一种基于演化算法进行句子抽取的多文档自动摘要系统SBGA

SBGA系统将多文档自动摘要过程视为一个从源文档集中抽取句子的组合优化过程,并用演化算法来求得近似最优解。与基于聚类的句子抽取方法相比,基于演化算法进行句子抽取的方法是面向摘要整体的,因此能获得更好的近似最优摘要。演化算法的评价函数中考虑了衡量摘要的4个标准:长度符合用户要求、信息覆盖率高、更多地保留原文传递的重要信息、无冗余。另外,为了提高词频计算的精度, SBGA采用了一种改进的词频计算方法TFS,将加权后词的同义词频率加到了原词频中。在DUC2004测试数据集上的实验结果表明,基于演化算法进行句子抽取的方法有很好的性能,其ROUGE-1分值比DUC2004最优参赛系统仅低0.55%。改进的词频计算方法TFS对提高文档质量也起到了良好的作用。     

一种新的带模糊权的粗糙聚类算法

针对粗糙聚类算法缺乏对数据比例变换的鲁棒性的问题，在粗糙聚类的框架下融合模糊聚类的思想，将临界区域中对象的模糊隶属度作为它们对于聚类中心调整的作用权值，得到一种带有模糊权的粗糙聚类算法（fuzzy weighing rough clustering algorithm, FWRCA）．实验表明，该算法不仅对于数据的比例变化具有鲁棒性，且在一定程度上克服了粗糙C均值聚类算法对划分阈值ε的敏感性，在性能上优于传统粗糙C均值聚类算法(如RCMCA)，可应用于水电工程科学等以原型模型为研究手段并有大量需做比例变换的观测数据的领域．     

Web模糊聚类方法及其应用

本文提出了Web模糊聚类的概念,给出了Web模糊聚美的过程模型WFCM并进行了详细阐述,沦述了Web模糊聚类在Web访问信息挖掘中,尤其是在Web用户聚类和Web页面聚类方面的应用．最后用实例证明了在Web页面聚类中使用Web模糊聚类的可行性。     

演化元胞自动机函数优化算法案例研究

BUMP是一个超多维,超多峰,超非线性的问题,被广泛应用于各种演化算法的性能比较。但最好解是未知的。基于元胞自动机的遗传算法报告了BUMP曾经发表过的最好解。该文设计了基于演化元胞自动机的新算法(ECAA)并获得了更好的结果。文中详细讨论了算法中各算子的设计方法及其在算法中扮演的角色,分析了该算法的极度并行,天然局部搜索等重要特性。     

一种基于网格环境的远程过程调用系统的设计与分析

在分析已有的基于远程过程调用的网格计算框架的基础上,提出了一种采用移动代理技术的新的系统框架,与以前地系统框架相比,提高了网络环境的透明性。文中还尝试提供了对信息查询功能的支持。最后用实验方式证明了其可行性和实用性。     

关于计算机专业开设逻辑与验证类课程教学的思考

首先介绍计算机科学中的逻辑与验证技术,接着概述国内大学哲学、数学和计算机专业开设相关课程的现状,然后分析慕尼黑工业大学计算机学院在逻辑与验证领域的研究,结合证明助手的开发和使用所设置的专业课程,并将其与国内大学计算机专业在数学基础课、数理逻辑/离散数学和逻辑学、函数式编程和函数式数据结构等课程进行对比分析,最后提出4点建议。     

基于符号执行的能耗错误检测方法

能耗是制约便携式智能设备发展的重要瓶颈.随着嵌入式操作系统的广泛应用,因不能合理使用操作系统的API而导致的能耗错误已经成为各种嵌入式应用开发过程中不容忽视的因素.为减少应用中的能耗错误,以符号执行技术为基础,根据禁止休眠类能耗错误的特点,设计了对应的能耗错误检测方法.该方法首先利用过程内分析,获得单个函数的符号执行信息.然后借助过程间分析对单个函数的符号执行信息进行全局综合,得到更为精确的执行开销、锁变量匹配等相关信息,以更好的检测能耗错误.同时,符号执行记录了对应的分支路径信息,利用该信息能够结合约束求解器较为方便的生成出错的测试用例,进而定位错误位置.通过示例和实验,验证了该方法在能耗错误检测方面的可行性和有效性.     

无间隙的车联网协助下载方法

车辆通过AP(access points)接入Internet具有低费用、高带宽以及低时延等优点,然而AP间的通信盲区(DA, dark area)使车辆只能间歇式接入Internet,造成网络的QoS难以得到保障。为了解决这一问题,提出一种面向高速公路场景的无间隙协助下载方法(NICDM, non-intermittent cooperative downloading method)。在NICDM中,目标车辆未完成的下载任务依据车速、任务大小以及DA距离等信息进行分解,并分别委托行驶方向上的最近2个AP协助下载;一组经过优化选择的协助车辆从AP获得数据,并在DA区转交给相遇的目标车辆;同时针对传输冲突提出了N-副本的冲突解决策略,进一步提高协助下载的稳定性。仿真结果表明,NICDM实现了目标车辆在整个DA区无间隙地获得数据,与相类似的方法相比,进一步提高了系统的QoS与吞吐量。     

基于依存分析的离合触发词合法分离形式判定

离合触发词的构词语素可能因插入、颠倒、省略而产生多种合法分离形式,这些分离形式与原形一样也能表征事件。为完整抽取事件,提出一种基于依存分析的离合触发词合法分离形式判定算法。该方法首先借助依存分析考察离合触发词合法分离形式在句中所受的依存约束,然后将这些约束转化为可计算的判定规则,最后利用判定规则对离合触发词的合法分离形式进行判定。实验结果显示,排除稀疏数据前,此方法的正确率、召回率、F值分别为82.2%、88.3%、85.1%;排除稀疏数据后,正确率、召回率、F值提升到82.4%、88.7%、85.4%。方法已基本具备应用潜质。