准匹配结果,并在此基础上建立基于局部标准匹配结果的本体匹配问... 详细信息

针对已有的基于进化算法的本体匹配技术要求事先提供完整的标准匹配结果的缺陷,提出一种基于局部标准匹配结果的本体匹配技术.首先提出通过本体概念聚类算法以构建局部标准匹配结果,并在此基础上建立基于局部标准匹配结果的本体匹配问题的多目标优化模型;然后设计一种基于局部标准匹配结果的MOEA/D算法;最后,采用2012年的本体匹配评价竞赛的测试数据集进行实验,实验结果表明所提出的方法是有效的.

关键词：局部标准匹配结果 MOEA/D 多目标优化

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采用双向个体标注的本体匹配技术

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福州大学学报（自然科学版） 2016年第1期44卷 64-70页

作者：薛醒思王金水福建工程学院信息科学与工程学院福建福州350118

针对现实本体中缺乏双向标注的个体而导致的基于个体的本体匹配技术难以得到广泛应用这一问题,提出一种采用双向个体标注的本体匹配技术.该技术通过进化算法实现本体间自动化个体双向标注和概念匹配的过程.实验采用OAEI 2012的测试数据... 详细信息

针对现实本体中缺乏双向标注的个体而导致的基于个体的本体匹配技术难以得到广泛应用这一问题,提出一种采用双向个体标注的本体匹配技术.该技术通过进化算法实现本体间自动化个体双向标注和概念匹配的过程.实验采用OAEI 2012的测试数据集,结果表明所提出的方法是有效的.

关键词：双向个体标注进化算法本体匹配

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基于遗传算法的本体映射技术

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福建工程学院学报 2014年第1期12卷 74-78页

作者：薛醒思福建工程学院信息科学与工程学院福建福州350118

由于语义网分散的本质,同一个概念在不同的本体中可能有不同的定义方式,这就引起了所谓的本体异质的问题。本体异质问题严重地影响领域知识之间的共享,已经成为语义网应用系统间的交互与协作的瓶颈。目前用于发现本体中实体间的语义对... 详细信息

由于语义网分散的本质,同一个概念在不同的本体中可能有不同的定义方式,这就引起了所谓的本体异质的问题。本体异质问题严重地影响领域知识之间的共享,已经成为语义网应用系统间的交互与协作的瓶颈。目前用于发现本体中实体间的语义对应关系的本体映射技术成为语义网发展的关键技术。鉴于本体映射过程复杂的本质,文章为本体映射过程建立了单目标优化模型,并提出采用遗传算法来确定不同本体中实体间的对应关系。实验结果表明,所提出的方法是有效的。

关键词：本体映射遗传算法映射技术

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基于语义Web的信息检索改进模型的研究

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福建工程学院学报 2008年第3期6卷 299-302页

作者：薛醒思福建工程学院计算机与信息科学系

提出了基于语义Web下的信息检索改进模型,说明了该模型中每个组成部分的功能,并将该模型进行初步应用。结果表明,信息的查全率和查准率都有较好的改善。

关键词：语义网 RDF 本体信息检索

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行动导向教学模式的《Web应用程序设计》课程改革

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福建工程学院学报 2011年第4期9卷 400-404页

作者：薛醒思福建工程学院计算机与信息科学系福建福州350108

探讨在应用型本科IT类专业《Web应用程序设计》课程教学中引入行动导向教学模式的可行性,阐明了基于行动导向教学模式的课程改革基本思路,并对课程内容体系、教学方式方法和学习评价三方面进行深入探讨,提出了具体的、较为系统的改革方案。

关键词：行动导向 Web应用程序设计课程改革

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基于进化算法的生物医学本体匹配技术

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重庆大学学报 2023年第6期46卷 130-135页

作者：王颖薛醒思卢家伟黄艺坤福建工程学院信息科学与工程学院福州350118 福建师范大学协和学院信息技术系福州350117

由于生物医学本体拥有规模庞大的概念和复杂概念间关系,已有本体匹配技术难以高效确定生物医学本体匹配结果。为解决这一问题,构建了生物医学本体匹配问题优化模型,提出基于进化算法的生物医学本体匹配技术来确定最优匹配结果。在求解... 详细信息

由于生物医学本体拥有规模庞大的概念和复杂概念间关系,已有本体匹配技术难以高效确定生物医学本体匹配结果。为解决这一问题,构建了生物医学本体匹配问题优化模型,提出基于进化算法的生物医学本体匹配技术来确定最优匹配结果。在求解生物医学本体匹配问题时,采用一种新的生物医学本体概念相似度度量来确保匹配结果质量,并通过基于推理的概念对剪枝技术缩小算法的搜索空间,提高算法效率。实验结果表明,基于进化算法的生物医学本体匹配技术能有效匹配生物医学本体。

关键词：进化算法生物医学本体匹配概念对剪枝

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基于句法分析的代码摘要技术

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计算机应用 2015年第7期35卷 1999-2003页

作者：王金水薛醒思翁伟福建工程学院信息科学与工程学院福州350108 厦门理工学院计算机与信息工程学院福建厦门361024

针对词袋模型忽略了词条之间语义关系和概念结构的问题,提出一种基于句法分析的代码摘要技术。首先,该技术利用词性标注识别出最有可能体现代码特性的关键词;然后,通过块分析修正在词性标注过程中可能引入的错误;其次,对标识出的关键词... 详细信息

针对词袋模型忽略了词条之间语义关系和概念结构的问题,提出一种基于句法分析的代码摘要技术。首先,该技术利用词性标注识别出最有可能体现代码特性的关键词;然后,通过块分析修正在词性标注过程中可能引入的错误;其次,对标识出的关键词进行降噪,以减少文本噪声带来的不利影响;最后,从关键词中选取若干个权值最高的词以组成代码摘要。实验结果表明,与基于词频-逆文档频率(TF-IDF)和基于TF-IDF扩展的代码摘要技术对比,所提技术生成的代码摘要与参考答案的重叠率(overlap)至少分别提高了9%和6%,说明该技术能够生成更加准确的代码摘要。

关键词：代码摘要文本摘要句法分析自然语言处理程序理解

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