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基于ADGCN-MFM的多模态讽刺检测研究

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数据分析与知识发现 2023年第10期7卷 85-94页

作者：余本功季晓晗合肥工业大学管理学院合肥230009 合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室合肥230009

【目的】针对现有多模态讽刺检测研究对文本的情感信息和句法依存关系考虑不够全面的问题,提出一种基于情感-依存图卷积神经网络与模态融合的讽刺检测模型。【方法】该模型通过情感图和句法依存图增强文本模态的情感和句法信息,利用图... 详细信息

【目的】针对现有多模态讽刺检测研究对文本的情感信息和句法依存关系考虑不够全面的问题,提出一种基于情感-依存图卷积神经网络与模态融合的讽刺检测模型。【方法】该模型通过情感图和句法依存图增强文本模态的情感和句法信息,利用图卷积神经网络得到具有丰富情感语义的文本信息,随后通过模态融合的方式融合多模态特征,并利用自注意力机制过滤冗余信息,根据融合信息进行讽刺检测。【结果】实验结果表明,模型的准确率达到85.85%,相较于基线模型HFM、Res-BERT、D&R Net、IIMI-MMSD分别提升3.46、2.25、1.83、0.95个百分点;F1值达到84.80%,相较于基线模型中的较优者提升1.44个百分点。【局限】未在更多数据集上验证模型的泛化性与稳健性。【结论】所提模型可以充分挖掘到文本的情感和句法依存关系,有效提升了多模态讽刺检测的准确性。

关键词：多模态讽刺检测情感-依存图卷积神经网络模态融合

大数据：数据驱动的过程质量控制与改进新视角

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计算机集成制造系统 2019年第11期25卷 2731-2742页

作者：任明仑宋月丽合肥工业大学教育部过程优化与智能决策重点实验室

为了在制造业大数据环境下获得一种全局、动态、发展的新思维方式来研究解决生产运营管理中的各种问题,针对数据驱动的过程质量控制与改进,总结国内外研究现状,分析存在的问题和不足;将数据生命周期理论引入过程质量控制,提出一种基于... 详细信息

为了在制造业大数据环境下获得一种全局、动态、发展的新思维方式来研究解决生产运营管理中的各种问题,针对数据驱动的过程质量控制与改进,总结国内外研究现状,分析存在的问题和不足;将数据生命周期理论引入过程质量控制,提出一种基于数据生命周期的质量控制持续演进框架,详细阐述质量数据的收集、存储、更新以及应用于实时质量控制和持续改进的动态过程,并将数据、问题、知识关联起来,对质量数据的治理、重用以及质量知识的积累和传承问题进行了探索。最后指明了进一步的研究方向。

关键词：大数据生命周期过程控制质量预测工艺优化

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基于MFFMB的电商评论文本分类研究

数据分析与知识发现 2022年第1期6卷 101-112页

作者：谢星雨余本功合肥工业大学管理学院合肥230009 过程优化与智能决策教育部重点实验室合肥230009

【目的】为缓解在公开论坛、企业后台数据仓库的数据自动化分类及存储过程中,由于电商评论文本具有一词多义、信息分布稀疏等特点而造成的处理困难,本文设计基于BERT语言模型和多通道特征抽取的文本分类模型,实现评论文本的自动化分类... 详细信息

【目的】为缓解在公开论坛、企业后台数据仓库的数据自动化分类及存储过程中,由于电商评论文本具有一词多义、信息分布稀疏等特点而造成的处理困难,本文设计基于BERT语言模型和多通道特征抽取的文本分类模型,实现评论文本的自动化分类。【方法】考虑到中文文本的最小表达单元是字,通过BERT的字向量编码联动TextCNN缓解一词多义的问题。为捕获长距离上下文语义信息,模型设计了BERT联动BiLSTM的通道。充分利用BERT的微调机制,使字向量编码根据两个通道的特征抽取方式进行调整,从而得到适配局部和长距离特征抽取的字向量编码结果。模型最终融合两个通道的特征向量,完成文本分类任务。【结果】本文提出的MFFMB(Multi-Features Fusion Model BERT-based)模型在公开的电子商务评论多分类数据集上的准确率高达0.9007,相对于基线模型BERT+TextCNN、BERT+BiLSTM、BERT+LSTM+MaxPooling、BERT+LSTM+Attention分别提升2.36、8.55、4.61、5.11个百分点。同时,实验结果说明BERT和注意力机制的引入,相对于基线模型中的较优者,准确率分别提升约1.48和4.81个百分点。【局限】注意力机制仅在BiLSTM通道引入,没有在全局设计;本文模型未在更多数据集上验证效果。【结论】本文模型能够更好地结合多维度信息,更加充分地挖掘BERT预训练模型在文本分类任务上的作用,提高了分类的准确性。

关键词： BERT 多粒度特征融合长短时记忆网络注意力机制文本分类

基于TVFEMD-SE和YJQRG的短期风电功率多步概率密度预测

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系统工程理论与实践 2022年第8期42卷 2225-2242页

作者：张婉莹何耀耀杨善林合肥工业大学管理学院合肥230009 合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室合肥230009

针对短期风电功率预测问题,在现有概率预测方法的基础上,提出一种由基于时变滤波器的经验模态分解(time varying filter-based empirical mode decomposition,TVFEMD),样本熵(sample entropy,SE),Yeo-Johnson转换分位数回归(Yeo-Johnson transformation quantile regression,YJQR)和高斯核函数组成的多步概率密度预测模型.该方法首先采用TVFEMD分解技术将原始的风电功率分解为一系列相对平稳的分量,再应用SE理论对近似分量做叠加处理以降低任务量.之后对重构的各分量分别建立YJQR模型进行4步风电功率预测,模型的参数通过网格搜索进行综合优化选取,以使其预测性能达到最佳.最后将各个分位点下不同分量的分位数预测值进行累积,并作为高斯核函数的输入变量,实现风电功率多步概率密度预测.以2011年电工数学建模竞赛(electrician mathematical contest in modeling,EMCM)的风电数据集为算例,结果表明所提方法在保证分位数不交叉的情况下,在精度、不确定性和可靠性方面都表现出了更好的多步预测效果.

关键词：风电功率多步概率密度预测基于时变滤波器的经验模态分解 Yeo-Johnson转换分位数回归分位数交叉

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基于加权协同网络的制造服务组合方法

机械工程学报 2018年第16期54卷 70-78页

作者：任磊任明仑合肥工业大学教育部过程优化与智能决策重点实验室

为解决复杂制造业务过程中的广泛存在的资源运输、信息传递和知识共享问题,保障任务的高效执行,将协同能力作为服务竞争力评估和选择的重要指标,提出基于加权协同网络的制造服务组合方法。根据云平台上服务交互合作大数据分析,运用社会... 详细信息

为解决复杂制造业务过程中的广泛存在的资源运输、信息传递和知识共享问题,保障任务的高效执行,将协同能力作为服务竞争力评估和选择的重要指标,提出基于加权协同网络的制造服务组合方法。根据云平台上服务交互合作大数据分析,运用社会关系强度计算衡量协同效应以构建加权协同网络。以最大化整体Qo S值和协同效应为目标,建立制造服务选择多目标优化模型。通过双向学习、最优种群更新和群体交互速度更新机制,构造改进的引力搜索算法(Gravitational search algorithm,GSA)对模型求解。通过智能汽车云制造仿真试验,验证了模型和算法的有效性,得到符合实际制造场景的最优服务方案。

关键词：服务社会网络协同效应服务组合改进GSA

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多模态协同对比学习的方面级情感分析模型

数据分析与知识发现 2024年

作者：余本功邢钰张书文合肥工业大学管理学院合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室

[目的]为了充分提取各模态特征，实现多模态特征的对齐与融合以及下游任务的设计，提出一种多模态协同对比学习的方面级情感分析模型(MCCL-ABSA)。[方法]首先在文本侧利用方面词与句子中方面词编码的相似性，在图像侧利用图像经过随机... 详细信息

[目的]为了充分提取各模态特征，实现多模态特征的对齐与融合以及下游任务的设计，提出一种多模态协同对比学习的方面级情感分析模型(MCCL-ABSA)。[方法]首先在文本侧利用方面词与句子中方面词编码的相似性，在图像侧利用图像经过随机裁剪后在不同顺序下编码的相似性，分别构造对比学习所需的正负样本；其次设计对比学习任务的损失函数，学习到更具区分度的特征表示；最后使文本特征和图像特征充分融合，进行多模态方面级情感分析，同时联合对比学习任务，动态微调编码器。[结果]在数据集TWITTER-2015上，较基线模型的最高值准确率和F1值分别提高0.82%和2.56%；在数据集TWITTER-2017上，较基线模型的最高值准确率和F1值分别提高0.82%和0.53%。[局限]未进一步验证模型在其他数据集上的泛化性。[结论]所提模型能够有效地改善特征提取的质量，且能以简洁高效的下游结构实现特征融合，提升多模态情感分类的效果。

关键词：多模态方面级情感分析对比学习

考虑保险理赔模式和政府补贴的再制造产品市场优化策略

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中国管理科学 2023年

作者：张丽敏李凯周陶合肥工业大学管理学院过程优化与智能决策教育部重点实验室合肥工业大学

政府和企业为激发再制造产品的市场活力开始探索“保险+再制造”的创新模式，保险公司作为决策主体，其保险理赔模式和再制造费率优惠对再制造产品的推广应用具有重要影响。本文构建保险公司两种保险理赔模式下的动态博弈模型，研究保... 详细信息

政府和企业为激发再制造产品的市场活力开始探索“保险+再制造”的创新模式，保险公司作为决策主体，其保险理赔模式和再制造费率优惠对再制造产品的推广应用具有重要影响。本文构建保险公司两种保险理赔模式下的动态博弈模型，研究保险公司的保险理赔模式、再制造费率优惠以及政府补贴方式对闭环供应链利益相关方均衡决策、需求和利润的影响。结果表明：保险公司仅将再制造零部件纳入维修备件体系的运营模式并不总能推广更多再制造零部件，当产品零部件理赔率高于某阈值时，保险公司同时将新零部件和再制造零部件纳入维修备件体系能够推广更多再制造零部件；政府补贴能够提高再制造商的收益，并且补贴使用再制造零部件理赔的消费者比补贴再制造商更有利，但对制造商的利润损害也更大；然而，政府补贴对保险公司收益的影响还与单位补贴额有关，政府补贴在补贴额较大时能够提高保险公司利润，并且补贴使用再制造零部件理赔的消费者效果更好，但政府补贴在补贴额较小时将损害保险公司利润。

关键词：再制造保险理赔模式保险费率优惠政府补贴斯塔克伯格博弈

基于QoS多方异质评价与供需双约束的云制造服务推荐模型

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计算机集成制造系统 2023年第7期29卷 2351-2362页

作者：唐春华赵爽耀黄挺张强合肥工业大学管理学院安徽合肥230009 过程优化与智能决策重点实验室教育部安徽合肥230009

为解决云制造环境下服务资源评价模糊不确定性问题,优化服务推荐效果,提出一个基于服务质量(Quality of Service,QoS)多方异质评价与供需双约束的云制造服务推荐模型。首先,考虑服务提供方、云平台与服务用户多利益相关方的服务评价,兼... 详细信息

为解决云制造环境下服务资源评价模糊不确定性问题,优化服务推荐效果,提出一个基于服务质量(Quality of Service,QoS)多方异质评价与供需双约束的云制造服务推荐模型。首先,考虑服务提供方、云平台与服务用户多利益相关方的服务评价,兼顾数值、比值、自然语言、打星等多种异质评价形式,并利用基于情感词典的情感分析等方法对异质评价进行客观衡量,构建了包含服务时间(t)、成本(c)、可用性(av)、可维护性(ma)、可信任性(tru)和满意度(sat)六大QoS指标的多方异质评价体系;其次,构建了考虑供需双方匹配要求的双约束服务推荐模型,对多目标优选问题进行求解并对优选服务进行综合评价,最终得到融合客观优选与主观偏好的服务推荐列表。最后,以在云平台发布的一款小型遥控汽车加工服务为例,验证了所提模型的合理性与有效性。

关键词：云制造服务质量多利益相关方异质供需双约束服务推荐

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面向设计众包的产品概念方案评价与选择

计算机集成制造系统 2023年第10期29卷 3450-3461页

作者：彭张林杜一甫程啸先唐孝安张强合肥工业大学管理学院安徽合肥230009 过程优化与智能决策教育部重点实验室安徽合肥230009

针对设计众包模式下产品概念方案评价所面临的方案数量繁多、评价指标体系合理性差、指标权重可解释性不强以及确定性和不确定性信息难以融合等问题,提出一种面向设计众包的产品概念方案评价方法,并给出基于特征识别和专家判断的方案初... 详细信息

针对设计众包模式下产品概念方案评价所面临的方案数量繁多、评价指标体系合理性差、指标权重可解释性不强以及确定性和不确定性信息难以融合等问题,提出一种面向设计众包的产品概念方案评价方法,并给出基于特征识别和专家判断的方案初步筛选、基于$APPEALS模型的评价指标选取、基于DEMATEL法的指标权重初始确定、基于KANO模型的指标权重调整和基于证据推理的评价信息综合集成等关键流程和实现步骤。与其他方法相比,所提方法更好地考虑了产品成功的关键因素、评价指标间的相互影响、用户在方案选择中的话语权以及确定性与不确定性信息的融合集成。最后结合Design Boom众包平台上的众包案例对所构建评价模型进行分析,验证了该模型的可靠性和有效性。

关键词：设计众包产品设计概念方案综合评价证据推理