论文
8月7日
TL;博士:提出了一种改进的MOEA/D算法,该算法利用单调递增函数将单个目标函数变换为目标函数,使变换后的多目标问题非优势解的曲线形状接近原目标函数空间中坐标轴截距为1的超平面。
文摘:为了逼近多目标优化问题的Pareto最优解,Zhang和Li[8]最近提出了一种新的基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)。如果帕累托最优前沿的曲线形状是友好的,它可以很好地工作。否则,它可能会失败。本文提出了一种改进的MOEA/D算法(记为TMOEA/D),该算法利用单调递增函数将单个目标函数变换为目标函数,使变换后的多目标问题非优势解的曲线形状接近原目标函数空间中坐标轴截距为1的超平面。因此,我们可以使用MOEA/D的高级分解技术来近似均匀分布在帕累托前沿的帕累托最优解。数值结果表明,该算法具有良好的性能。
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大连海事大学
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TL;博士:本文构建了覆盖面广、信息粒度小的体育本体,利用SPARQL查询语言构建了体育信息语义检索系统,根据体育概念之间的“同义词”、“类”和“部分”关系实现了语义级的智能检索。
文摘:语义检索成为语义Web信息检索领域的研究热点。本体具有良好的概念层次和对逻辑推理的适当支持,是语义检索的有效工具。本文研究了WWW环境下体育信息的语义检索问题。首先,在领域本体模型的基础上,构建了覆盖面广、信息粒度小的体育本体;在此基础上,利用SPARQL查询语言构建了体育信息语义检索系统,根据体育概念之间的“同义词”、“类”和“部分”的关系,实现了语义级的智能检索。针对体育信息爆炸式增长的趋势,本研究具有一定的现实意义。betway亚洲
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浙江工商大学
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TL;博士:提出了一种网络舆情热点检测与分析模型,将传统向量空间模型(VSM)与支持向量机分类器相结合,对新文本舆情进行文本分类分析,结果表明了该方法的效率和有效性。
文摘:网络的飞速发展引起了人们对网络舆情的高度关注,及时掌握网络舆情,正确把握网络舆情的走向至关重要。文本挖掘是网络舆情分类和监测的基础,但由于网络舆情的半结构化特点,文本挖掘比纯文本处理要困难得多。针对这一问题,本文提出了网络舆情热点检测与分析模型。由于网络舆论的文本格式,我们引入传统的向量空间模型(VSM)来表达,然后使用Kmeans算法对某新闻网站采集的语料库进行文本聚类,并使用SVM分类器进行文本分类进行新文本舆论分析,实验结果表明了该方法的效率和有效性。
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TL;博士:本文以量子门作为量子计算神经元模型的基本单元,将量子神经网络与图像压缩相结合,建立了三层量子反向传播网络模型,并利用该模型实现了图像压缩与重构。
文摘:本文以量子门作为量子计算神经元模型的基本单元,将量子神经网络与图像压缩相结合,建立了三层量子反向传播网络模型,并利用该模型实现了图像压缩与重构。针对神经网络初始权值收敛较慢的问题,采用遗传算法对神经网络权值进行优化,并提出了夹紧机制对遗传算法进行改进。最后,将遗传算法与量子神经网络相结合,完成图像压缩。通过实验验证了改进算法的优越性。
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8月7日
TL;博士:提出了一种新的嵌入式linux内核移植方法,包括移植的具体实现和编译过程,对嵌入式系统的开发具有重要意义。
文摘:提出了一种新的嵌入式linux内核移植方法。介绍了Linux内核及其在ARM平台下的切割、编译和移植过程。移植操作系统可分为配置、切割源代码、交叉编译等。本文对上述步骤进行了较为详细的描述,包括切割的具体实现和编译过程。linux内核移植是嵌入式系统开发的前提和基础,对嵌入式系统的开发具有重要意义。
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