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1. 基于Prompt学习的无监督关系抽取模型

黄梦林, 段磊, 张袁昊, 王培妍, 李仁昊

《计算机应用》唯一官方网站 2023, 43 (7): 2010-2016. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022071133

摘要（546）

HTML （17）

PDF （1353KB）（237）

无监督关系抽取旨在从无标签的自然语言文本中抽取实体之间的语义关系。目前，基于变分自编码器（VAE）架构的无监督关系抽取模型通过重构损失提供监督信号来训练模型，这为完成无监督关系抽取任务提供了新思路。针对此类模型无法有效地理解上下文信息、依赖数据集归纳偏置的问题，提出基于Prompt学习的无监督关系抽取（PURE）模型，其中包括关系抽取和链接预测两个模块。在关系抽取模块中设计了上下文感知的Prompt模板函数以融入上下文信息，并将无监督关系抽取任务转换为掩码预测任务，从而充分利用预训练阶段获得的知识完成关系抽取。在链接预测模块中则通过预测关系三元组中的缺失实体提供监督信号联合训练两个模块。在两个公开真实关系抽取数据集上进行了大量实验，得到的结果表明PURE模型能有效利用上下文信息并且不依赖数据集归纳偏置，相较于目前最优的基于VAE架构的模型UREVA （Variational Autoencoder-based Unsupervised Relation Extraction model）在NYT数据集上的B-cubed F1指标上提升了3.3个百分点。

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2. 基于自适应竞争学习的教与学优化算法

王培崇, 冯浩婧, 李丽荣

《计算机应用》唯一官方网站 2023, 43 (12): 3868-3874. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023010025

摘要（133）

HTML （3）

PDF （1194KB）（101）

针对求解较高维度优化问题时教与学优化（TLBO）算法容易出现早熟、解精度降低等问题，提出一种自适应竞争学习教与学优化算法（ITLBOAC）。首先，在“教”算子中引入非线性变化的权重参数，以决定当前个体自身状态的保持能力以及调整当前个体向教师学习的态度，从而使当前个体在早期更多地向教师学习，以迅速提升自身状态，而后期更多地保持自身状态，以减缓教师对它的影响；其次，以生态学协同竞争机制为基础，引入基于近邻个体间的自适应竞争的“学”算子，从而使当前个体选择它的近邻个体，并且让个体们从协作演化逐渐过渡到竞争学习。在12个Benchmark测试函数上的测试结果表明，相较于其他4种改进TLBO算法，所提算法具有更好的解精度、稳定性和收敛速度，同时相较于TLBO算法有大幅提升，验证了所提算法适合于求解较高维度的连续型优化问题。选择压缩弹簧和三杆桁架设计问题进行测试的结果表明，ITLBOAC获得的最优值分别比TLBO算法下降了3.03%和0.34%。可见，在求解约束工程优化问题时，ITLBOAC同样值得信任。

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3. 融合头脑风暴思想的教与学优化算法

李丽荣, 杨坤, 王培崇

计算机应用 2020, 40 (9): 2677-2682. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010087

摘要（370）

PDF （864KB）（400）

针对教与学优化（TLBO）算法在求解高维问题时表现出的收敛速度慢、解精度低、易陷入于局部最优的问题，提出了一种融合头脑风暴思想的改进教与学优化算法（ITLBOBSO）。在该算法中设计了一种新的“学”算子，并以其替换TLBO算法中的“学”。该算法在种群的迭代过程中，当前个体首先执行“教”算子。随后，在种群中随机选择两个个体，令其中优秀的个体与当前个体执行头脑风暴式学习，提升当前个体的状态。为了赋予算法早期良好的探索能力和后期对新解的开发能力，在该算子的公式中引入柯西变异和一个与迭代次数关联的随机参数。进行的一系列的仿真实验表明，与TLBO算法相比，所提算法在11个Benchmark函数上的解精度、鲁棒性和收敛速度都有大幅度提升。在2个约束工程优化问题上，ITLBOBSO所求得的耗费成本比TLBO算法降低了4个百分点。由此验证了所提出的机制对克服TLBO弱点的有效性，所提算法适合用来求解较高维度的连续优化问题。

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4. 基于深层长短期记忆网络与批规范化的间歇过程故障检测方法

王硕, 王培良

计算机应用 2019, 39 (2): 370-375. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018061371

摘要（322）

PDF （961KB）（268）

传统的基于数据驱动的间歇过程故障诊断方法往往需要对过程数据的分布进行假设，而且对非线性等复杂数据的监控往往会出现误报和漏报，为此提出一种基于长短期记忆网络（LSTM）与批规范化（BN）结合的监督学习方法，不需要对原始数据的分布进行假设。首先，对间歇过程原始数据运用一种按变量展开并连续采样的预处理方式，使处理后的数据可以向LSTM单元输入；然后，利用改进的深层LSTM网络进行特征学习，该网络通过添加BN层，结合交叉熵损失的表示方法，可以有效提取间歇过程数据的特征并进行快速学习；最后，在一类半导体蚀刻过程上进行仿真实验。实验结果表明，所提方法比多元线性主成分分析（MPCA）方法故障识别的种类更多，可以有效地识别各类故障，对故障的整体检测率达到95%以上；比传统单层LSTM模型建模速度更快，且对故障的整体检测率提高了8个百分点以上，比较适合处理间歇过程中具有非线性、多工况等特征的故障检测问题。

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5. 改进的动态自适应学习教与学优化算法

王培崇

计算机应用 2016, 36 (3): 708-712. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.03.708

摘要（560）

PDF （816KB）（489）

为了克服教与学优化(TLBO)算法在求解函数优化问题时容易陷入局部最优、后期收敛速度慢、解精度较低等的弱点,提出了一种动态自适应学习和动态随机搜索机制的改进教与学优化算法。首先,在教师的教学过程中,引入一个线性变化的动态学习因子,来调整在迭代寻优过程中学生自身知识对本次学习的贡献价值。其次,为了提高算法的解精度,教师个体将执行动态随机搜索算法以加强对种群内的最优个体所在解空间的勘探。在14个标准测试函数上进行仿真实验,将所提算法与其他相关算法进行对比,结果表明所提算法不仅在求解精度,而且其收敛速度均优于标准TLBO算法,适合求解较高维的函数优化问题。

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6. 基于组合分类算法的源代码注释质量评估方法

余海, 李斌, 王培霞, 贾荻, 王永吉

计算机应用 2016, 36 (12): 3448-3453. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3448

摘要（734）

PDF （1127KB）（562）

源代码注释是软件的重要组成部分，研究者往往需要利用人工或自动化的方法产生分析注释，注释的质量评估也往往是通过人工来完成，这无疑是低效不客观的。为此，首先从注释的格式、语言形式、内容以及与代码相关度4个方面出发构建注释评估准则；进而，基于这一准则提出了一种基于组合分类算法的注释质量评估方法。该方法将机器学习以及自然语言处理技术引入到注释质量评估中来，利用分类算法将注释分为不合格、合格、良好、优秀四个等级。通过对基本分类算法的组合使用，使得评估效果进一步提高。组合分类算法的准确率和F1值较单独使用某一种分类算法提高20个百分点左右，除宏平均F1值外，各项指标都达到了70%以上。实验结果表明，所提方法能够很好地应用于注释质量评估。

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7. 基于胞腔均匀度的清浊模式码书设计算法

徐静云, 赵晓群, 蔡志端, 王培良

计算机应用 2016, 36 (12): 3374-3377. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3374

摘要（521）

PDF （589KB）（317）

清音和浊音线谱频率（LSF）参数分布具有差异性。为了提高声码器中LSF参数的量化性能，利用胞腔均匀度（CE）能定量表征清浊音LSF参数分布的差异程度，提出了一种基于CE的清浊模式码书设计算法。该算法首先根据CE推导出清音和浊音参与训练的LSF参数的数量比；然后剔除清音中指定数量的非典型LSF参数；最后重新训练出码书。实验结果表明，在相同码率情况下，该算法较码书共享算法谱失真降低2.5%，平均意见得分提高了2.3%，码书存储量下降了21.1%，并且适用于不传输清浊音标志的声码器。

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8. 基于改进科学计算浮点数压缩算法的工业远程监控数据无损压缩方法

仇杰, 梁久祯, 吴秦, 王培斌

计算机应用 2015, 35 (11): 3232-3237. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.11.3232

摘要（411）

PDF （927KB）（404）

为解决大量工业远程监控数据在通用分组无线服务(GPRS)网络上的传输延迟问题,提出了基于改进科学计算浮点数压缩(FPC)算法的工业远程监控数据无损压缩方法.首先,根据工业监控数据中浮点数部分的特点对原FPC算法中的预测器结构进行改进,并将该改进算法作为浮点数部分的压缩算法; 然后,与区间编码相结合作为整个数据域的压缩方法.改进前后的浮点数部分压缩实验结果表明改进的FPC算法提高了预测器的预测精度,且在保持较高压缩效率的同时提高了压缩率.与通用无损压缩算法相比,所提算法提高了12%以上的平均压缩率,减少了38.5%以上的平均压缩时间,使得传输时间降低了23.7%以上,在传输数据量大且传输速率不高的情况下大大提高了监控的实时性.

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9. 应用精英反向学习的混合烟花爆炸优化算法

王培崇高文超钱旭苟海燕汪慎文

计算机应用 2014, 34 (10): 2886-2890. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.10.2886

摘要（488）

PDF （719KB）（435）

针对烟花爆炸优化(FEO)算法容易早熟、解精度低的弱点，提出了一种精英反向学习(OBL)的解空间搜索策略。在每次迭代过程中均对当前最佳个体执行反向学习，生成其动态搜索边界内的反向搜索种群，引导算法向包含全局最优的解空间逼近，以提高算法的平衡和探索能力。为了保持种群的多样性，计算种群内个体对当前最佳个体的突跳概率，并依据此概率值采用轮盘赌机制选择进入子种群的个体。通过在5组标准测试函数的实验仿真并与相关的算法对比，结果表明所提出的改进算法对数值优化具有更高的收敛速度和收敛精度，适合求解高维的数值优化问题。

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10. 基于改进鱼群算法的路径测试数据生成

王培崇钱旭

计算机应用 2013, 33 (04): 1139-1141. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.01139

摘要（775）

PDF （464KB）（690）

针对自动化软件测试中测试数据自动化生成的问题，提出了一种基于人工鱼群算法的解空间搜索方案。为了提高人工鱼群算法的求解能力，在鱼群算法中引入混沌搜索机制。人工鱼群算法在每次迭代之后，将针对当前全局最优解进行局部混沌搜索，同时淘汰掉部分劣质个体；随后，根据种群的最佳个体收缩解空间搜索区域，并在该空间内随机产生部分新个体。最后，通过在两种三角形判定程序上的实验证明，该算法收敛速度快，求解精度高。

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11. 新的混合小生境鱼群聚类算法

王培崇钱旭雷凤君

计算机应用 2012, 32 (08): 2189-2192. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.02189

摘要（1052）

PDF （625KB）（422）

针对K-Means算法对于初始k值较敏感和容易过早收敛的问题，提出基于人工鱼群机制的K-Means聚类算法(NAFS)。首先，利用先验知识随机产生待求解问题的若干个聚类中心，组成一个鱼群环境；其次，利用鱼群个体的协作、竞争机制寻找满意的结果。鉴于人工鱼群算法后期容易陷入局部最优，根据鱼群聚集度引入小生境算法，改善种群的多样性，提高了算法的求解精度。在KDDCUP99数据集上的实验结果表明，该算法具有较高的聚类精度，适用于高维数据的聚类问题。

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12. 面向软件缺陷预测的互信息属性选择方法

王培金聪葛贺贺

计算机应用 2012, 32 (06): 1738-1740. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.01738

摘要（813）

PDF （452KB）（482）

软件开发过程中准确有效地预测具有缺陷倾向的软件模块是提高软件质量的重要方法。属性选择能够显著地提高软件缺陷预测模型的精确度和效率。提出了一种基于互信息的属性选择方法，将选择出的最优属性子集用于软件缺陷预测模型。方法采用了前向搜索策略，并在评价函数中引入非线性平衡系数。实验结果表明，基于互信息的属性选择方法提供的属性子集能提高各类软件缺陷预测模型的预测精度和效率。