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| 1 | 大数据资源调度中多种类复杂信息智能定向检索显示文摘多种类复杂信息的差异化查询检索是大数据资源调度的重要步骤,可提高多种类复杂信息的聚类能力。传统方法在对复杂信息检索时,存在计算开销过大和全局稳定性不好的问题,提出一种基于分段融合调度的大规模多种类复杂信息智能定向检索方法。采用网格区域分割方法将多种类复杂信息集分为若干子集,对海量的大数据资源进行匹配滤波检测处理,降低冗余数据的干扰,结合模糊谱聚类方法进行多种类复杂信息的关联属性特征提取,根据信息的聚类属性进行特征分类识别,挖掘多种类复杂信息的定向谱特征量,结合数据聚类结果进行大数据资源调度中多种类复杂信息智能定向检索。仿真结果表明,与传统方法相比,所提方法的查准率总是优于其他两种方法,整体平均查准率高于其他两种方法 5%-10%。采用该方法进行大数据资源调度和信息检索的检索性能较好,查准率较高,抗冗余性较强。 | 朱飞燕 | 2019 | 自动化与仪器仪表2019，，2： | 5 |
| 2 | 机器英语翻译中的模糊语义最优解选取方法显示文摘为了提高机器英语翻译的准确性和合理性,提出一种基于模糊语义最优解选取的机器英语翻译方法。构建机器英语翻译的信息抽取模型,建立机器英语翻译的模糊语义主题词属性表,采用灰色关联特征匹配方法计算英语翻译的语义相似度,实现英语翻译中前后文的语义模糊映射。建立语义映射关系,计算得到模糊语义最优解。实验测试结果表明,采用该方法进行机器英语翻译,语义信息的召回性能较好,主题词的特征匹配度较高。 | 孙霞 沈韩 | 2017 | 现代电子技术2017，40，12： | 5 |
| 3 | 一种基于上下文的语义映射方法显示文摘提出了一种基于上下文的语义映射方法 SM-Context(semantic mapping based on context)。SM-Context首先为本体模型中的概念找出表示其语义信息的上下文,然后采用谓词逻辑的形式表示概念的上下文,最后将本体映射问题转换成命题可满足性问题(SAT),并通过推理方式建立本体之间的语义映射关系。为了验证所提方法在处理本体映射问题时的可行性与有效性,采用OAEI所提供的共享数据集来测试SM-Context。实验结果表明,SM-Context可以有效地利用概念的上下文为本体之间建立语义映射关系。 | 张凌宇 陈淑鑫 张新 | 2014 | 计算机应用研究2014，31，10： | 4 |
| 4 | 记忆辅助型长字符英语自动翻译系统设计显示文摘为提高开放式记忆辅助型长字符英语自动翻译的准确性,进行翻译系统优化设计,提出基于B/S构架下语义关联特征信息抽取的记忆辅助型长字符英语自动翻译系统设计方法,采用二元语义特征关联性抽取方法进行记忆辅助型长字符英语的词组分析,根据长字符英语词语在文本中的位置进行自适应上下文匹配,结合词语与词语之间的互信息特征进行翻译反馈校正,实现机器翻译算法优化。在B/S构架下进行翻译系统的软件开发设计,软件设计主要由数据库模型、信息管理模块、程序加载模块和网络通信模块组成,在嵌入式Linux内核下实现翻译系统的人机交互设计。仿真结果表明,设计的英语自动翻译系统能有效实现记忆辅助型长字符英语的自动翻译,翻译的准确性较好,系统具有较好的界面友好性和兼容性。 | 张岳琢 | 2018 | 自动化与仪器仪表2018，0，10： | 3 |
| 5 | 基于差异化融合的语义信息检索模型仿真显示文摘提出一种基于差异化融合的语义信息检索算法,并实现模型设计和仿真.构建语义本体模型,提取关联维差异化特征,进行特征融合,采用自顶向下和分治的方法构建差异化语义信息特征的融合模型,求得融合后的差异化语义信息特征信息增益,在语义信息检索本体模型特征空间中,计算语义信息特征,将不同文本分量元素进行初始化倾向性分类处理,基于集中度、分散度和频度构建特征空间,进行信息抽取,对分层差异化特征进行融合处理,实现语义信息检索算法改进. | 王哲 徐燕文 | 2015 | 微电子学与计算机2015，32，1： | 2 |
| 6 | 路由冲突下的语义检索嵌入式任务调度算法显示文摘在路由冲突协议下难以实现对语义检索任务的嵌入式调度,在路由冲突协议设计和网络协议识别中,由于语义检索码在链路负载导致网络通信效率低下,为了提高语义检索任务的调度能力,避免路由冲突,提出一种基于语义相似度融合的Linux嵌入式任务调度算法。通过语义相似度特征模型构建,易于实现语义检索的嵌入式任务调度和路由信息分流。对每组语义相似度特征进行特征融合,得到Linux嵌入式分流矩阵向量长度,进行特征分解,得到样本协方差,实现算法改进。仿真结果得出,算法具有较高的吞吐率和召回率,执行效率较高,检索精度优越,有效提高了语义检索嵌入式任务调度的运行效率。在语义系统构建和检索优化设计中具有较好的应用前景。 | 田鸿 | 2015 | 科技通报2015，31，10： | 2 |
| 7 | 层次分析法下的语法论文检测评分系统研究显示文摘为了提高英语论文在复杂语义环境下自动评分的准确性,提出一种基于语义层次分析和自适应上下文连贯性分析的英语论文自动评分算法,并结合软件设计方法进行英语论文自动评分系统设计。采用模糊关联映射方法构造英语论文自动评分的语义概念树,考虑英语论文的上下文语义概念间的包含关系和语义等价关系进行语义层次分析,构造基于语义本体层次分析的自动评分模糊决策函数,基于语义相似度进行论文评分规则算法构造,将连接词和短语等实例集纳入模糊论文评分的约束因素,采用准确的自动评分系统进行英文论文中的词语、语句、创新性以及结构性的联合判别,实现英语论文的复杂语义机器自动评分。在IIC总线环境和嵌入式环境下实现英语论文自动评分系统的软件开发设计。系统测试结果表明,采用该系统进行英语论文评分的自动性较好,准确评价度较高。 | 苏涛涛 | 2019 | 自动化与仪器仪表2019，0，7： | 1 |
| 8 | 基于AHP-熵权决策的本体映射优化算法显示文摘针对现阶段语义网本体映射结果缺乏针对性,映射效率低下等问题,现提出一种基于AHP(Analytic hierarchy process)层次分析法及熵权决策的本体映射优化算法.该方法首先解析目标本体,列出本体的各个特征向量,依据相应的公式计算出特征向量的置信度.其次,给出各映射策略,依据所提出的层次分析-熵权决策组合优化算法,进行映射多策略权值计算.最终,计算出映射结果.该方法有效的减少了映射冗余,更合理的分配了多策略权值,实验结果证明了其择优性. | 徐德智 易晓媛 汤哲 | 2017 | 微电子学与计算机2017，34，11： | 1 |
| 9 | 嵌入式路由冲突下链路分离语义检索优化模型显示文摘在嵌入式系统设计中,需要进行语义检索任务的嵌入式调度,在路由冲突下,由于路由协议的链路分离,导致语义检索码在链路负载过度,语义调度和融合性能不好.提出一种基于链路分离协方差融合的语义检索优化模型,首先进行嵌入式路由冲突下的链路分析,建立异构的本体模型之间的语义等价映射关系,考虑了用户之间的信任路径个数,得到语义特征样本协方差,对每个文档的主题词集进行属性集归并,提高数据挖掘和语义检索能力,实现路由冲突下的链路分离协方差融合的语义检索模型改进.实验结果表明,采用该方法能有效实现对嵌入式路由冲突下的链路分离,实现链路分类协方差融合,可以提高嵌入式系统中的语义数据传输的数据吞吐率,在嵌入式系统设计和通信中具有较好的应用价值. | 沈凤仙 孙勤红 | 2015 | 微电子学与计算机2015，32，7： | 1 |
| 10 | 多线程粒子边缘表达的语义检索优化方法显示文摘为了提高语义检索的查准率和查全率,进行语义检索优化设计,提出一种基于多线程粒子边缘表达的语义检索优化算法,构建语义检索多线程任务调度平台,在平台中进行语义概念树构建,优化搜索引擎对文本特征的搜索敏感度,设计多线程粒子边缘表达算法进行语义特征分析,实现语义的多线程粒子边缘表达离散度增强,提高检索性能。仿真结果表明,采用该方法能提高语义检索的查全率和查准率,检索时间缩短,性能优越。 | 刘兴明 | 2015 | 计算机与网络2015，41，20： | 0 |
| 11 | 秉承可持续发展理念 富士施乐在华践行社会责任显示文摘近日,富士施乐正式发布了《2015富士施乐中国可持续发展报告》。报告汇总了富士施乐在华5家企业2014财年开展企业社会责任活动的情况并披露了量化的CSR指标。这是富士施乐中国自2012年连续第四年在华发布相关报告。此前发布的《2014富士施乐中国可持续发展报告》荣获了"金蜜蜂2014优秀企业社会责任报告"奖。富士施乐认为企业社会责任与经营管理同等重要,提出"CSR即是经营管理", | 杨哲 | 2015 | 计算机与网络2015，41，20： | 0 |
| 12 | 通过混合多目标优化算法优化本体映射结果显示文摘提出采用混合多目标优化算法以解决优化三类不同的相似度度量技术(基于语法学的相似度度量,基于语言学的相似度度量和基于分类学的相似度度量)的映射结果集成的问题.比起传统的基于遗传算法的方法,本文提出的方法能够同时实现三个目标,即最大化映射的查全率recall、查准率precision和f-度量f-measure值,获取的本体映射结果能够避免对于查全率或是查准率的偏好.实验结果表明本文提出的方法是有效的. | 薛醒思 | 2015 | 小型微型计算机系统2015，36，3： | 0 |
| 13 | 基于语义覆盖度融合的I/O映射聚类算法显示文摘需要对语义主题树特征进行聚类算法设计,提高对语义特征的搜索和语义泛化能力。传统的语义特征聚类算法采用基于本体映射的语义特征聚类算法,建立异构的本体模型之间的语义等价映射关系,导致聚类性能和语义泛化能力不好。提出一种基于语义覆盖度融合的I/O映射聚类算法,利用领域知识和模式匹配,建立本体之间语义映射关系,考虑三种与语义信息相关的学习知识,得到语义相似度函数,利用统计TF-IDF的方法计算词语的特征权值,通过语义主题树特征匹配,实现搜索引擎的覆盖度I/O映射聚类改进。仿真实验表明,采用该算法能提高对语义的覆盖度融合能力,具有更好的数据聚类性能,较好地完成语义映射任务,语义信息检索查准率提高为98.7%。 | 葛学锋 | 2015 | 科技通报2015，31，8： | 0 |
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