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: 粒子群网络覆盖算法因参数少、计算速度快、算法较容易等优势被广泛应用,却仍存在着收敛速度慢、容易陷入局部最优值导致“早熟”等缺陷。为了提高无线传感器网络性能,针对节点的分布与覆盖方案进行了研究,将拟物力算法中的拟万有引力和拟库仑力与粒子群算法相结合,提出了一种基于惯性权重的拟物粒子群算法。增强了算法全局搜索能力,更快的收敛至全局最优解,减少算法时耗和重复覆盖。仿真结果证明新的算法比基本粒子群和基于惯性权重的标准粒子群算法的全局收敛速度更快,覆盖率更高,重复覆盖的比率更低。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-08-13 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 文本情感分析是自然语言处理领域的一大分支,其发展不仅在自然语言处理领域有重大的影响,更是在政治、经济、社会科学等受人们主观观点影响较大的领域有着深远的影响。深度学习在文本情感分析中的作用越来越重要。将循环神经网络中的长短期记忆网络和前馈注意力模型相结合,提出一种文本情感分析方案。在基本长短期记忆网络中加入前馈注意力模型,并在Tensorflow深度学习框架下对方案进行了实现。根据准确率、召回率和F1测度等衡量指标,与现有的方案对比表明,提出的方案较传统的机器学习方法和单纯的长短期记忆网络的方法有明显的优势。