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        多目標(biāo)優(yōu)化路由算法在英語翻譯軟件中的應(yīng)用

        2022-09-29 00:56:36李蓉
        關(guān)鍵詞:英語翻譯路由準(zhǔn)確性

        李蓉

        (延安大學(xué)西安創(chuàng)新學(xué)院,陜西 西安 710100)

        1 引言

        隨著信息處理技術(shù)和機(jī)器翻譯技術(shù)的發(fā)展,采用智能的信息處理技術(shù)進(jìn)行英語翻譯軟件的優(yōu)化設(shè)計(jì),建立英語翻譯軟件的自適應(yīng)參數(shù)學(xué)習(xí)和控制模型,采用多目標(biāo)優(yōu)化的學(xué)習(xí)方法,進(jìn)行英語翻譯軟件的優(yōu)化設(shè)計(jì),提高英語翻譯軟件的多目標(biāo)優(yōu)化和自學(xué)習(xí)能力,從而提高英語翻譯軟件的輸出準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性,相關(guān)的英語翻譯軟件優(yōu)化設(shè)計(jì)方法研究受到人們的極大關(guān)注[1]。

        目前大多數(shù)學(xué)者是通過參數(shù)優(yōu)化識(shí)別[2]和特征提取方法[3],進(jìn)行英語翻譯軟件的統(tǒng)計(jì)特征分析,結(jié)合大數(shù)據(jù)演化聚類分析的方法實(shí)現(xiàn)英語翻譯。由此得到的翻譯結(jié)果雖準(zhǔn)確性較高,但當(dāng)出現(xiàn)多目標(biāo)需要綜合考慮翻譯結(jié)果時(shí),翻譯的準(zhǔn)確性有待考究。本文提出基于多目標(biāo)優(yōu)化路由算法的英語翻譯軟件學(xué)習(xí)算法,構(gòu)建英語翻譯軟件信息的多目標(biāo)優(yōu)化模型,通過自適應(yīng)尋優(yōu)控制方法,進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化下的路由控制,實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)優(yōu)化路由算法在英語翻譯軟件中的應(yīng)用,最后進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試分析,展示了本文方法在提高英語翻譯軟件輸出準(zhǔn)確性方面的優(yōu)越性能。

        2 構(gòu)建英語翻譯軟件的多目標(biāo)學(xué)習(xí)參數(shù)模型

        為提高英語翻譯軟件參數(shù)估計(jì)精度以及輸出的穩(wěn)定性、準(zhǔn)確性等性能。首先,建立英語翻譯軟件的多目標(biāo)學(xué)習(xí)參數(shù)模型,采用多參數(shù)融合方法進(jìn)行英語翻譯軟件的目標(biāo)進(jìn)化控制。結(jié)合模糊參數(shù)信息融合方法,得到英語翻譯軟件的多目標(biāo)優(yōu)化的路由分布元素為:

        式中,“*”表示復(fù)共軛,t表示優(yōu)化時(shí)間,m,n表示所翻譯的句子和時(shí)態(tài)。根據(jù)英語翻譯軟件中多目標(biāo)優(yōu)化的路由的分布情況,采用空間網(wǎng)格聚類方法[4]進(jìn)行英語翻譯軟件多目標(biāo)特征量分類挖掘,得到英語翻譯軟件多目標(biāo)的檢測(cè)統(tǒng)計(jì)特征量為:

        根據(jù)上式結(jié)果以及多參數(shù)融合方法,進(jìn)行英語翻譯軟件多目標(biāo)算法的優(yōu)化控制,得到參數(shù)統(tǒng)計(jì)特征為:

        其中,L表示對(duì)所翻譯的句子和時(shí)態(tài)中關(guān)鍵詞的優(yōu)化長(zhǎng)度,結(jié)合關(guān)聯(lián)學(xué)習(xí)算法,得到英語翻譯軟件多目標(biāo)的相關(guān)參數(shù)句型、單詞、時(shí)態(tài)Φ,Ω,分別為:

        根據(jù)得到的英語翻譯軟件多目標(biāo)的相關(guān)參數(shù)x,采用多目標(biāo)配置的方法,進(jìn)行英語翻譯軟件的最優(yōu)參數(shù)配置[5-8],得到模糊隸屬度函數(shù):

        其中,a,u,m為0 到1 之間的隨機(jī)數(shù),p(i)為英語翻譯軟件多目標(biāo)尋優(yōu)的最優(yōu)解,即個(gè)體極值,b為英語翻譯軟件多目標(biāo)配置系數(shù)。

        根據(jù)模糊隸屬度函數(shù),建立英語翻譯軟件的多目標(biāo)學(xué)習(xí)參數(shù)模型為:

        其中,A是一個(gè)維數(shù)為P×L的英語翻譯軟件多目標(biāo)特征分布矩陣。

        在上述英語翻譯軟件的多目標(biāo)學(xué)習(xí)參數(shù)模型的基礎(chǔ)上,采用多元參數(shù)融合和自適應(yīng)參量估計(jì)方法,進(jìn)行英語翻譯軟件的多目標(biāo)學(xué)習(xí)和自適應(yīng)參數(shù)跟蹤。采用反復(fù)迭代和概率推理的方法[9-11],得到多目標(biāo)學(xué)習(xí)的推理模型表述為:

        其中,對(duì)所翻譯的語義映射向量T=(T1,T2,…,TM)進(jìn)行若干次迭代后,通過自適應(yīng)尋優(yōu)控制方法,進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化下的路由控制,根據(jù)多目標(biāo)優(yōu)化路由設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)英語翻譯軟件的優(yōu)化輸出轉(zhuǎn)換控制和組網(wǎng)控制[12]。

        3 英語翻譯軟件的多目標(biāo)優(yōu)化

        通過自適應(yīng)尋優(yōu)控制方法,進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化下的路由控制,路由進(jìn)化的更新規(guī)則為:

        式中,Xj(t)為多次迭代后英語翻譯軟件多目標(biāo)優(yōu)化的最終完整關(guān)系特征量,特征分布集pg(t)定義為:

        根據(jù)上述分析,具體實(shí)現(xiàn)流程如圖1所示。

        圖1 實(shí)現(xiàn)流程

        通過上述過程實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)優(yōu)化在英語翻譯軟件中的應(yīng)用,從而提高英語翻譯軟件的輸出穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。

        4 仿真測(cè)試分析

        為了驗(yàn)證本文方法在實(shí)現(xiàn)英語翻譯軟件的多目標(biāo)優(yōu)化和路由輸出控制中的應(yīng)用性能,采用Matlab進(jìn)行仿真測(cè)試,采用30 次試驗(yàn)進(jìn)行收斂性分析,假設(shè)語義本體向量的維數(shù)為24,關(guān)聯(lián)系數(shù)為0.21,全局迭代次數(shù)為1000,根據(jù)上述參數(shù)設(shè)定,測(cè)試集和訓(xùn)練集的尋優(yōu)性能,與文獻(xiàn)[13]和文獻(xiàn)[14]進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),得到結(jié)果如圖2和圖3所示。

        圖2 測(cè)試集的收斂性能

        圖3 訓(xùn)練集的收斂性能

        分析圖2 和圖3 得知,采用本文方法進(jìn)行英語翻譯軟件設(shè)計(jì)和多目標(biāo)路由優(yōu)化的參數(shù)估計(jì)精度較高,自適應(yīng)性能較好,提高了英語翻譯軟件的輸出穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。

        5 結(jié)束語

        采用多目標(biāo)優(yōu)化的學(xué)習(xí)方法,進(jìn)行英語翻譯軟件的優(yōu)化設(shè)計(jì),提高英語翻譯軟件的多目標(biāo)優(yōu)化和自學(xué)習(xí)能力,采用多目標(biāo)配置的方法,進(jìn)行英語翻譯軟件的最優(yōu)參數(shù)配置,結(jié)合語義本體特征分解的方法,得到英語翻譯軟件多目標(biāo)約束進(jìn)化特征解。建立本體之間的語義關(guān)聯(lián)分布模型,結(jié)合非合作博弈論,根據(jù)多目標(biāo)優(yōu)化路由設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)英語翻譯軟件的優(yōu)化輸出轉(zhuǎn)換控制。分析得知,本文方法進(jìn)行英語翻譯軟件設(shè)計(jì)的收斂性和尋優(yōu)能力較好。

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