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1. 基于并行混合网络融入注意力机制的情感分析

孙敏, 李旸, 庄正飞, 余大为

计算机应用 2020, 40 (9): 2543-2548. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019112020

摘要（360）

PDF （938KB）（621）

针对传统卷积神经网络（CNN）不仅会忽略词的上下文语义信息而且最大池化处理时会丢失大量特征信息的问题，传统循环神经网络（RNN）存在的信息记忆丢失和梯度弥散问题，和CNN和RNN都忽略了词对句子含义的重要程度的问题，提出一种并行混合网络融入注意力机制的模型。首先，将文本用Glove向量化；之后，通过嵌入层分别用CNN和双向门限循环神经网络提取不同特点的文本特征；然后，再把二者提取得到的特征进行融合，特征融合后接入注意力机制判断不同的词对句子含义的重要程度。在IMDB英文语料上进行多组对比实验，实验结果表明，所提模型在文本分类中的准确率达到91.46%而其F1-Measure达到91.36%。

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2. 云环境下方差定向变异遗传算法的任务调度

孙敏, 叶侨楠, 陈中雄

计算机应用 2019, 39 (11): 3328-3332. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019040635

摘要（393）

PDF （814KB）（244）

云环境下遗传算法（GA）的任务调度存在寻优能力差、结果不稳定等问题。对于上述问题，提出了一种基于方差与定向变异的遗传算法（V-DVGA）。在选择部分，在每一次迭代的过程中进行多次选择，利用数学方差来保证种群的多样性并扩大较优解的搜索范围。在交叉部分，建立新的交叉机制，丰富种群的多样性并提高种群整体的适应度。在变异部分，优化变异机制，在传统变异的基础上采用定向变异来提高算法的寻优能力。通过workflowSim平台进行云环境仿真实验，将此算法与经典的遗传算法和当前的基于遗传算法的工作流调度算法（CWTS-GA）进行比较。实验结果表明，在相同的设置条件下，该算法在执行效率、寻优能力和稳定性等方面优于其他两个算法，是一种云计算环境下有效的任务调度算法。

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3. 基于分类的自动初始化VVS跟踪算法

孙敏顾耀林

计算机应用

摘要（1191）

PDF （454KB）（964）

自动设定摄像机初始值成为增强现实领域中跟踪技术的热点问题。文中在虚拟视觉伺服（VVS)跟踪算法基础上利用Randomized Tree分类技术，将特征点匹配作为分类问题处理，再利用线性位置算法计算出摄像机的初始位置。通过实验验证了该方法的快速准确性和有效性。