基于改进PSO算法优化BP神经网络的重名作者消歧方法研究

发布时间：2024-03-27 21:58

　　随着科学技术的发展,文献数量急剧增多,在大量文献中,作者重名现象不仅会降低检索的效率和准确度,也会影响知识检索与调研工作的进度,因此对重名作者的消歧工作迫在眉睫。为了提高重名作者消歧的准确率,本文提出了一种基于人工神经网络的消歧算法,神经网络模型具有强大的非线性映射能力,可以对多维复杂问题进行分类预测。具体的研究内容包括以下几个方面:(1)文献数据集的构建与特征选取依据。本文首先给出文献记录的获取方式以及数据集的形成过程,其次依据不同属性特征对于重名作者消歧具有不同的影响程度,通过相应算法选取消歧能力较强的属性。测试结果表明Email、合作作者、期刊、研究方向、单位、英文名、毕业院校、邮编具有较好的区分效果。分析特征的属性对改进消歧算法和提高作者识别准确度及效率有一定的指导作用。(2)基于Beta分布动态惯性权重的粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法。传统PSO算法容易早熟收敛至局部最优,不具有突变跳出局部陷阱的能力。为此,本文提出了基于Beta分布的惯性权重,采用随机策略动态调整权重的大小,以提高算法全局搜索的能力,实验结果证明,改进后的PSO...

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【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２．２?ｓｉｇｍｏｉｄ函数图像??Ｆｉｇ．２．２?ｓｉｇｍｏｉｄ?ｆｕｎｃｔｉｏｎ?ｉｍａｇｅ??逻辑函数形如Ｓ，所以通常也叫做Ｓ形函数

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本文编号：3940556