熵权约束稀疏表示的短文本分类算法

针对短文本特征稀疏性问题,提出一种熵权约束稀疏表示的短文本分类方法.考虑到初始字典维数较高,首先,利用Word2vec工具将字典中的词表示成词向量形式,然后根据加权向量平均值对原始字典进行降维.其次,利用一种快速特征子集选择算法去除字典中不相关和冗余短文本,得到过滤后的字典.再次,基于稀疏表示理论在过滤后的字典上,为目标函数设计一种熵权约束的稀疏表示方法,引入拉格朗日乘数法求得目标函数的最优值,从而得到每个类的子空间.最后,在学习到的子空间下通过计算待分类短文本与每个类中短文本的距离,并根据三种分类规则对短文本进行分类.在真实数据集上的大量实验结果表明,本文提出的方法能够有效缓解短文本特征稀疏问题且优于现有短文本分类方法.     

基于MacBERT-BiLSTM和注意力机制的短文本分类研究

针对中文短文本上下文依赖性强,特征信息难以提取的问题,提出一种融合MacBERT、双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)、注意力(Attention)机制的短文本分类模型方法。利用预训练模型MacBERT得到动态词向量,输入BiLSTM模型中提取上下文关系特征。结合注意力机制分配不同的权重值,最后使用Softmax分类器得到分类结果。研究表明,该模型在THUCNews数据集上F₁值达到了95.63%,相较于基准模型BERT提高了2.18%,验证了其在短文本分类任务中的可行性和有效性。     

融合上下文信息图卷积的中文短文本分类方法

针对中文短文本特征提取存在语义特征稀疏的问题,为了弥补图卷积网络不能捕捉长距离上下文关联性的不足,引入双向长短时记忆网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM),提出BERT BGCN短文本分类模型.首先利用BERT对文本信息进行字符级编码作为图节点的特征值,其次通过全局共享的点互信息(Pointwise Mutual Information,PMI)关系作为节点间的边为每个文档构建一个单独的文本图,再次,聚合图卷积网络和BiLSTM的输出形成融合上下文信息的特征矩阵并输入到下一层的图卷积网络,最后输出到全连接层得到最终分类结果.本模型在3个中文短文本数据集与其他多个基线模型进行比较,实验结果表明,本模型在准确率方面优于其他基线模型.     

基于深度学习的焊缝缺陷X射线图像分类方法

针对工业领域中的焊缝缺陷分类难题,文中提出一种基于深度学习的分类方法,该方法借助图像分割技术形成专用的焊缝缺陷数据集,通过在数据集上的训练,使深度网络自动提取出缺陷特征并根据学到的特征对新分割出的缺陷区域进行分类,进而达到焊缝图像缺陷自动分类的目标。实验结果表明,该方法能够以96%的精度应用于目标场景。     

面向短文本的动态组合分类算法

 短文本分类是网络内容安全的一种主要方法.然而,短文本固有的关键词特征稀疏和样本高度不均衡等特点,使得难以直接使用现有针对长文本的分类算法.本文提出了一种针对短文本的动态组合分类算法.首先构造出一种树状组合分类器结构,可有效缓解短文本特征稀疏和样本高度不均衡对分类性能的影响;进一步,提出了一种动态调整策略来训练组合分类器,可以根据样本的分布特点自适应地调整分类器的组合结构.测试实验表明,相对于传统的单一分类方法和集成分类方法,动态组合分类算法在短文本分类中可以获得更好的准确率和召回率.     

基于ConvLSTM模型的短文本情感分类研究

CNN在处理短文本情感分类时,使用卷积层抽取局部特征,用最大池化层选取局部特征最大值,易忽略其长期序列特性。该文使用一种新的深度学习模型ConvLSTM,利用长LSTM替代CNN中的最大池化层,以减少局部信息的丢失并捕获句子序列中的长期依赖关系。在IMDB影评数据集和Amazon评论数据集上的实验表明,该模型较CNN和单纯的LSTM在准确率、召回率和F值等方面均有较明显的提高。     

结合词性的短文本相似度算法及其在文本分类中的应用

针对基于语义的短文本相似度计算方法在短文本分类中准确率较低这一问题,提出了结合词性的短文本相似度算法( GCSSA)。该方法在基于hownet(“知网”)语义的短文本相似度计算方法的基础上,结合类别特征词并添加关键词词性分析,对类别特征词和其他关键词的词性信息给定不同关键词以不同的权值系数,以此区别各种贡献度词项在短文本相似度计算中的重要程度。实验表明,该算法进行文本相似度计算后应用于短文本分类中较基于hownet的短文本分类算法在准确率宏平均和微平均上提升4%左右,有效提高了短文本分类的准确性。     

基于人工免疫RBF神经网络的分类模型研究

径向基函数(RBF)神经网络广泛应用于非函数逼近、模式识别等领域,是一种泛化能力强、训练速度快的智能信息处理方法,其隐层中心的选择很关键.用改进的人工免疫网络算法提取原数据集的特征数据,并以该特征数据作为RBF网络隐层节点的中心,从而自适应地确定聚类中心的数量和位置,提高了RBF神经网络的学习速度和精度.将改进后的人工免疫RBF应用于iris数据集分类和遥感影像分类中,实验证明了算法模型有效可行,且具有理想的分类准确率.与其它神经网络分类方法相比,大大提高了分类准确率.     

一种实体描述短文本相似度计算方法

中文实体描述短文本具有词语稀疏、语义离散、用词随意等特点。本文分析《知网》义原网络和词语相似度的关系,提出了短文本间语义相似度部分和短文本分类部分相结合的实体描述短文本间相似度计算方法。语义相似度部分分析《知网》义原网络和词语间相似度的关系,在计算词语间相似度和短文本间相似度的过程中弱化了浅层《知网》义原影响并均衡了义原权重,使义原相似度计算结果更加合理。短文本分类部分将短文本分解为义原向量,根据特定领域短文本的义原分布情况进行短文本分类。两部分结合得到实体描述短文本间相似度。本文方法的有效性在百度知识图谱数据分析竞赛任务1的测试结果中得到了证明。     

一种具有隐蔽色特征物体的图像分类方法研究

针对图像中某几类物体具有相似颜色特征而导致的分类困难问题,本文提出了一种具有隐蔽色特征物体的图像分类方法。该方法针对可见光图像中具有颜色隐蔽性物体而难以区分的问题,通过将二维图像的邻域像素空间特征与高光谱图像的谱段特征相结合并使用改进的局部线性嵌入降维算法实现了空谱联合的特征降维,最终利用主动学习胶囊网络训练高光谱数据分类器从而实现场景内目标的分类。通过改进的主动学习函数可以对更具代表性的样本进行标注,实现了利用小样本集对胶囊网络的训练,有效降低了样本的标注成本和模型的训练成本,提高了模型分类性能。实验表明,该算法运行在自建高光谱数据集上能够有效地分类隐蔽色特征物体和其他自然场景,针对隐蔽色目标的平均准确率达到了91%,针对所有类别物体的平均准确率达到了89.9%。     

IT审计在BOSS收入保障中的应用

面对竞争日趋激烈的市场,电信运营商越来越重视其收入保障策略的实施,而收入流失的风险主要发生在BOSS系统的运行和维护过程中.本文应用IT审计的方法在BOSS系统收入保障的方面进行了研究.文章首先分析了BOSS系统审计的必要性,提出了BOSS系统审计的步骤,以及在收入保障策略中BOSS系统审计的主要内容.     

内控审计——综合解决方案是关键

针对信息系统中越来越多的信息泄露或篡改事件,以及越来越复杂的业务访问类型,文中提出了一套内控审计的综合解决方案。此方案既解决了业务访问行为的审计问题,也强化了对运维行为的控制,实现了控制与审计的完整结合,它解决了目前常见业务网络中各种访问的行为审计和权限控制,为业务网的信息系统和服务器的安全持续运行提供了有效的保障,同时控制了人工操作的风险,对当前各组织机构的信息安全建设具备一定的借鉴意义。     

电费营业审计与电费财务审计

自从实行真正的“厂网分离”之后,电费的收入逐渐成为了供电企业的主要的营业收入。所以,对电费的营业审计和电费的财务审计成为了供电企业内部审计的重中之重。对电费的收入审计有利于加强供电企业的电费管理,促使电费的回收,降低电费的损失,提高经济效益。     

创新审计实践教学理念深化审计实验教学改革

审计专业实践教学的强化使其不断推进实验模式和实验内容的创新与改革,培养了广义创新的精神和推行能力,更好更快的培养学生的推行动手实力、分析和解决问题的实力。激发学生的潜能力,所以当今审计教育的目标就是提高以创新能力为更好核心的全面素质。因此我们应当不断创新审计实践教学理念,深化审计实验教学改革,从而培养出符合当今社会需求的具有实践创新能力的审计人才。     

内审——实施ISO9000的重要保证

介绍了作者在内部质量体系审核的实际工作中的一些体会。     

几种涉密网主机系统保护及审计技术的比较

论文比较详细地阐述了涉密网主机系统所面临的安全隐患,提出了涉密网主机安全防护所要解决的几个技术问题,并就可能实现的技术方法进行了探讨和比较。     

媒资审核信息反馈系统的设计

详细介绍了辽宁广播电视台媒资审核信息反馈系统的设计方案.分析了原媒资管理平台业务流程设计以及功能扩展需求,介绍了归档业务流程.在此基础上,介绍了适应辽宁台工作需要的媒资审核信息反馈系统的设计原理与流程,设计了代理模块和公告栏两部分软件,并列举了应用情况.详述了软件各部功能与接口参数配置.该媒资审核信息反馈系统可以提高生产效率,并且可以详细记录审核人及审核结果,方便查询,软件本身部署简单,易维护,适合推广.     

Oracle与Sybase数据库管理系统安全性比较

关系数据库系统在目前的应用中已占据主要地位,它的安全性也日益受到关注,论文针对关系数据库Oracle与SybaseSQLServer的安全管理实现方式进行讨论和比较,希望数据库用户能够更好地应用数据库管理系统提供的安全机制,使应用信息系统更加安全可靠。     

计算机辅助工程结算审计方法

工程结算中总会不同程度地存在一些数据失真问题。全面审计方法，不仅能够适当地评价工程结算造价中出现的数据失真问题，而且伴随信息技术日益广泛地应用于工程结算审计工作，已经具备了可行性。正确实施全面审计，是确保工程结算数据准确、做出适当评价和发挥工程结算审计监督作用的关键。本文结合工作实际及开始实行的“清单计价”模式，在分析工程结算造价失真现象的基础上，着力阐述全面审计的可行性及在计算机辅助工程结算审计中的具体应用。     

基于动态混合蜜罐的计算机安全系统

为了实现事前防御、事中检测、事后痕迹提取的安全系统,文中给出了一种动态混合蜜罐技术与实时的计算机痕迹提取相结合的安全保护系统的设计框架,通过动态混合蜜罐对计算机进行加强保护,并利用审计模块不断优化安全策略。同时,利用痕迹提取代理以及网络数据收集器对证据进行实时收集,将收集到的数据发送到服务器和分析器进行存储分析并提取犯罪证据。