摘要：针对花朵授粉算法(Flower pollination algorithm,FPA)易陷入局部极值、后期收敛速度慢的不足,提出一种基于引力搜索机制的花朵授粉算法.该算法在基本花朵授粉算法的全局寻优部分,采用花朵个体间的万有引力和算法本身的莱维飞行共同实现个体位置的更新,使花朵受莱维飞行和个体间引力的双重影响,个体在通过优化信息的共享向质量大(最优位置)的个体靠近,且个体间的万有引力牵制莱维飞行的随机游走.同时又利用莱维飞行的跳跃及不均匀性步长避免个体陷入局部极值,从而提高算法的寻优能力.通过对高维单峰函数、高维多峰函数、低维函数及多峰复杂函数的优化实验结果表明,改进算法的寻优性能显著优于基本的花朵授粉算法,其收敛速度、收敛精度、鲁棒性均较对比算法有较大提升.最后,利用改进算法对弹簧张力设计问题、压力管设计问题2个工程实例进行测试,获得了较好的结果.仿真实验结果佐证了改进算法的有效性和可行性.

摘要：随着云计算下数据外包的流行,可搜索加密的重要性日益凸显。针对Yang等提出的多用户关键词合取搜索方案中,用户必须给全所有关键词值这一局限,设计了一个改进方案。随后,详细分析了新方案的正确性、安全性及运行效率。分析表明,新方案在维持原方案安全性的基础上,实现了用户仅需提交部分关键词这一实用功能。新方案运行效率出色,在云计算"瘦客户机"应用背景下有一定的实践价值。最后附带给出了新方案的一个简易实现。

摘要：随着射频识别技术的成熟和制造成本的不断下降,现代供应链系统已开始应用RFID技术对流通对象进行实时跟踪和追溯.论文针对供应链环境中RFID对象的包含关系追溯需求及包含特征,提出一种有效的几何向量编码策略.首先,根据读写器自动探测到的记录设计一种时态包含树,以建立不同对象之间的时态包含关系.然后,基于两个向量之间可以插入无限向量的思想,根据容器对象向量包含的几何夹角对其所包含的对象进行向量计算和分配,并讨论了向量计算优化及向量更新策略.实验结果表明,与基本向量编码方法相比,所提出的几何向量编码策略在编码初始化时间、向量存储空间、向量更新时间及追溯查询等方面都具有较好性能.

摘要：基于词袋模型的文本情感倾向性分析没有考虑句子的句法结构对句子语义的理解,基于依存句法分析的方法试图解决这一问题.目前基于依存句法分析的方法对影响文本情感的依存关系的选择多根据人为观察,带有随意性.根据影响句子情感倾向性的原极性、修饰极性和动态极性,1)找出了影响句子情感倾向性的4种词性:形容词、动词、副词和名词;2)从词性和汉语句子成分理解的角度,逐一分析了24种依存关系对句子情感计算的影响,找出了可能影响句子情感倾向性的8种依存关系;3)根据这8种依存关系中可能的词性组合设计了6种情感计算规则,并提出了基于二叉树的情感计算策略,设计了情感计算二叉树的构建算法和基于情感计算二叉树的情感计算算法;4)在Web金融信息上进行了实验测试,实验结果表明了该方法的有效性.

摘要：探讨了针对XML文档集中只与内容相关的关键词检索结果的排序问题,针对XML文档特征提出了一种新的排序模型,它不同于面向Web的XML网页的搜索结果的排序。设计了满足这种排序模型的倒排列表索引结构和搜索引擎的体系结构。

摘要：移动Ad hoc网络是一种多跳、自组织无线网络,多播通信技术的发展进一步拓宽了其应用范围,本文主要研究多播通信环境中的移动Ad hoc网络检查点策略,以提高其可靠性和可用性.首先,讨论了支持多播通信的通信诱发检查点模型,能较好地避免级联回滚和由于检查点操作所带来额外通信开销.然后,提出了一种低能耗检查点间隔调整策略.该策略基于进程状态变迁图进行设计,考虑了故障率、休眠率等多种因素以动态确定最佳检查点时间间隔.同时,为降低检查点存储开销,分别给出了独立检查点和触发检查点选取及清除规则,可减少不必要检查点操作和及时清除无用检查点.论文还讨论了回滚恢复处理策略.最后,通过实验比较,验证了所提出的通信诱发检查点策略在能耗、存储开销、附加消息数量、回滚恢复时间等方面具有较好性能.

摘要：评价对象-情感词对是情感词及其所修饰评价对象的组合,评价对象-情感词对的识别是细粒度情感分析的一个原子任务和关键任务.现有的研究大多集中在商品评论上,随着金融大数据的涌现,金融评论的情感挖掘意义凸显.与商品评论不同,中文金融评论中评价对象数目繁多且构成形式复杂,虚指评价对象和隐式评价对象也更常见;情感词的词性更丰富,其在句中的句法成分也更灵活、语义更丰富.针对金融评论的这些特点,该文提出了基于浅层语义与语法分析相结合的评价对象-情感词对抽取方法.考虑到金融评论多动词情感词,设计了语义角色标注与依存句法分析相结合的评价对象-情感词对抽取规则,解决了评价对象构成的复杂性问题;基于语义和领域知识对虚指评价对象进行了判别和替换,以明确其实际的指向和含义;基于特殊情感词搭配表、上下文搭配表及频繁搭配表提出了隐式评价对象识别的新思路,能有效地识别出缺省和隐含评价对象.在大规模的中文金融评论上进行了详细的实验测试,实验结果表明了该方法的有效性.

摘要：混沌系统有很多独特的性质,常在密码学中用作伪随机数发生器.在帐篷映射的基础上,提出一种新型耦合方式-自变量调和耦合,构造了一个混沌系统,并对该系统的混沌特性进行了分析.随后,基于这个混沌系统设计了伪随机数发生器.频数测试、序偶测试、扑克测试、游程测试、自相关测试等五个测试表明,该伪随机数发生器产生的序列有良好的伪随机性.最后,简要分析了所产生序列的线性复杂度和发生器的密钥空间大小,并设计了一个简易的流密码加解密系统.

摘要：实体关系抽取的目标在于探测实体之间的显式关系和隐式关系.现有研究大多集中在显式实体关系抽取,而忽略了隐式实体关系抽取.针对旅游和新闻领域文本经常包含许多由协陪义动词引发的隐式实体关系,本文研究了基于协陪义动词的中文隐式实体关系抽取问题.将机器学习方法与规则相结合,借助于显式实体关系对隐式实体关系进行推理.首先,利用依存句法分析,设计了协陪义候选句型分类算法以及相应的协陪义成分识别算法;其次,根据协陪义成分和协陪义动词作用范围的特点,设计了三种句内基于协陪义动词的隐式实体关系推理规则;最后,利用协陪义句中零形回指的先行词,建立不同句子中协陪义动词的主体成分与客体成分之间的联系,实现句间基于协陪义动词的隐式实体关系抽取.另外,本文还提出了趋向核心动词特征提取算法,进一步提高了动词特征对显式实体关系抽取的效果.基于真实的旅游领域和新闻领域文本数据集进行了详细的实验测试,实验结果表明了方法的有效性.

摘要：随着互联网技术的快速发展,在线P2P借贷市场投资推荐已经成为网络金融领域的重要研究方向.对于P2P借贷市场潜在投资者来说,需解决的关键问题包括2个方面:1)如何选择真正符合自己投资需求和偏好的投资项目;2)如何将自己的投资金额在这些投资项目中进行合理分配.以往关于这两者的研究主要是侧重在借贷项目的违约风险预测、投资项目全局推荐及投资组合优化等方面.而随着研究的深入可以发现,仍在投资者效用无差异假设及投资者历史交易数据的基础上设计推荐模型,将难以满足不同风险偏好投资者的投资决策需求,保证推荐的有效性.鉴于此,1)基于Prosper平台历史数据建立P2P关联网络模型,并分别计算借贷项目和投资者的概念特征,得出相应的概念模型;2)进一步考察P2P关联网络模型中的投资者朋友关系,以捕获投资者之间投资行为的相互影响,发掘投资者投资行为的影响因子,并将其应用于借贷项目兴趣度的预测,以提高投资项目推荐的有效性;3)在此基础上,从预期效用理论出发,进一步考虑投资者风险偏好对投资需求的影响,建立个性化投资组合推荐框架,以提高其投资的满意度和经济性能;4)将其推荐结果与其他基准模型的推荐结果进行对比分析,以综合评价其推荐效果.在Prosper平台真实数据的基础上进行了详细的实验测试,结果表明:该方法相较于传统的投资推荐方法具有更好的推荐效果.