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数字文本自动分类中特征语义关联及加权策略研究综述与展望

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现代图书情报技术 2016年第9期 17-26页

作者：李湘东巴志超高凡武汉大学信息管理学院武汉430072 武汉大学信息资源研究中心武汉430072 山东省科学院情报研究所济南250014

【目的】探讨目前针对书目、题录信息以及新闻网页、博客等新兴媒体开展的数字文本自动分类研究中存在的主要问题和可能的解决方向。【文献范围】基于机器学习方法的自动分类研究领域中,关于特征语义转换、特征扩展和加权策略等方面的... 详细信息

【目的】探讨目前针对书目、题录信息以及新闻网页、博客等新兴媒体开展的数字文本自动分类研究中存在的主要问题和可能的解决方向。【文献范围】基于机器学习方法的自动分类研究领域中,关于特征语义转换、特征扩展和加权策略等方面的主要研究成果及相关文献。【方法】按照主要研究、关键技术、现有成果水平和今后发展方向等方面进行分析归纳。【结果】针对特征语义转换、特征扩展和加权策略等研究领域,分析问题的现象和原因,指出当前研究在文本语义表示、各种知识库的利用等方面存在的不足。【局限】没有涉及分类过程中分类算法等其他比较成熟的研究领域。【结论】今后可以从向量空间模型与概率主题模型相结合、利用各种外部知识库并提高概念相似度计算能力、结合多种加权策略构建复合加权表示模型等方向开展分类研究,以提高数字文本自动分类的性能。

关键词：自动分类特征语义关联特征语义转换特征扩展加权策略

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基于加权策略的高分辨率遥感图像目标检测

计算机工程与应用 2021年第13期57卷 199-206页

作者：宋忠浩谷雨陈旭聂圣东杭州电子科技大学自动化学院杭州310018

针对遥感图像目标检测任务中存在的目标尺度差异大、检测精度低等问题,提出了一种基于加权策略的改进YOLOv3遥感图像目标检测模型。为提高对遥感图像中小目标的检测精度,增加具有较小感受野的特征图像的检测分支。设计了一种多尺度特征... 详细信息

针对遥感图像目标检测任务中存在的目标尺度差异大、检测精度低等问题,提出了一种基于加权策略的改进YOLOv3遥感图像目标检测模型。为提高对遥感图像中小目标的检测精度,增加具有较小感受野的特征图像的检测分支。设计了一种多尺度特征图像自适应加权融合方法,通过挖掘特征提取网络的表征能力,综合利用多尺度特征提高了目标检测精度。采用DIOR数据集的4类目标构建了一个新的遥感图像目标检测数据集,并进行了改进模型的训练与测试。实验结果表明,改进后的模型取得了80.25%的平均精度均值(mean Average Precision,mAP),相比于改进前提高了8.2%。将训练模型对RSOD、UCAS-AOD、NWPU VHR-10数据集进行测试,验证了改进模型具有较好的适应性。

关键词：遥感图像目标检测多尺度特征融合加权策略

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队列遍历算法的加权策略在蠕虫扩散中的应用

计算机技术与发展 2009年第5期19卷 166-169页

作者：周佳骏汪婷婷韦刚安庆师范学院安徽安庆246003 广西师范大学广西桂林541004 安阳工学院河南安阳455000

针对一般蠕虫不能感知目标环境及其改变,从而不能选择有效的扩散策略问题,采用加权树建模方法,给出一种蠕虫自动扩散模型,描述蠕虫"智能"扩散的本质特征和执行过程。基于队列遍历提出一种加权策略算法。分析和仿真实验结果表明,该模型... 详细信息

针对一般蠕虫不能感知目标环境及其改变,从而不能选择有效的扩散策略问题,采用加权树建模方法,给出一种蠕虫自动扩散模型,描述蠕虫"智能"扩散的本质特征和执行过程。基于队列遍历提出一种加权策略算法。分析和仿真实验结果表明,该模型具有较高的扩散效率,能够灵活描述和实现较为普遍的扩散。

关键词：加权策略队列遍历算法蠕虫扩散

结构时变失效概率函数估计的加权重要抽样方法

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机械强度 2023年第6期45卷 1387-1393页

作者：钱宇耕袁修开陈敬强厦门大学航空航天学院厦门361005

参数时变失效概率函数(Time-Dependent Failure Probability Function,TDFPF)是结构时变可靠性优化设计的关键问题之一,其估计的精度与效率决定了结构时变可靠性优化的效果。针对时变失效概率函数计算成本高的问题,基于结构复合极限状... 详细信息

参数时变失效概率函数(Time-Dependent Failure Probability Function,TDFPF)是结构时变可靠性优化设计的关键问题之一,其估计的精度与效率决定了结构时变可靠性优化的效果。针对时变失效概率函数计算成本高的问题,基于结构复合极限状态思想提出了基于加权重要抽样的结构时变失效概率函数估计策略。对于加权重要抽样进行扩展,仅需一次可靠性分析,即可得到时变失效概率函数的估计,避免了多次重复计算。为了验证所提方法的精度与效率,给出数值算例及工业机器人减速器结构时变算例。结果表明,对于时变失效概率函数估计问题,所提方法适用性好,能够以较高效率获得满意的结果。

关键词：时变可靠性时变失效概率函数加权策略重要抽样法随机模拟

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新型双模式加权机制及其对网络计算的影响

物理学报 2021年第17期70卷 382-396页

作者：李慧嘉黄照词王文璇夏承遗北京邮电大学理学院北京100876 天津理工大学计算机与通信工程学院天津300384

高效率的网络分析方法对于分析、预测和优化现实群体行为具有重要的作用,而加权机制作为网络重构化的重要方式,在生物、工程和社会等各个领域都有极高的应用价值.虽然已经得到越来越多的关注,但是现有加权方法数量还很少,而且在不同拓... 详细信息

高效率的网络分析方法对于分析、预测和优化现实群体行为具有重要的作用,而加权机制作为网络重构化的重要方式,在生物、工程和社会等各个领域都有极高的应用价值.虽然已经得到越来越多的关注,但是现有加权方法数量还很少,而且在不同拓扑类型和结构特性现实网络中的效果和性能有待继续提高.本文提出了一种新型的双模式加权机制,该方法充分利用网络的全局和局部的重要拓扑属性(例如节点度、介数中心性和紧密中心性),并构建了两种新型的运行模式:一种是在原始模式中通过增加桥边的权重来提高同步能力;另一种是在逆模式中通过弱化桥边的权重来提高聚类检测.此外,该加权机制仅受单一参数α的影响,非常便于调控.在人工基准网络和现实世界网络中的实验结果均验证了该模型的有效性,可以广泛应用于大规模的现实世界网络中.

关键词：复杂网络加权策略通信邻域图聚类结构

基于聚类结果内部评估的加权多视图聚类算法研究

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基于聚类结果内部评估的加权多视图聚类算法研究

作者：徐浩琦东莞理工学院

学位级别：硕士

聚类是一种重要的数据分析方法,在数据挖掘、模式识别和图像分析等领域有着广泛的应用。传统的单视图聚类中,一个数据对象用一组特征来表示,这在一定程度上限制了聚类结果的准确性。相对于单视图聚类,多视图聚类将来自不同视图的多组特... 详细信息

聚类是一种重要的数据分析方法,在数据挖掘、模式识别和图像分析等领域有着广泛的应用。传统的单视图聚类中,一个数据对象用一组特征来表示,这在一定程度上限制了聚类结果的准确性。相对于单视图聚类,多视图聚类将来自不同视图的多组特征进行整合,充分利用不同视图之间的一致性和互补性,以获得更准确的聚类结果。在多视图聚类中,加权多视图聚类通过为各个视图加权获得一个组合视图,用于生成最终的聚类结果。本文提出一种基于聚类结果内部评估的加权多视图聚类算法。首先,注意到在很多情况下真实数据近似服从高斯分布,而聚类结果的内部评估指标对于这种分布的数据一般可以给出比较准确的聚类质量估计,因此提出利用内部评估指标估计组合视图的聚类质量,通过最大化组合视图的聚类质量估值来确定各个视图的权重。其次,通过选择归一化割算法作为基础单视图聚类算法、采用Dunn指数(Dunn Index)作为聚类结果内部评估指标、引入一种启发式算法计算尺度参数、设计一种基于聚类结果内部评估的自适应权重初始化与更新方法,实现了一种基于聚类结果内部评估指标的加权多视图聚类算法。最后,利用公开的图像和文本数据集进行了实验。对算法各个主要部分分别进行了实验验证,实验结果表明了各部分的有效性。与其它一些多视图聚类算法进行了对比实验,结果显示本文算法能够取得更好或接近的结果,验证了完整算法的有效性。

关键词：多视图聚类内部评估指标加权策略

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基于加权超图随机游走的文献关键词提取算法

电子学报 2018年第6期46卷 1410-1414页

作者：马慧芳刘芳夏琴郝占军西北师范大学计算机科学与工程学院甘肃兰州730070

针对科技文献类标题短文本关键词提取时,已有自然语言处理算法难以建模文献时间与权威性且短文本词语较少建模往往存在高维稀疏问题,本文提出了一个综合实时性以及权威性的关键词提取算法为研究者进行相关推荐.该方法将文献标题视为超边... 详细信息

针对科技文献类标题短文本关键词提取时,已有自然语言处理算法难以建模文献时间与权威性且短文本词语较少建模往往存在高维稀疏问题,本文提出了一个综合实时性以及权威性的关键词提取算法为研究者进行相关推荐.该方法将文献标题视为超边,将标题中不同词项视为超点来构建超图,并对超图中的超边与超点同时加权,进而设计一种基于加权超图随机游走的关键词提取算法对文献标题的词项进行提取.该模型通过对文献来源,发表年份以及被引次数建模来对超边进行加权,根据节点之间的关联度以及每对节点在特定标题中的共现距离对超点加权.最后,通过超图上的随机游走计算出节点的重要性进而确立可推荐的关键词.实验表明,与三种基准短文本关键词提取算法相比,本文算法在精确率和召回率方面均有所提高.

关键词：加权超图加权策略关键词推荐随机游走自然语言处理数据挖掘

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路面影像破损加权评定方法

中国公路学报 2009年第4期22卷 45-49页

作者：李清泉刘向龙武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079 交通部科学研究院北京100029

为了解决经典的基于影像分块的统一破损指数评定方法(UCI方法)评定结果不合理的问题,提出了一种新的基于加权策略的路面影像破损评定方法。该方法首先对影像分割后的二值影像进行分块;然后统计各子块中潜在破损像素在子块中的比重,并将... 详细信息

为了解决经典的基于影像分块的统一破损指数评定方法(UCI方法)评定结果不合理的问题,提出了一种新的基于加权策略的路面影像破损评定方法。该方法首先对影像分割后的二值影像进行分块;然后统计各子块中潜在破损像素在子块中的比重,并将其作为该子块的破损程度值;最后通过对子块化后的矩阵加权统计得到影像的破损指数。试验结果对比表明:该方法比UCI方法能更准确地反映出路面破损的程度。

关键词：道路工程路面影像加权策略破损检测统一破损指数

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超簇加权的集成聚类算法

计算机科学与探索 2021年第12期15卷 2362-2373页

作者：薛红艳钱雪忠周世兵江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122

大多数集成聚类算法使用K-means算法生成基聚类,得到的基聚类效果不太理想。通常在使用共协矩阵对基聚类进行集成时,忽视了基聚类多样性的不同,平等地对待基聚类,且以样本为操作单元生成共协矩阵。当样本数目或集成规模较大时,计算负担... 详细信息

大多数集成聚类算法使用K-means算法生成基聚类,得到的基聚类效果不太理想。通常在使用共协矩阵对基聚类进行集成时,忽视了基聚类多样性的不同,平等地对待基聚类,且以样本为操作单元生成共协矩阵。当样本数目或集成规模较大时,计算负担显著增加。针对上述问题,提出超簇加权的集成聚类算法(ECWSC)。该算法使用随机选点与K-means选点相结合来获取地标点,对地标点使用谱聚类算法得到其聚类结果,再将样本点映射到与之最近邻的地标点上生成基聚类。在此基础上,以信息熵为依据计算基聚类的不确定性,并对基聚类赋予相应权重,使用加权的方式得到加权超簇的共协矩阵,对共协矩阵使用层次聚类算法得到集成结果。选取7个真实数据集和4个人工数据集作为实验数据集,从准确度、鲁棒性和时间复杂度方面进行验证。对比实验结果表明,该算法能够有效提升集成聚类的性能。

关键词：地标点采样谱聚类聚类集成共协矩阵加权策略