分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-01-28 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 在大数据环境下,K近邻多标签算法(ML-KNN)高时间复杂度的问题显的尤为突出;此外,ML-KNN也没有考虑k个近邻对最终分类结果的影响。针对上述问题进行研究,首先将训练集进行聚类,再为测试集找到一个距离其最近的训练数据簇作为新的训练数据集;然后计算最近邻样本的距离权重,并用该权重描述最近邻和其他近邻对预测结果的影响;最后使用新的目标函数为待测样本分类。通过在图片、Web页面文本数据等数据集上的实验表明,所提算法得到了更好的分类结果,并且大大降低了时间复杂度。
分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间: 2024-04-18
摘要: 目的/意义 构建突变指数测度论文创新性,为完善学术论文创新性评价体系提供参考。 方法/过程 使用大型语言模型(LLM)Mistral-openorca抽取论文研究问题和研究方法,以论文研究问题和研究方法与已有研究的相似性及其引起后续研究的追随程度两维度构建突变指数对论文创新性进行测度。 结果/结论 高创新性得分的论文通常具有较高的被引频次;创新性排名位于前10名的论文中有7篇论文提出了原创性的方法或工具,而创新性排名位于后10名的论文研究主题和方法在论文发表时都较为成熟,创新程度较低;论文创新性得分与论文被引频次之间的相关系数为0.530,实证研究结果进一步证实了本文提出的突变指数在测度论文创新性方面的有效性。
分类: 心理学 >> 心理学其他学科 提交时间: 2018-09-13 合作期刊: 《心理学报》
摘要: 本研究通过三组实验考察了线性和循环两种时间观对跨期决策的影响。实验1表明与循环时间观的人相比, 线性时间观的人在跨期决策时更倾向于选择近期选项(假设1)。实验2进一步验证假设1, 并且验证了时间感知的中介作用(假设2)。实验3考察了时间标记(有标记 VS. 无标记)对主效应的调节作用(假设3)。实验结果发现, 在无标记情境下, 线性时间观的人们会比循环时间观的人们更偏好近期选项; 而在有标记情境下, 这种效应会被减弱。本研究揭示了时间观可以作为个体是跨期决策偏好的一种影响因素, 并丰富了主观时间感知角度的跨期决策研究。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-06-19 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 为提高基于MAP图的控制系统驱动效果,并有效减小控制系统内的存储量,提出了一种基于改进粒子群算法的MAP图中标定点择优选取新方法。以液压机械无级变速传动比控制系统中采用的MAP图为例,将其横坐标的2个变量在其定义域内等分,并采用改进粒子群算法选取等分后每段内的坐标点数量和位置。选取过程采用多目标优化原理结合了随机产生的100个点的实际值与MAP图线性插值的平均误差以及选定的标定点数量。为提高算法执行效率,对粒子群算法的迭代准则、惯性权重和学习因子进行了改进。结果表明,改进后的粒子群算法收敛速度快,寻优精度高;仅需较少的标定数据即可制作控制效果较佳的MAP图。