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1. 基于灰色关联分析的中文新闻事件关联性识别
刘盼盼, 洪旭东, 郭剑毅, 余正涛, 文永华, 陈玮
计算机应用    2016, 36 (2): 408-413.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.02.0408
摘要411)      PDF (895KB)(884)    收藏
针对中文新闻事件关联性识别准确率较低的问题,提出一种基于灰色关联分析(GRA)的中文新闻事件关联性识别算法,该算法是一种多因素分析法。首先,通过分析中文新闻事件的特性,提出三个影响事件关联性的因素,分别为触发词的共现性、事件的共享名词以及事件句的相似度;其次,对多个影响因素进行量化处理,计算每个影响因素的影响权值;最后,运用GRA将多个影响因素结合在一起,建立事件之间的灰色关联性分析模型,实现事件关联性识别。通过实验验证了三个影响因素对事件关联性识别的有效性,而且相对于只考虑单一影响因素的关联性识别算法,所提算法提高了事件关联性识别的准确率。
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2. 求解多场景护士分配问题的扰动变异遗传算法
胡廉民 洪旭东 黄翰
计算机应用    2012, 32 (12): 3548-3552.   DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.03548
摘要832)      PDF (782KB)(466)    收藏
针对当前经典的护士排班问题中的一个重要分支——护士分配问题,分析了病人护理等级的特点、护士和病人的配合关系、护士技术职称等方面对护士的工作负荷的影响,建立了一个改进的随机规划模型,使模型更符合中国医院的情况。然后根据问题解的结构,设计了一个扰动变异遗传算法,在解内部的每一个向量以一定概率添加扰动实现变异。实验结果显示,与最新的随机贪心算法、基于Benders分解的启发式算法对比,扰动变异遗传算法能在30min内得到更高质量的解,为护士每班次减少超过8.9%的工作负荷。特别地,在求解多场景、多约束,而且解的优势并非块状连续的护士分配问题中,扰动变异遗传算法优势更加明显。
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