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1. 知识图谱增强的科普文本分类模型

唐望径, 许斌, 仝美涵, 韩美奂, 王黎明, 钟琦

《计算机应用》唯一官方网站 2022, 42 (4): 1072-1078. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021071278

摘要（873）

HTML （50）

PDF （1056KB）（386）

科普文本分类是将科普文章按照科普分类体系进行划分的任务。针对科普文章篇幅超过千字，模型难以聚焦关键信息，造成传统模型分类性能不佳的问题，提出一种结合知识图谱进行两级筛选的科普长文本分类模型，来减少主题无关信息的干扰，提升模型的分类性能。首先，采用四步法构建科普领域的知识图谱；然后，将该知识图谱作为距离监督器，并通过训练句子过滤器来过滤掉无关信息；最后，使用注意力机制对过滤后的句子集做进一步的信息筛选，并实现基于注意力的主题分类模型。在所构建的科普文本分类数据集（PSCD）上的实验结果表明，基于领域知识图谱的知识增强的文本分类算法模型具有更高的F1-Score，相较于TextCNN模型和BERT模型，在F1-Score上分别提升了2.88个百分点和1.88个百分点，验证了知识图谱对于长文本信息筛选的有效性。

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2. 基于拉格朗日一次插值的船舶故障录波时间同步

黄磊明, 王黎明, 陈钟琴

计算机应用 2017, 37 (8): 2427-2432. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.08.2427

摘要（722）

PDF （947KB）（795）

针对外部时钟同步法在船用条件下存在的难以实施、易受干扰、安全性低等问题，提出一种基于插值算法的船舶故障录波时间同步方式。首先，录波主机从合并单元上传的报文中提取出原始采样值和额定延时信息；然后，经时间修正还原真实的采样时刻；最后，利用拉格朗日一次插值运算得到同步时刻的重采样值。Matlab仿真实验表明，幅值误差可以通过适当提高采样频率的方式降低，相位误差对应的等效时延均不超过2 μs；样机实验结果显示，正常条件下有效值误差不超过±0.01%，加入故障信号后，基波和5次谐波的有效值误差分别低于±0.006%和-0.5%，两种情况下的等效时延均不超过-3.5 μs，同步精度达到了IEC61850规定的T4等级。

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3. 基于Bin位图索引的多维查询优化算法

王黎明程晓柴玉梅

计算机应用 2010, 30 (8): 2013-2016.

摘要（325）

PDF （462KB）（1160）

在属性基数（该属性可能的取值数）很高的情况下，简单位图索引需要占用太大存储空间。Bin位图索引可以很好解决这个问题。这种索引不像简单位图索引那样建立在不同的属性值上，而是建立在属性范围上，但候选检查往往占用大部分的查询时间。为了提高查询性能，提出一种排序方法来对各属性进行排序，以减少候选检查数目，并在此基础上提出动态预扫描算法。实验结果表明，排序和动态预扫描算法都取得了良好的效果。

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4. 协商僵局的消解策略研究

王黎明沈扬

计算机应用 2010, 30 (06): 1519-1522.

摘要（1273）

PDF （592KB）（953）

针对多议题协商中的僵局问题,提出了一个基于议题权值的优化策略。利用学习机制预测对手议题权值,并考虑多议题协商中各议题之间的相关性,在保证协商参与者利益的前提下,根据议题的权值,有针对性地调整议题预保留值的取值,从而能够打破僵局,并快速消解协商僵局,促使协商双方得到合理协商解,使得协商效率大大提高。

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5. 基于相似度和议题动态特性的协商策略

王黎明牛东升

计算机应用

摘要（1727）

PDF （1037KB）（792）

针对现有协商策略机制在处理动态议题方面的不足，提出了一种新的提议生成策略机制。一方面，该机制通过对现有机制的重新整合简化了META策略的设计；另一方面，对新机制中引入的折中算法进行改进，使之有效适应了协商过程中的议题动态变化。实验表明，该策略机制在议题动态变化时既保证了协商成功时间，又保证了协商双方联合效用，在议题动态性方面表现了良好的适应能力。

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6. 利用抽样技术和元学习的分布式关联规则挖掘算法

李梅花; 王黎明; 许红涛

计算机应用

摘要（1642）

PDF （767KB）（969）

结合动态项集计数技术和抽样的思想，利用元学习策略来产生频繁项集，提出了一个不共享内存的分布式关联规则挖掘算法DASM；引进了相似度的概念，并用之提高了挖掘的精确度。理论分析以及在IBM数据生成器生成的数据集上的实验均表明，DASM算法具有较高的挖掘效率和较低的通信量，适用于对效率要求较高的应用领域。

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7. 基于动态人工免疫的邮件分类算法研究

王小伟王黎明

计算机应用

摘要（2069）

PDF （760KB）（912）

使用虚拟基因库技术，对用于邮件分类的人工免疫系统（AISEC）进行改进，提出了动态人工免疫分类算法（DAICA）模型，改进了AISEC的抗体更新过程。当分类正确时，充分利用参与正确分类的抗体，快速改善抗体质量；当分类错误时，不再是简单地将参与错误分类的抗体直接移去，而是对这些移去的抗体进行体细胞高频变异，以保持先前遇到的抗原信息。还研究了新算法DAICA中使用的参数α与β对算法性能的影响。实验表明，这种改进可以提高分类准确率。

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