基于混合克隆量子遗传策略的文本特征选择方法

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中文文本分类中特征抽取方法的比较研究

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基金项目：国家自然科学基金资助项目（） * $ ( ’ ( $ " " 作者简介：代六玲（ —），男，博士研究生，主要研究方向为中文信息处理V ! + ’ ’
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万方数据
文本自动分类问题的最大特点和困难之一是特征空间的高维性和文档表示向量的稀疏性。在中文文本分类中，通常采用词条作为最小的独立语义载体，原始的特征空间由可能出现在文章中的全部词条构成。而中文的词条总数有二十多万条，这样高维的特征空间对于几乎所有的分类算法来说都偏大。寻求一种有效的特征抽取方法，降低特征空间的维数，提高分类的效率和精度，成为文本自动分类中需要首先面对的重要问题。互信息 # 近年来在中文文本自动分类中使用较多的特征抽取方法包括文档频率 ! "、 $、
J 引言
文本自动分类任务是对未知类别的文字文档进行自动处理，判别它们所属预定义类别集中的一个或多个类别。随着各种电子形式的文本文档以指数级的速度增长，有效的信息检索、内容管理及信息过滤等应用变得越来越重要和困难。文本自动分类是一个有效的解决办法，已成为一项具有实用价值的关键技术。近年来，多种统计理论和机器学习方法被用来进行文本的自动分类，掀起了文本自动分类的研究和应用的热潮。

一种文本特征选择方法的研究

一种文本特征选择方法的研究
陈素萍;谢丽聪
【期刊名称】《计算机技术与发展》
【年(卷),期】2009(19)2
【摘要】在文本分类中,对高维的特征集进行降维是非常重要的,不但可以提高分类精度和效率,也可以找出富含信息的特征子集.而特征选择是有效降低特征向量维数的一种方法.目前常用的一些特征选择算法仅仅考虑了特征词与类别间的相关性,而忽略了特征词与特征词之间的相关性,从而存在特征冗余,影响了分类效果.为此,在分析了常用的一些特征选择算法之后,提出了一种基于mRMR模型的特征选择方法.实验表明,该特征选择方法有助于提高分类性能.
【总页数】4页(P112-115)
【作者】陈素萍;谢丽聪
【作者单位】福州大学,数学与计算机科学学院,福建,福州,350002;福建师范大学,协和学院,福建,福州,350007;福州大学,数学与计算机科学学院,福建,福州,350002【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.一种改进的文本特征选择方法的研究与设计 [J], 许高建;路遥;胡学钢;涂立静
2.一种改进的文本特征选择方法的研究与设计 [J], 符会涛;卡米力·木衣丁
3.一种改进的文本特征选择方法的研究与设计 [J], 许高建;胡学钢;路遥;涂立静
4.一种基于PCA的文本特征混合选择方法 [J], 张扬武; 李国和; 王立梅; 宗恒; 赵晶明
5.一种改进的CHI文本特征选择方法 [J], 樊存佳;汪友生;王雨婷
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《信息工程大学学报》2020年总目录

Ⅰ‘信息工程大学学报“2020年总目录(括号内为:期号㊃页号)信息与通信工程一种新的时差多辐射源定位代数解算法杜绍岩,高向颖,杨㊀静,赵拥军,刘成城(1㊃1)基于球体模型的短波固定多站测向交叉定位选站方法蒋㊀俊,张㊀静,杜剑平(1㊃9)异构无线网络节点多重覆盖调度算法黄文斌(1㊃15)基于UT变换的雷达搜索区域快速确定方法王㊀彪,孟凡坤,吴㊀楠,王㊀斌(1㊃20)基于Transformer的越南语连续语音识别刘佳文,屈㊀丹,杨绪魁,张㊀昊,唐㊀君(2㊃129)基于逐次剔除算法的多任务下分布式MIMO雷达有限阵元选取蒋春启,吕品品,郑娜娥,岳嘉颖(2㊃134)基于轨迹欺骗的GPS导航干扰试验研究廖㊀琪,郝金明,郑娜娥,刘伟平(2㊃141)基于微信公众平台的安全隐蔽通信张玉强,赵㊀萌,梁星宇,于佳炜(2㊃146)基于fMRI的视觉信息编码模型研究综述于子雅,张㊀驰,王林元,童㊀莉,闫㊀镔(3㊃257)基于瞬时频率累积的FSK扩频信号检测方法吴㊀迪,宋荣鹤,胡㊀静(3㊃262)基于衰减排序递减的分布式MIMO雷达有限阵元快速选取陈㊀松,蒋春启,陈国军,张㊀龙(3㊃266)VANET中基于平均距离的三维TDOA定位算法易㊀鸣,王㊀婧,陈亚军,万㊀政(4㊃385)基于广义互相关的分布式MIMO雷达信号合成算法王㊀盛,吕树恩(4㊃391)用于同步双星时频差定位系统的广域差分校正算法任凯强,李建辉,杨怀彬,杨㊀彪,袁㊀博(4㊃396) WCDMA前导扰码的因子图迭代检测算法胡红博,孙正波,党同心,杨宇翔,邓㊀兵(4㊃403)基于无线信道密钥生成的中间人攻击黄㊀宇,丁㊀东,熊保国,王㊀明,魏晓拴(5㊃513)隐蔽无线通信综述赵㊀华,林钰达,金㊀梁,钟㊀州(5㊃520)基于YOLOv3深度卷积神经网络的遥感图像飞机目标识别柯青青,李润生,胡㊀庆,牛朝阳,刘㊀伟(5㊃526)基于改进神经网络的航空发动机故障预测胡㊀静,吴㊀迪(5㊃534)一种MEC中隐私保护计算卸载方法赵㊀星,彭建华,陈㊀璐,葛东东(6㊃641)光在海上-水下自由空间信道中的纠缠性能刘㊀滔,张淑静,张海龙(6㊃647) TRACCS:一种基于诱骗路由的匿名通信系统李慧杰,蔡瑞杰,陆炫廷,刘胜利(6㊃651)短波特定信号接收处理仿真及实现龚乔宜,张㊀莉(6㊃658)电子科学与技术基于时频差的双同步卫星干扰源定位误差与卫星构型研究侯世敏,杜剑平,姚振宁,龚佳良(1㊃27)基于ARM+FPGA的VICTS天线伺服控制系统设计张志勇,雷㊀雪,徐志坚,李天鹏,高㊀峻(1㊃32)基于OPC的烧结主抽风机监控系统的设计杨㊀辰(2㊃149)基于多源异构信息迁移学习的融合故障诊断方法陈丹敏,周福娜,王清贤(2㊃153)面向申威异构众核处理器的初等函数算法研究周㊀蓓,黄永忠,许瑾晨,郭绍忠,郝江伟(2㊃159)Ⅱ人工智能加速体系结构综述陈正博,陈左宁(2㊃164)传播模型分析及应用研究进展段金发,邹乾友,付松涛(2㊃172)基于改进蚁群算法的短波测向限定站数灵活组网方案蒋㊀俊,张㊀静,冉晓旻(3㊃273)基于凸优化方法的室内NLOS误差抑制算法张㊀龙,任修坤,王㊀盛,张㊀伟(3㊃279)基于射频指纹的辐射源个体识别技术综述郑娜娥,王㊀盛,张靖志,左㊀宗(3㊃285)基于频偏分布的无线局域网Sybil攻击检测方法田英华,郑娜娥,张靖志,刘㊀扬(3㊃290)PCB平面电感的损耗分析郭盼盼,李建兵,吴㊀昊,林鹏飞(4㊃410)基于反向射线跟踪的单站无源定位算法吕品品,滕汉勇,董㊀鹏,孔范增(4㊃415)基于IEEE1588的时钟同步技术在分布式测量系统中的应用薛子刚,陈红涛,张文渊(4㊃422)基于同步水印嵌入区域的抗仿射变换鲁棒水印算法冯㊀柳(4㊃427)基于改进自注意力机制的说话人分割聚类袁哲菲,张连海,杨绪魁,刘㊀爽(5㊃539)基于时频图像处理的宽带特定信号检测方法孙㊀伟,彭㊀华,李天昀,许漫坤,陈㊀洋(5㊃545)一种利用信号周期性减少信息损失的数据压缩方法姚登辉,孙正波,张晓勇(5㊃552)基于DB-Net的CT图像自动化肝脏分割方法董亚兰(5㊃559)一种基于x-vector说话人特征的语音克隆方法张雅欣,张连海(6㊃664)伪随机三角形构型多面体天线罩反分析方法王晓东,周丰峻,郑㊀磊(6㊃670)基于多示例学习的语音内容分类算法许㊀薇,姚佳奇,燕继坤,欧阳喜(6㊃674)计算机科学与技术基于代码挖掘的返回值敏感型函数识别陈㊀林,刘粉林,陈㊀科,杨春芳,巩道福(1㊃36)基于扩展命题区间时序逻辑的免疫网络攻击检测模型陈茜月,庞建民(1㊃43)一种基于神经机器翻译模型的跨平台的基本块嵌入方法张啸川,孙㊀笛,庞建民,周㊀鑫(1㊃49)基于混合分析的自动化脱壳技术研究徐㊀旭(1㊃55)基于链路监控的SDN恶意流量检测与防御赵新辉,张文镔,王清贤,武泽慧(1㊃61)基于功能性最小存储再生码的数据可恢复验证方案朱㊀彧,陈㊀越,严新成,李㊀帅(1㊃68)一种基于DNA疫苗人工免疫理论的网络攻击检测方法陈茜月,庞建民(2㊃182)面向实时网络应用的虚拟网络功能部署王俊超,庞建民,隋㊀然,单㊀征(2㊃189) MSE_BLS:一种基于宽度学习系统的异常流量检测方法宋彬杰,陈欣鹏,牟轶哲,高立龙(2㊃196)基于Bert模型的框架语义角色标注方法高李政,周㊀刚,黄永忠,罗军勇,王树伟(3㊃297)基于词㊁句㊁实体协同的关键实体抽取算法刘媛媛,史佳欣,李㊀响,李涓子(3㊃304)击键动力学研究综述张㊀畅,韩继红,李福林,韦超鹏(3㊃310)语义感知的JavaScript引擎模糊测试技术研究王允超,王清贤,丁文博(3㊃316)基于相关向量机算法的研究与应用综述李㊀鑫,伊㊀鹏,江逸茗,田㊀乐,张风雨(4㊃433)面向电信网数据的ETL系统的设计与实现安㊀轲,马㊀宏,李英乐,刘树新(4㊃442)基于背景消减法的图像显著性前景目标提取研究杨㊀爽(4㊃448)P4交换机在天地一体化网络中的应用杨爱玲,邹乾友,付松涛(4㊃453)一种基于超像素分割的遥感图像道路提取方法翟银凤,王一帆(4㊃459)Ⅲ时空知识图谱的构建与应用孙一贺,于浏洋,郭志刚,陈㊀刚(4㊃464)不同监控视频条件下行人动作特征三维识别方法王彩玲(5㊃565)面向遥感影像数据的多级数字指纹模型杨㊀辉,冯义凯,车㊀森(5㊃569)基于AHP的车险客户价值评价方法研究杨㊀牧,王㊀月,尹东起,刘淑颖(5㊃574)点差分隐私下基于度序列的图生成模型㊀林子杰,张宇轩,刘文芬,胡学先(6㊃680)基于LSA模型的恶意程序识别分类方法㊀路㊀阳,彭海晖,王震宇(6㊃689)基于属性分类的工程数据线索特征挖掘方法研究㊀周㊀南(6㊃694)网络空间安全实际温度下的大气信道连续变量量子密钥分配张淑静,肖㊀晨,张海龙(1㊃76)一种基于Coded-BKW的LPN问题求解算法焦瑞朴,朱宣勇,谭㊀林(1㊃80)基于物联网的控制系统设计与实现李博文,常朝稳,高㊀宇(1㊃86)基于异构费效比的多样化编译策略可行性评估刘㊀浩,张㊀铮,陈㊀源,刘镇武,唐㊀源(2㊃200)基于信息熵与软件复杂度的软件多样性评估方法刘镇武,隋㊀然,张㊀铮,刘㊀浩(2㊃207)面向拟态云服务的异构执行体输出裁决方法普黎明,柏㊀溢,游㊀伟,李海涛(3㊃344)面向用户流量行为分析的多攻击检测孙剑文,赵㊀幸,刘胜利(3㊃352)一种针对弱监管路由设备的恶意行为检测方法刘秉楠,蔡瑞杰,尹小康,刘胜利(3㊃361)面向拟态架构的差分超时参数预测算法宋㊀克,欧阳玲,魏㊀帅,鲁晓彬(4㊃470)基于eID的电子签名系统设计与应用蔡国明,汪㊀淼,李瑞锋,王晋东,徐开勇(4㊃476)基于MILP对SPECK32循环参数安全性探究陈少真,侯泽洲,任炯炯(5㊃579)减轮CHAM算法的不可能差分分析付志新,任炯炯,陈少真(5㊃586)一种软硬件协同的拟态调度裁决器设计方法宋㊀克,欧阳玲,张文建,谭力波(5㊃593)减轮Serpent算法差分-线性分析的新结果㊀陈少真,付志新,任炯炯(6㊃699)基于无监督机器学习的网络流量分类研究综述㊀王方玉,张建辉,卜佑军,陈㊀博,孙㊀嘉(6㊃705)一种基于特征选择的网络流量异常检测方法㊀吴浩明,张㊀斌,周奕涛,廖仁杰(6㊃711)格基约化算法及其在密码分析中的应用综述㊀郑永辉,刘永杰,栾㊀鸾(6㊃719)一种基于代码注入的反漏洞挖掘方法㊀武泽慧,丁文博,袁会杰,魏㊀强,赵㊀艳(6㊃728)软件工程信息科技领域本体研究的计量分析及可视化赵颜利,李连军,丁剑飞(1㊃93)地理空间情报知识图谱构建方法概述陈晓慧,王㊀鑫,葛㊀磊,胡英男,车㊀森(1㊃101)基于改进TFIDF算法的SQL注入攻击检测方法李应博,张㊀斌(1㊃108)海量遥感数据的存储迁移策略研究赵泽亚,杨㊀迪,梁小虎,王㊀荣,金㊀雪(1㊃115)基于Bert模型的框架类型检测方法高李政,周㊀刚,罗军勇,黄永忠(2㊃214)一种新的多任务朴素贝叶斯学习方法孙立健,周㊀鋆,张维明(2㊃221)面向知识图谱构建的知识抽取技术综述于浏洋,郭志刚,陈㊀刚,席耀一(2㊃227)面向测试数据生成的遗传算法初始种群分布问题研究李志博,李清宝,张俭鸽(2㊃236)用户画像构建技术研究巨星海,周㊀刚,王㊀婧,张凤娟(2㊃242)Ⅳ基于深度学习的图像验证码识别研究石邵虎,胡学先,李志博,徐㊀震(3㊃325)基于复合距离Cartogram的网络空间信息地图可视化方法王映雪,李少梅,张鑫禄,张崇涛,王日恒(3㊃334)物联网信息安全及其智能化发展曹蓉蓉,韩全惜(3㊃340)兼顾时空特征的领导人出访事件可视分析刘建湘,刘海砚,刘一萱,李㊀佳,康㊀磊(4㊃482)一种矢量地图数据多级数字指纹算法杨㊀辉,车㊀森,曲来超(4㊃490)基于案例复盘的舆情传播控制模型研究以新浪微博为例陈㊀帅,李㊀威(4㊃495)基于新闻文本的事件可视方法研究刘海砚,李㊀佳,刘建湘,陈晓慧,程维应(5㊃601)基于词向量和概念上下文信息的本体对齐方法康世泽,吉立新,张建朋(5㊃607)基于GIS的重大疫情区域管控辅助决策问题研究谢㊀峻,万㊀萍,丁敬美,王梦苑,程艳霞(5㊃614)基于粒子群算法的去中心化商务数据共享系统设计刘亚男,倪㊀伟(5㊃622)基于开源数据的城市应急医疗能力分析与可视化㊀刘海砚,刘建湘,李道祥,程维应,陈晓慧(6㊃735)中亚语种通用语料库构建研究㊀席耀一,王小明,云建飞,高㊀鑫(6㊃741)基于大数据技术的网络资源管理系统设计㊀宋龙虎(6㊃747)基于仿射变换的量子图像加密算法㊀闫㊀玲(6㊃752)军事信息学基于BDS的精确型战略投送技术张倩倩,刘丽巧,高晟丽,马朝忠(1㊃120)新体制下部队基层军事体育教员岗位胜任力研究陈俊延,梁小安,蒋㊀斌(1㊃124)基于组合赋权和多层次模糊评价法的军队工程协同设计效果评估赵素丽,曹巨辉,易良廷,魏振堃(2㊃251)基于ADC方法的多个导弹发射单元作战效能分析梁㊀俊,戚振东,薛伟阳,张㊀勇(3㊃369)兵棋推演系统中的异常数据挖掘方法胡艮胜,张倩倩,马朝忠(3㊃373)基于FA-FAHP的军代表室工作质量评价方法王育辉,单志峰,张洋铭,李建涛,蔡忠义(3㊃378)陆上作战模拟中的公路运输补给建模研究胡艮胜,张㊀枣(4㊃501)排级军官岗位任职标准构建策略研究程㊀浩,付丰科,柴桌慧(4㊃505)多弹型常规导弹协同目标分配问题研究梁㊀俊,戚振东,张㊀勇(4㊃509)基于熵权与灰色关联度的武器装备体系模糊聚类分析魏东涛,刘晓东,单志峰(5㊃626) 5G技术的无人作战应用与风险探析王因传,杨君刚,张㊀娜(5㊃631)基于模糊层次分析法的防空兵部队军事训练软环境评价赵㊀杰,康兰波(5㊃636)基于AI的军校学员认知域特征分析研究㊀边建利,张建岭,牛㊀钊(6㊃762)。

遗传算法的一些改进及其应用

遗传算法的一些改进及其应用一、本文概述遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然选择和遗传学机制的优化搜索算法，它通过模拟生物进化过程中的遗传、突变、交叉和选择等机制，寻找问题的最优解。

自其概念在20世纪70年代初被提出以来，遗传算法已经在多个领域得到了广泛的应用，包括机器学习、函数优化、组合优化、图像处理等。

然而，随着问题复杂度的增加和应用领域的拓宽，传统的遗传算法在求解效率和全局搜索能力上暴露出一些问题，因此对其进行改进成为了研究热点。

本文首先介绍了遗传算法的基本原理和流程，然后综述了近年来遗传算法的一些主要改进方法，包括改进编码方式、优化选择策略、设计新的交叉和变异算子、引入并行计算等。

接着，文章通过多个实际应用案例，展示了改进后遗传算法在求解实际问题中的优越性和潜力。

本文总结了当前遗传算法改进研究的主要成果，展望了未来的研究方向和应用前景。

通过本文的阐述，读者可以对遗传算法的基本原理和改进方法有全面的了解，同时也可以通过实际应用案例深入理解改进后遗传算法的优势和适用场景，为相关领域的研究和应用提供参考和借鉴。

二、遗传算法的基本原理遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种基于自然选择和遗传学原理的优化搜索算法。

它模拟了自然选择、交叉（杂交）和突变等生物进化过程，通过迭代的方式寻找问题的最优解。

遗传算法的主要组成部分包括编码方式、初始种群生成、适应度函数、选择操作、交叉操作和变异操作。

在遗传算法中，问题的解被表示为“染色体”，通常是一串编码，可以是二进制编码、实数编码或其他形式。

初始种群是由一定数量的随机生成的染色体组成的。

适应度函数用于评估每个染色体的适应度或优劣程度，它通常与问题的目标函数相关。

选择操作根据适应度函数的值选择染色体进入下一代种群，适应度较高的染色体有更大的机会被选中。

交叉操作模拟了生物进化中的杂交过程，通过交换两个父代染色体的部分基因来生成新的子代染色体。

基于邻域粗糙集与量子遗传算法的人脸表情特征选择方法

ｏｎＣｏｈｎ－ＫａｎａｄｅｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｄａｔａｓｅｔｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｔｈａｔｔｈｅＦＳＮＲＳＴＱＧＡｍｅｔｈｏｄｉｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅ．
ＦＥＮＧＬｉｎ，ＬＩＣｏｎｇ，ＳＨＥＮＬｉ
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆｏｍｐＣｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＳｉｃｈｕａｎＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｅｎｇｄｕ６１００６８，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆａｃｉａｌｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｈｏｔｉｓｓｕｅｓｉｎｔｈｅｆｉｅｌｄｏｆｆａｃｉａｌｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｒｅｅ —
第３６卷第１期
２０１３年１月
合肥工业大学学报（自然科学版）
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＨＥＦＥＩＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ
Ｖｏ１．３６Ｎｏ．１
Ｊａｎ．２０１３
Ｆａｃｉａｌｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄ
ｒｏｕｇｈｓｅｔｔｈｅｏｒｙａｎｄｑｕａｎｔｕｍｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ

多重检验加权融合的短文本相似度计算方法

个正整数，如果用其衡量相似度，将缺少一个限定值
作为界定是否相似的标准，因此，本文提出 DLR
（Damerau-Levenshtein-Ratio），其将 2 个文本的编辑
距离转化为比值形式，通过式（2）计算 DLR 以表示
2 个文本之间的相似度：
VSM［6］和 LSA［7］等，三是基于深度学习的计算方法，
如基于深度学习语义匹配模型的 DSSM［8］、通过神经
网络生成词向量以计算相似度的 Word2vec［9］和
Glove［10］等。文献［11］基于 CNN 并引入多注意力机
响，在分析传统文本相似度计算方法的基础上，利用
基于深度学习的方法计算相似度，通过阈值对相似度
值进行检验筛选，并将改进的 Damerau-Levenshtein
距离算法、考虑词频的语义相似度计算算法、基于
机
工
0 ≤ j ≤ n，通过式（1）来计算 2 个字符串之间的
极大关注［2］。
目前，文本相似度计算方法主要分为三类，一是
基于字符串的计算方法，如通过统计文本共有字词
数量计算相似度的 N-gram［3］和 Jaccard［4］算法，二是
基于语料库的计算方法，如忽略词序、句法结构等关
基金项目：中国博士后科学基金（2017M613216）；陕西省自然科学基金（2017JM6059）；陕西省重点研发计划（2019ZDLNY07）；陕西省

改进的克隆选择算法及其应用

ＩｐｏｅｏｅＳｌｃｉｎＡｌｏｉｈａｄＩｓｍｒｖｄＣｌｎｅｅｔｏｇｒｔｍｎｔｐｉａｉｎＡｐｌｔｃｏ
ＣＨＡＮＧｈ－ｉｇＨＡＮ，ＩＺｉｙｎ，ＬｉＪＡＮＧ－ｉＤａｗｅ
（ｃｏｌｆｔｍａｏｎｉｅｒｇＮｒｅｓａｌＵｎｖｒｉ，ｉｎ１２１，ｈｎ）ＳｈｏｏＡｕｏｔｎＥｇｎｅｉ，ｏｔａｔｕｉｉｅｓｔＪｌ３０２ＣｉａｉｎｈＤｉｙｉ
［ｂｔａｔｎｏｄｒｔｏｖｈｘｓｄｐｏｌｈｔａｅｔｅｐｐｌｔｎｓｚｅｕｒｄｔｅｄｔｒｎｄｂｅｅｐｒｎｅｗｅｋｒｌ—ｅＡｓｒｃ］Ｉｒｅｓｌｅｔｅｅｉｅｒｂｅｔａｒｏｕａｉｉｅｒｑｉｂｅｅｍｉｅｙｔｘｅｉｃ，ａｅｔｐａｏｔｍｓｈｏｅｏｈｅｍｕｉｋ
中田分类号：Ｔ３１２Ｐ１・５
改进的克隆选择算法及其应用
常志英，韩莉，姜大伟
（东北电力大学自动化工程学院，吉林吉林１２１）３０２摘要：为解决Ｃｓｏａｒ克隆选择算法中存在的种群规模需根据经验确定、多峰搜索能力弱、训练时间长等问题，出一种新的免疫克隆选ｔ提
ｓａｃａａｉｉｎｏｇｒｔａｎｎｉｏｓｒｌｎｅｅｔｏｌｏｉｍ．ｔｐｏｓｓａｎｗｍｍｕｅｃｏｅｓｌｃｉｎａｇｒｔｍａｅｎｒａｅｒｈｃｐｂｌｙａｄｌｎｅｒｉｉｇｔｔｍｅｆｒＣａｔｏｃｏｅｓｌｃｎａｇｒｔｉｈＩｒｐｏｅｅｉｎｌｎｅｅｔｏｌｏｉｈｂｓｄｏｅｌ

基于GEP的特征选择

（）特征选择的意义一
随着信息时代的来临，可供收集的数据越来越多，数据成几何指数级增长，数据的维数（征）越来越高，如果不特对特征进行选择，随着特征空间维数的增长，设计出的分类器的分类速度、识别率会随之不断变低，其原因主要有以下两个方面：１许多学习算法的性能受到无关或冗余特征的负面影．响。己有的研究结果表明，大多数学习算法所需训练样本的数目随无关特征的增多而急剧增加。选择好的特征不仅可以
２１００年第５期ＺＨＯＮＧＫＥＪ
Ｎｏ．２０１５。０
（ｍｕａｉｌＮ．２）Ｃｕｌｔｅｙｏ１９ｖ
基于ＧＰ的特征选择Ｅ
王文栋张增银杨立志
（广西师范学院计算机与信息工程学院，广西南宁５０２）３０３
由于下文中我们用到的基因均为头长为０的基因，比较简单，其它知识请参照相关文献。
（）ＧＰ进行特征选择的方法三Ｅ
１编码设计．
更易理解的算法模型。２大规模数据处理问题的不断出现。不但样本数目的庞．大，而且描述样本的特征维数高。数据挖掘的发展对大规模数据处理的研究提出了迫切的要求，如信息检索与遗传基因分析等。因此，基于这样的考虑，在一个学习算法通过训练样本对未知样本进行预测之前，必须决定哪些特征应该采用，哪些特征应该忽略。在保证获得好的分类效果前提下，我们希望使用尽可能少的有效的特征，以便降低特征空间维数。特征选择成为机器学习领域重要的研究方向，引起越来越多的机器学习领域学者的兴趣。国内外各大研究机构如ＣＵＭ，ｗｓｉｇｏ，Ｓａｆｒ，南京大学，哈尔滨工业大学，北京ａｈｎｔｎｔｎｏａ工业大学等，自１９９０开始都已开展相关研究。

基于量子遗传算法的文本特征选择方法研究

征组成资讯
１０２０，４２）４０８４（５
ＣｒｕｅｎｉｅｉｇａｄＡｐｉｔｎ计算机工程与应用ｏｐｔＥｇｎｒｎｐｌａｉｓｎｒｅｎｃｏ
基于量子遗传算法的文本特征选择方法研究
摘要：特征选择方法是文本自动分类中的一项关键技术，出了一种基于量子遗传算法的文本特征选择新方法，方法用量子提该比特对文本向量进行编码，量子旋转门和量子非门对染色体进行更新，时，对信息过滤的特点，适应度函数进行了改进，用同针对充分考虑了特征权值、文本相似度和向量维数等。实验证明，该方法可以极大地降低文本的维数，高分类的准确率。提关键词：文本分类；特征选择；量子遗传算法ＤＯ：Ｏ７８．ｓ．０～３１０８２．２文搴编号：０２８３（０８２～１００文献标识码：中网分类号：Ｐ０Ｉ】．７／ｉｎ１２８３．０．０３／ｓ０２５４１０～３１２０）５０４～３ＡＴ３１
Ｅ～ａｌ１６ｚ＠ｓｎａｃｍｍｉ：９８ｘｉ．ｏ
ＱＩｅＬＵＰｉｙ．ｅｅｒｈｏｅｔｆａｕｅｓｌｔｎｍｅｈｄｂｓｄｏｕｎｕＧｎｔｌｏｉｍ．ｏｕｅｎｉｅｒＵＹ，Ｉｅ— ｕＲｓａｃｆｔｘｅｔｒｅｅｉｔｏａｅｎｑａｔｍｅｅｉＡｇｒｈＣｍｐｔｒＥｇｎｅ－ｃｏｃｔｉｇａｄＡｐｌａｉｎ。０８４（５：４－４．ｎｎｐｉｔｓ２０．４２）１０１２ｃｏ

克隆选择学说

引子：首先，人们发现不管什么抗原（甚至人工合成的抗原），人体（或动物）总能产生出一个特异性的抗体。

难以置信的是大千世界万物都可以是抗原，而且每个蛋白还可能有多个抗原决定点，那机体要预先准备好那么多的抗体需要多少基因！把整个基因组都用上还不够编码免疫系统的！这个抗体的多样性产生的基础是什么？机理又是什么？Burnet在提出假说时把一个很头痛的问题搁置起来了：多样化的抗体的遗传机理。

首先，他假设机体有一种神奇的机制可以用少量的基因给无数多的抗体编码（这后来被另一位诺贝尔奖获得者证实是VDJ重组），然后几乎所有可能的排列组合都有抗体产生，但是绝大多数的克隆都在免疫发生过程中夭折了。

这些克隆之所以被“选择掉”是因为一旦放他们到外周组织就会产生自身免疫。

克隆选择学说（亦无性繁殖选择学说）克隆又称无性繁殖细胞系或无性繁殖系，是一个细胞或个体以无性方式重复分裂或繁殖所产生的一群细胞或一群个体，在不发生突变的情况下具有完全相同的遗传结构。

是澳大利亚免疫学家F.M.伯内特于1957年提出的抗体形成理论。

现在已知，淋巴细胞不需要抗原的作用，就已分化为多种带有不同抗体的细胞了。

一种抗原侵入人体后，在无数种淋巴细胞中，只有表面本来就带有和这种抗原互补的受体的少数淋巴细胞能和抗原结合。

一经结合，这种淋巴细胞就恢复了分裂的能力，连续分裂产生大量带有同样抗体的淋巴细胞群。

这一群细胞由于是同一来源的，所以称为克隆(clone)，这就是克隆选择学说。

同时该学说强调决定抗体结构的是淋巴细胞的基因，抗原不能改变或修饰编码抗体的基因。

（便于理解比喻：打一个譬喻，教导说很像是做衣服的“量体裁衣”，根据体形大小，裁制合适的衣服；克隆选择学说不是量体裁衣，而是买“成品”，服装店早已备好合乎各种体型的衣服了。

自己不能改变)获得诺贝尔奖（因为免疫耐受方面的贡献）克隆选择学说示意图免疫耐受（b细胞：3种方式t：两种选择）与克隆选择伯内特与梅达沃在“免疫耐受现象”共同获得诺贝尔生理学或医学奖克隆选择学说的提出在五十年前是件不可思议的事。

迁移学习中的特征选择和特征融合方法研究

迁移学习中的特征选择和特征融合方法研究引言随着深度学习的发展，迁移学习在各个领域取得了巨大的成功。

然而，由于不同领域之间的数据分布和特征表示不同，迁移学习中的特征选择和特征融合方法成为了研究的重要方向。

本文将对迁移学习中的特征选择和特征融合方法进行系统的研究和探讨。

一、迁移学习概述迁移学习是指通过将从一个领域学到的知识应用于另一个领域中的问题。

其主要目的是通过利用源领域的知识来改善目标领域的学习性能。

迁移学习可以分为两种类型，即基于实例的迁移学习和基于特征的迁移学习。

二、特征选择方法特征选择是指从原始特征集合中选择出最具有代表性和重要性的特征子集。

在迁移学习中，由于源领域和目标领域的数据分布不同，选择出适用于目标领域的特征子集对于提高学习性能至关重要。

常见的特征选择方法包括相关性分析、信息增益和基于稀疏表示的方法等。

1. 相关性分析相关性分析是评估特征与目标变量之间关系的一种方法。

在迁移学习中，可以通过计算源领域和目标领域数据的相关性来选择出适用于目标领域的特征子集。

一种常用的方法是皮尔逊相关系数，它可以衡量特征与目标变量之间的线性关系。

2. 信息增益信息增益是评价特征对于分类任务的重要性的一种方法。

在迁移学习中，可以利用信息增益来选择出对于目标领域有用的特征子集。

常见的信息增益算法包括ID3和C4.5算法。

这些算法可以通过计算特征的信息增益来选择出最具有区分能力的特征。

3. 基于稀疏表示的方法基于稀疏表示的方法通过学习一个稀疏矩阵来选择出适用于目标领域的特征子集。

这种方法的核心思想是，目标领域的数据可以用源领域的数据来进行编码。

通过学习得到的稀疏矩阵，可以选择出与目标领域相关的特征子集。

三、特征融合方法特征融合是指将多个特征源进行整合，生成更有代表性的特征表示。

在迁移学习中，特征融合可以帮助解决源领域和目标领域数据分布不同的问题，从而提高学习性能。

常见的特征融合方法包括直接特征融合、逐层特征融合和基于图的特征融合等。

doubletdiscrimination_module)单粘体辨别模式_解释说明

doubletdiscrimination module)单粘体辨别模式解释说明1. 引言1.1 概述在生物学和医学研究中，单细胞RNA测序已成为了解细胞类型和功能的重要工具。

然而，在进行单细胞RNA测序时，存在着一种称为"doublet"的问题。

"Doublet"是指在样本中同时捕获到两个或多个不同细胞的mRNA，并误判为一个混合细胞。

这种误判可能导致对细胞类型分布和基因表达模式的错误解释。

为了解决这一问题，开发了一种被称为"doubletdiscrimination module (单粘体辨别模式)"的方法。

该方法通过计算每个细胞样本中mRNA分子的特征向量，并应用机器学习算法来检测和排除doublet现象。

这种方法可以提高单细胞RNA测序数据的准确性和可靠性，从而更准确地推断细胞类型和基因表达差异。

1.2 文章结构本文将首先介绍单粘体辨别模式方法的原理和流程。

然后我们将详细解释如何计算每个细胞样本的特征向量，并介绍应用于该方法中的机器学习算法及其训练过程。

随后，我们将探讨该方法在实际数据集上的表现和效果，并与其他常用的doublet去除方法进行比较。

最后，我们将总结并讨论该方法的优点、局限性以及未来的发展方向。

1.3 目的本文旨在提供对doubletdiscrimination module方法的全面理解和解释。

通过阐述其原理、技术细节和应用效果，读者将能够更好地了解如何使用这种方法来处理单细胞RNA测序数据中的doublet问题。

同时，本文也希望为研究人员提供一个参考，以便他们在自己的研究中更准确地识别和排除doublet现象，从而推动单细胞研究领域的发展。

2. 正文:在本部分，我们将介绍关于doubletdiscrimination module（单粘体辨别模式）的详细信息。

该模块是一个用于分析和识别双重杂交的工具，可以帮助我们鉴定和排除单细胞RNA测序数据中存在的双粘体。

第三章基因克隆载体

（2）中间质粒克隆载体 T-DNA的部分序列插入大肠杆菌质粒载体而构建。共整合克隆载体系统（T-DNA同源序列、bom 位点）双元克隆载体系统——微型Ti质粒
（四）乳酸杆菌质粒克隆载体（略）
乳酸杆菌：G+，非致病，益菌生，用于食品和饮料。质粒宿主范围广泛：可用于其它G+菌及大肠杆菌。构建：乳酸杆菌本身对km、Ap抗性较强。标记基因：选用lacZ，如有pLJ1复制启始位点的
一、质粒适于载体构建的性质
１、组成与构型质粒(plasmid)是染色体外裸露的双链DNA分子（细菌、真菌、蓝藻、绿藻）
l-DNA 构型： oc-DNA
２、分子大小： 100～102 kb
３、复制特点：在宿主细胞内进行单向复制。质粒和宿主细胞双重遗传系统控制复制强度：拷贝数（细胞内质粒与染色体数量之比值）（１）每种质粒在其宿主细胞内的拷贝数相对稳定。
BR：两位主要构建者 322：实验编号
ColE1 松驰型，筛选系统复杂。衍生的pMB1 为出发质粒（松弛型复制起始位点，但缺较好的选择标记基因和克隆位点）。
pSC101（最早用于DNA克隆的载体），严紧型，含有Tcr 基因。
构建过程(出发质粒：pMB1)
R1（沙门氏菌中分离）变异 R1drd19
这是Ti质粒用于遗传转化的理论依据。
用野生型Ti质粒获得的转基因植物细胞只能分裂，不能分化为植株，故不能直接选育转基因植物。
（2）Vir区
位于T-DNA区上游，其表达产物可激活TDNA的转移，显示致瘤性。
（3）Con区
含有农杆菌之间接合转移有关的基因（tra)，可受宿主产生的冠瘿碱活化，使Ti质粒在细菌间转移，也即接合转移基因编码区。

一种创新算法有哪些方法

一种创新算法有哪些方法创新算法是指为了解决特定问题而采用创新思维和方法开发的一种算法。

创新算法的目标是提出一种新颖、高效、精确的解决方案，以满足现实世界中不断变化的需求。

下面我们将介绍一些常见的创新算法方法。

1. 启发式算法（Heuristic algorithms）：启发式算法是一种基于经验和直觉的算法，用于解决复杂问题。

启发式算法不保证找到全局最优解，但往往能在合理的时间内找到一个较优的解决方案。

启发式算法的代表性方法包括遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等。

2. 深度学习算法（Deep learning algorithms）：深度学习算法是一种模仿人脑神经网络的机器学习方法，能够通过对大量数据进行训练来提取高级抽象特征，并实现自动学习和自适应。

深度学习算法的代表性方法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

3. 转移学习算法（Transfer learning algorithms）：转移学习算法是一种通过将已学习的知识转移到新任务中，从而加速学习过程的方法。

转移学习算法的基本思想是通过共享底层特征的方式，将在一个任务上已经学习到的知识迁移到另一个任务上。

转移学习算法的代表性方法包括领域自适应、特征选择等。

4. 强化学习算法（Reinforcement learning algorithms）：强化学习算法是一种通过试错的方式学习最优行为的方法。

在强化学习中，算法通过与环境进行交互，根据环境的反馈来调整自身的策略，以最大化累计奖励。

强化学习算法的代表性方法包括Q-learning、策略梯度等。

5. 量子计算算法（Quantum computing algorithms）：量子计算算法是一种利用量子力学原理来进行计算的方法。

与传统计算机使用位来表示信息不同，量子计算机使用量子位（qubit）来表示信息，这使得量子计算机能够在某些情况下执行比经典计算机更快的计算。

量子计算算法的代表性方法包括Shor算法、Grover算法等。

中文文本分类中的特征选择研究

中文文本分类中的特征选择研究
寇苏玲;蔡庆生
【期刊名称】《计算机仿真》
【年(卷),期】2007(24)3
【摘要】有多种特征选择算法被用于文本自动分类,YimingYang教授曾针对英文文本分类中的特征选择做过深入的研究,并得出结论:IG和CHI方法效果相对较好.考虑到该结论不一定适合对中文文本的分类,对中文文本分类中的特征选择方法进行研究,采用了包含500篇新闻的中文语料库对几种特征选择算法进行测试,结果表明:在测试的特征选择算法中,χ2估计方法无需因训练集的改变而人为调节特征阀值,并且分类准确率较高.
【总页数】3页(P289-291)
【作者】寇苏玲;蔡庆生
【作者单位】中国科学技术大学计算机系,安徽,合肥230027;中国科学技术大学计算机系,安徽,合肥230027
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.中文文本分类中基于和声搜索算法的特征选择方法 [J], 路永和;张宇楠
2.中文文本分类中的特征选择研究 [J], 周茜;赵明生;扈旻
3.基于对数似然比的中文文本分类特征选择研究 [J], 梁伍七;李斌;许磊;江克勤
4.网页文本分类中的特征选择研究 [J], 庞宁;杨尔弘
5.基于对数似然比的中文文本分类特征选择研究 [J], 梁伍七;李斌;许磊;江克勤;;;;因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于词性特征的特征权重计算方法

基于词性特征的特征权重计算方法胡雯雯;高俊波;施志伟;刘志远【摘要】Because of the sparse and dynamic crisscross characteristics, the short text makes the weight of traditional weighted method difficult to use effectively. This paper presents a new feature weight calculation algorithm based on part of speech. This algorithm is the quantum particle swarm optimization algorithm introduced into translation decision model which can calculate the probability of a feature with certain part of speech. Then it is tested by the text clustering algorithm. The test results show that the improved feature weight calculation algorithm on the clustering accuracy is better than TF-IDF and QPSO algorithm.%短文本因其具有特征稀疏、动态交错等特点,令传统的权重加权计算方法难以得到有效使用.本文通过引入翻译决策模型,将某种词性出现的概率作为特征,提出一种新的基于词性特征的特征权重计算方法,并用文本聚类算法进行测试.测试结果表明:与TF-IDF、QPSO两种权重计算算法相比,改进的特征权重计算算法取得更好的聚类效果.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2018(027)001【总页数】6页(P92-97)【关键词】翻译决策模型;TDQO算法;词性;聚类【作者】胡雯雯;高俊波;施志伟;刘志远【作者单位】上海海事大学信息工程学院, 上海 201306;上海海事大学信息工程学院, 上海 201306;上海海事大学信息工程学院, 上海 201306;上海海事大学信息工程学院, 上海 201306【正文语种】中文1 引言面对大规模短文本形式的数据,快速并准确地获取所需的关键信息以及提高聚类的效率、准确率一直都是人们关注的重点.但短文本固有的特点,使得传统的特征权重计算方法无法准确计算.因此,学者们采用不同的方法去解决这一缺陷,总体分为三个方面,一用特征子集评价方法从特征空间上改进,包括信息增益[1]、卡方检验(CHI-sqare,CHI)[2]、期望交叉熵(Expected Cross Entropy,ECE)[3]等,这些评价算法在给定阈值的情况下,通过计算文本集中每个特征项的权重值,选择特征项的权重值大于阈值的特征加入特征子集或选择权重值最大的特征项子集直到满足特征子集大小阈值.例如李凯齐,刁兴春等[4]提出一种改进的特征权重计算方法,通过引入信息论中信息增益的概念,实现对短文本特征分布具体维度的综合考虑,克服传统公式存在的不足.实验结果表明,改进后的特征权重计算算法在计算特征权重时更加有效.二在搜索空间策略上进行改进,包括顺序选择算法、遗传算法、粒子群算法等,这些算法通过搜索叠加的方式在实现特征空间降维的同时提高算法自身的准确率.例如杜坤,刘怀亮等[5]考虑特征项间的语义关联构造复杂网络并进行特征选择,定义类别相关系数并结合特征选择结果,提出一种改进的特征权重计算方法,并进行中文文本分类实验.实验结果表明,改进后的算法较TFIDF算法有更好的分类效果.三从特征属性上进行改进,包括词频[6]、特征在文本中的位置[7]、词共现分析等,以上特征属性作为影响因子加入实验中.例如李欣蓬等[8],提出双维度特征关系和特征位置对类别学习的影响,实验结果反映了词性对于特征权重的积极影响.多种实验表明从特征属性上改进特征权重要优于其他两种方法[9-11].其中于海燕等[12]提出一种基于词性嵌入的特征权重计算方法,从词性对情感分类的贡献度嵌入到 TF-IDF 算法中.Gang Wang,Zhu Zhang 等[13]提出基于词性情绪分类的PSO-RS算法,实验表明POS-RS情绪分类可以作为一个可行的方法,有可能被成功地应用于其他文本分类问题.这些研究表明词性对于特征权重上的改进能够提高后续验证实验的准确率,对于本文的研究有重大意义.本文从词性属性出发,提出一种新的基于词性特征的特征权重计算算法(Translation Decision Model Of Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,TDQO).在特征选择阶段中将词性引入到翻译决策模型(Translation Decision Model,TD)中,以改进后的TDQO 算法对聚类的效率与准确性进行改善.2 传统的特征权重计算方法传统的特征权重计算方法有很多,例如TF算法、TF-IDF算法、PageRank算法等等.其中TF算法仅从文本词频的角度考虑,一方面考虑到了高词频所带来的高权重,另一方面却暴露其大量无意义词所产生的高冗余、高复杂度等缺点.另外PageRank算法是根据网页中的超链接链入的网页数来判断某个网页是否重要.本文语料为文本数据,为了使初始化的特征权重有较好的可信度,本文在计算初始权重计算方法上选择TF-IDF算法.2.1 TF-IDF算法TF-IDF算法在计算特征权重时考虑三点:词频(tf)、反文档频率(idf)以及归一化(normalization).其中词频tf表示特征在该文档中出现的频率;反文档频率表示特征在各个文档中的区分能力;归一化(normalization)用来防止偏向长文档.考虑三个条件,TF-IDF公式可以表示如下:其中tf(tk,di)表示特征tk在文档di中出现的频率.N表示为文档总数.m表示文档中的特征数.nk表示包含特征tk的文档数.2.2 TF-IDF算法的缺陷TFIDF认为一个特征出现的文档频率越小,则区分类别文档的能力越大.逆文本频度IDF在一定程度上抑制无意义特征,但在另一方面重要特征的凸显也造成无意义标注.而TFIDF的计算为IDF对于TF的权重调整,IDF本身无法有效区分重要特征及无意义特征分布,使得TFIDF计算特征权重的精度并不是很高.举例说明该算法的不足.假设总文档量为100篇.在 2000 特征词的文档中“亲情”,“友情”,“的”,“魅力”分别出现 30,90,100,5 次,“亲情”出现在 20 篇文档中,“友情”出现在90篇文档中,“的”出现在100篇文档中,“魅力”出现在 5 篇文档中.在其 TF,IDF,TF-IDF 数据如表1.从表1可以分析出“友情”与“的”权重最低,但是却表示两个极端,“的”对于特征来说是无意义的特征,只会增加特征冗余,而“友情”却是每篇文档的主题词,经文本聚类可以将文档归为一类.由此可见TF-IDF算法在特征的重要程度上无法准确判断.表1 特征在 TF,IDF,TF-IDF 上的表现特征 TF IDF TF-IDF亲情 0.015 0.6980.01047友情 0.045 0.0458 0.002061的0.05 0 0魅力 0.0025 1.301 0.003275 3 TDQO 特征权重改进算法TDQO算法在TF-IDF算法的基础上引入词性加权权重(TDF)以及特征词作为某种词性出现概率(PF),由此改进TF-IDF算法.其中TDF加权了词性特征权重,例如在文本中名词相对于动词、形容词更能代表一篇文档的主题特征,对于词性加权有效权衡了词性所带来的权重影响.而PF有效抑制大量某一种词性权重影响.3.1 词性加权权重词性加权公式如下:其中n为特征作为粒子的总群数,xi表示第i个特征粒子,j={1,2,3}表示某种词性.3.2 特征作为某种词性概率特征词为某种词性概率公式如下:其中tj表示特征t出现的词性特征.3.3 TDQO算法大多数的短文本在文本预处理阶段,通过词性筛选,保留下所需要的词性,李英[14]提出基于词性的特征预处理方法,在文本预处理环节过滤掉副词、叹词等贡献度很小的词性,只保留对分类贡献较大的名词、动词、缩略词等,实验证明这一方法有效的降低了文本空间的特征维度.特征权重计算为特征空间中的文本向量的每一维确定合适的数值,以表达对应特征在文本的重要程度.特征ti在文本di中的权重表示为wi,j=w(ti, di),文本 di 的权重向量表示为 wj=w(dj).在特征选择算法之后进行词性筛选,只保留名词、动词、形容词.一方面更好地通过词性将词频中较高的干扰词性过滤掉,另一方面可以通过观察哪些词性的词本身虽不具有特征属性,但对权重产生影响,比如标题中一些权重较高的词.本文在不同词性上进行不同程度的加权,得出一种基于词性的权重计算方法公式如下:其中PF*TDF表示为特征t在改进后的量子粒子群优化算法的最优词性加权总值.3.3.1 TDQO 算法流程TDQO算法在量子粒子群算法的基础上引入TD模型,它的范围搜索能力极大高于一般QPSO算法.以下介绍TDQO算法具体实现过程.(1)初始化粒子速度与位置.图1模块①为TDF的计算通过迭代不断判断局部极值pBest和全局极值gBest[15]来更新自己的速度及位置,最终找到最优解.粒子根据公式(5)(6)来优化自己的速度和位置,公式(7)为词性加权权重,即TDF.其中,i表示第 i个粒子,j为粒子的第 i维,t为进化代数,C1,C2 为加速方向常数,r1,r2 为[0,1]上均匀分布的随机数.(2)以 (0,1)随机函数赋值 Xi,并将其作为初始特征权重,Vi=2.0,初始化每个粒子,使用k-means 聚类算法,计算聚类准确率作为粒子的适应度值.粒子在迭代过程中,当前位置的适应度值大于局部或全局最优解的适应度值,则更新为粒子当前位置,否则继续迭代,最终输出计算的词性加权权重.(3)建立翻译决策模型,将每个特征作为粒子,并标注词性及对应的布尔值.图1模块②中TDQO算法中建立的TD模型是最大熵[16]模型的分支模型,也是PF计算的过程.其中TD模型函数的建立用来计算PF值,即特征作为某种词性出现概率.其公式如下:其中λi初始化为 0,fi(x,y)表示定义的特征函数,x 表示特征,y表示对应词性. (4)计算当前模型分布期望,计算最优估计,最终得到粒子作为词性权重的加权权重. TDQO算法流程图如图1.4 实验与分析使用爬虫工具在豆瓣小说上获取22篇小说书评,共计 24 450 条评论.经预处理剩有17 765 个词,通过TF-IDF计算初始权重,并设置阈值为0.01,过滤大量冗余特征.此时剩有2215个词作为后续对比实验的初始特征集,根据建模需要,需再次对词性进行降维,只保留名词、动词、形容词,最终特征选择的词剩有1816个.为了验证词性对文本的贡献度有助于提高聚类的准确率,本文通过TF-IDF算法、QPSO算法、TDQO算法进行对比实验.其中TF-IDF方法得到特征向量并直接进行聚类输出;QPSO算法中不标记词性,通过粒子迭代得到最优加权权重,其中粒子个数为39 952个,迭代次数为100次,得到未加权词性的特征权重,进而进行聚类输出;TDQO算法实验在QPSO算法实验的基础上,引入TD模型,加权计算特征作为某种词性出现的概率并聚类输出.实验环境为Windows 8 操作系统,2 GB 内存,利用 MATLAB 及 PYTHON 开发.图1 TDQO 算法流程图输入:TF-IDF算法权重数据标记粒子词性,粒子总数输出:改进后的特征权重加权,改进前后的F值(1)使用中国科学院计算技术研究所ICTCLAS2014分词器对原始语料进行分词处理;(2)使用TF-IDF算法对词频进行排序,选取词频在0.01以上的词作为新的特征集;此处是避免大量的非有效特征增加特征冗余;(3)对新的特征集进行词性筛选,只保留名词、动词、形容词;(4)引入TD模型的量子粒子群优化算法.通过TD模型建模函数得到特征作为词性出现的概率加权到粒子迭代中,当前位置的适应度值大于局部或全局最优解的适应度值,则更新为粒子当前位置,否则继续迭代,最终输出计算的词性最优加权权重;(5)将得到的加权后的数据经k-means聚类,通过修改k值,在不同类别中使用三种方法进行实验并得出结论.4.1 实验数据分析为验证提出方法的有效性,将TF-IDF算法、QPSO算法及TDQO算法三种方法进行聚类实验,以检验它们在文本挖掘中的表现.实验采用聚类领域常用的F-measure 作为指标来评价文档聚类方法的效果.F-measure[17]是一种结合了precision和recall的聚类评价指标.F-measure 的取值范围为[0,1].对应的检索粒子分布表如表2.表2 检测粒子分布相关不相关检索到的粒子 A B未检索到的粒子 C D在翻译决策模型建模中,将特征转化成随机粒子.根据文档粒子采用分散规则赋值,转化的粒子共39952个,与之相对应产生39952个初始权重,相同的特征在分散文档中的权重也会有所不同,因而在建模过程中,特征用集中的权重表示,并用TRUE和FALSE 标注.TRUE 的情况以二进制 1 代表,FALSE的情况以二进制0代表,粒子词性特征以三维向量表示,并转化成相应十进制,取值为 rand(2,4,6),同时量子粒子群算法仍然使用分散初始权重生成向量作为输入.初始化粒子速度与位置同步进行,设置位置xi=(0,1),速度 vi=2.0,迭代次数 MAXGEN=100,加速常数 C1,C2均为2.0. 为了验证在引入翻译决策模型的量子粒子群优化算法对聚类的准确度,将三种方法计算出特征权重构造特征向量,并进行聚类上的评价比较.其中聚类类别k=[3,7],实验数据 recall值及 F 值上的比较如表3、表4所示.表3 三种权重计算方法在聚类上 recall比较聚类类别实验方法TF-IDF算法QPSO算法 TDQO算法3 0.4286 0.5 0.6 4 0.5 0.5714 0.6667 5 0.5556 0.625 0.7143 6 0.5455 0.6 0.6667 7 0.5385 0.5833 0.6364表3、表4中的3种实验算法在聚类指标recall值及F-measure值上均表现出无论k取何值,TDQO算法始终要优于前两种算法.根据评价标准F值绘制成折线图如图2所示.表4 三种权重计算方法在聚类上 F-measure 比较实验方法聚类类别 TF-IDF算法QPSO算法 TDQO算法3 0.4615 0.5455 0.6667 4 0.5333 0.6154 0.7273 5 0.5882 0.6667 0.7692 6 0.5714 0.6316 0.7059 7 0.56 0.6087 0.6667图2 三种权重计算方法在F值走势图从图2折线趋势图可以明显看出,使用QPSO算法提高了聚类准确率,而本文提出的TDQO算法更加有效地提高了聚类准确率.当类别越大或越小时,QPSO算法准确率虽然与TF-IDF算法准确率很接近,但是整体准确率有所提高;当聚类类别数为5时,准确率提高最大(7.85%).TDQO算法在各个类别上的准确率均大大高于QPSO算法的准确率,这证明了不同的词性对于文本聚类的贡献度是有影响的.从整体上来看,当聚类类别从3开始,聚类效果呈上升趋势,当类别数超过5 时,普遍的呈下降趋势.所以聚类 k值为 5 时,聚类准确率达到最高.此时,将k设定5作为不变量,测试用三种不同方法在不同特征维度中的聚类效果.具体实验数据如图3-图5所示.图3 TF-IDF 算法在各维度上聚类效果从图3和图4可以看出共同点:在低特征维度上聚类分布改善不明显,在高特征维度上,聚类分布效果较好.区别在于 TF-IDF 算法在[1500,1800]高维度区间上的聚类效果要好于QPSO算法,而QPSO算法在[600,1000]区间上展现了较好的聚类效果. 从图5得出结论:随着特征维数的增大,聚类分布显著.与图3和图4比较来看,TDQO算法在[200,1800]区间的聚类分布依然表现出良好的聚类效果.本文提出的TDQO算法一方面提高聚类准确率,另一方面在不同特征维度也展现了较好的聚类效果,同时具有更广泛的应用范围.图4 QPSO 算法在各维度上聚类效果图5 TDQO 算法在各维度上聚类效果5 结束语目前短文本在特征权重计算的方法上很大程度上仍按照长文本的特征计算方法,然而短文本在特征属性上更具有贡献度,传统的方法会降低其准确率.本文在现有的特征权重计算方法的基础上,提出了TDQO算法[18].该算法引入某种词性作为特征出现时的概率,并将粒子作为特征在迭代中寻找最优权重配比.实验表明该算法在聚类中准确率有所提高,因此也证明了词性权重对于聚类结果是有影响的.另外,对于聚类类别k值的选取也会对实验结果有所影响.对于本文的算法依然还存在改进的地方,可以在实验的不同环节或者算法内部提高效率.参考文献【相关文献】1 Reineking T.Active classification using belief functions and information gain maximization. International Journal of Approximate Reasoning,2016,(72):43 –54.[doi:10.1016/j.ijar.2015.12.005]2 Rempala GA,Wesolowski J.Double asymptotics for the chisquare statistic.Statistics&Probability Letters,2016,(119):317–325.3 Zhong RX,Fu KY,Sumalee A,et al.A cross-entropy method and probabilistic sensitivity analysis framework for calibrating microscopic traffic models. Transportation Research Part C:Emerging Technologies,2016,(63):147 –169.[doi:10.1016/j.trc.2015.12.006]4 李凯齐,刁兴春,曹建军.基于信息增益的文本特征权重改进算法.计算机工程,2011,37(1):16–18.5 杜坤,刘怀亮,郭路杰.结合复杂网络的特征权重改进算法研究.现代图书情报技术,2015,31(11):26–32.[doi:10.11925/infotech.1003-3513.2015.11.05]6 lbrahim A,Cowell PE,Varley RA.Word frequency predicts translation asymmetry.Journal of Memory and Language,2017,(95):49–67.[doi:10.1016/j.jml.2017.02.001]7 Kao CY.The effects of stimulus words ’ positions and properties on response words and creativity performance in the tasks of analogical sentence completion.Learning and Individual Differences,2016,(50):114–121.[doi:10.1016/j.lindif.2016.07.015]8 李欣蓬.双维度特征关系和特征位置对类别学习的影响[硕士学位论文].天津:天津师范大学,2009.9 黄文涛,徐凌宇,李严,等.基于柔性区间的多文本融合提取方法.计算机工程,2007,33(24):217–219.[doi:10.3969/j.issn.1000-3428.2007.24.076]10 吴光远,何丕廉,曹桂宏,等.基于向量空间模型的词共现研究及其在文本分类中的应用.计算机应用,2003,23(S1):138–140.11 许建潮,胡明.中文Web文本的特征获取与分类.计算机工程,2005,31(8):24–25,39.12 于海燕,陆慧娟,郑文斌.情感分类中基于词性嵌入的特征权重计算方法.计算机工程与应用,2016,53(22):121–125.13 Wang G,Zhang Z,Sun JS,et al.POS-RS:A random subspace method for sentiment classification based on partof-speech rmation Processing&Management,2015,51(4):458–479.14 李英.基于词性选择的文本预处理方法研究.情报科学,2009,27(5):717–719,738.15 Sun J,Xu WB,Feng B.A global search strategy of quantumbehaved particle swarm optimization.Proceedings of 2004 IEEE Conference on Cybernetics and Intelligent Systems.Singapore,Singapore.2004.111–115.16 Li R,Tao X,Tang L,et ing maximum entropy model for Chinese text categorization. Journal of Computer Research &Development,2005,42(1):578–587.17 常鹏,马辉.高效的短文本主题词抽取方法.计算机工程与应用,2011,47(20):126–128,154.[doi:10.3778/j.issn.1002-8331.2011.20.036]18 奚茂龙,盛歆漪,孙俊.基于多维问题的交叉算子量子粒子群优化算法.计算机应用,2015,35(3):680–684.[doi:10.11772/j.issn.1001-9081.2015.03.680]。

教学设计1：克隆技术的伦理问题

《克隆技术的伦理问题》教学设计【教学目标】1．了解人与克隆人的区别与联系。

2．了解文章的观点，学习论证的方法。

3．体会科学家对人类负责的精神。

【重点难点】学习正反结合论证的写法。

【课时安排】一课时【教学过程】一、作者简介邱仁宗，当代学者。

毕业于清华大学文学院，华中科技大学生命伦理学研究中心主任，北京大学医学部兼职教授，国家人类基因组北方研究中心伦理委员会主任委员，国际妇产科联合会生殖健康和妇女健康伦理委员会委员……邱仁宗教授是我国著名的生命伦理学家，他对人类胚胎干细胞中的伦理争议深有研究。

二、扫除朗读障碍，积累字词jīliè畸形劣等截（jié）然不同qí歧视供体（gōng）刹（shā）车三、默读课文，整体感知❖1.把握文章思路（1）什么是“克隆人”。

（2）反驳在伦理上可以克隆人的理由。

（3）辨析反对克隆人的理由。

（4）结论：技术可行的，在伦理上不应该做2.说说克隆人和人的区别是什么？发展克隆技术、不要克隆人的方针是正确的3.一句话概括作者的观点。

四、整体感知、合作探究1.对于克隆人有人支持、有人反对，他们各有理由。

那么他们的理由分别是什么呢？作者又是怎样分析的？支持者理由作者的分析不育者的唯一偏好的选择会带来不可估量的消极后果避免严重遗传病儿大量经费，对贫困者不公平为了研究伦理问题（克隆人也是人，我们为了器官移植不能将他们仅仅当作为他人的目的的为了优生手段对待他们发展同性社区岐视他人进行星际航行……反对者的理由作者的分析宗教理由同样理由可反对生殖技术和一切生物学、生命的奥秘是神圣的医学研究技术导致人类基因库单一性不会丧失人类基因库的必要的多样性破坏家庭结构不能在根本上反对克隆人克隆人的法律地位难以确定……2.根本性的反论证克隆人是人，不应该受到伤害克隆技术可能造成严重的负面后果克隆人与供体人并存，可能的负面作用大于其正面作用。

滑坡论证，一旦迈出，难以阻挡3.本文各项推理论证的共同前提克隆人也是人，一样是具有在特定环境下形成的特定人格，具有特殊心理、行为、社会特征的人人类已掌握了克隆技术，克隆人已成为可能。