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1. 基于症状构成成分的上下位关系自动抽取方法

王婷, 王祺, 黄越圻, 殷亦超, 高炬

计算机应用 2017, 37 (10): 2999-3005. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.10.2999

摘要（576）

PDF （1095KB）（551）

针对症状间上下位关系具有较强结构特性的问题，提出一种基于症状构成成分的上下位关系自动抽取方法。首先，通过观察症状实体，发现症状可以切分为原子症状词、修饰词等八种成分，且成分的构成序列满足一定的规则。然后，利用词法分析系统和条件随机场模型对症状进行切分和成分标注。最后，把症状之间的关系抽取看作一个分类问题，选取症状成分的构成特征、词典特征以及通用特征作为分类算法的特征；基于多种分类算法训练模型，将症状间的关系分为上下位关系和非上下位关系。实验结果表明，当选用支持向量机算法，同时选用三类特征时，取得了最好的效果，准确率、召回率和 F1值分别达到了82.68%、82.13%和82.40%。在此基础上，使用所提出的关系抽取算法，抽取了20619条上下位关系，构建了具有上下位关系的症状知识库。

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2. 无回溯并行多路径搜索测试向量生成算法

黄越于宗光万书芹

计算机应用 2010, 30 (05): 1390-1393.

摘要（372）

PDF （671KB）（980）

无回溯并行多路径搜索算法（NBMP）在生成测试向量过程中生成基于原始输入端奇异立方和与原始输出端关联的传输立方，并利用生成的奇异立方和传输立方生成测试向量。算法在实现过程采用无须回溯和多路径探索策略。通过分析和实验结果证明算法时间复杂度近似为线性。算法对ISCAS85基准电路中规模最大的8个电路进行实验，将实验结果与传统算法进行比较，结果表明NBMP算法故障覆盖率优于传统算法。

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3. 电力系统机组组合问题的动态双种群粒子群算法

李丹高立群王珂黄越

计算机应用

摘要（1739）

PDF （624KB）（1228）

针对标准粒子群优化算法易陷入局部最优点的缺点，提出了动态双种群粒子群优化算法（DDPSO）。该算法中两个子种群规模随进化过程不断变化，进化中分别采用不同的学习策略且相互交换信息。将该算法应用于机组组合问题中，采用实数矩阵编码方法对发电计划进行编码，将两层优化问题转化为单层优化问题，直接运用DDPSO算法求解。仿真结果表明，用该方法解决机组组合问题具有良好的精度和鲁棒性。