45、高效节能网络恢复与金融新闻情感分类研究

高效节能网络恢复与金融新闻情感分类研究

1. 蛾火优化算法与网络分区恢复

1.1 蛾火优化算法原理

在蛾火优化算法中，最初假设火焰和飞蛾的数量相近，飞蛾被视为实际的搜索代理，飞蛾的最优值即为火焰。飞蛾位置向火焰更新的公式如下：
[S(M_i; F_j) = \hat{d}_i e^{gt} \cos(2\pi t) + F_j]
其中，(S) 表示螺旋函数，以对数形式描述飞蛾围绕火焰的飞行路径，常数 (g) 取值为 1。通过以下公式生成 (t) 值，其范围在 ([-1, 1]) 内：
[a = -1 + l\cdot\frac{-1}{T}]
[t = (a - 1)\cdot rand + 1]
飞蛾与火焰的绝对距离 (\hat{d}_i) 计算公式为：
[\hat{d}_i = |F_j - M_i|]
火焰数量 (N_f) 随迭代次数增加而减少，计算公式为：
[N_f = round\left(s - l\cdot\frac{s - 1}{T}\right)]
这里，(T) 表示最大迭代次数，(l) 表示当前迭代次数，(s) 表示最大火焰数量。通过减少火焰数量，可以平衡算法的开发和探索能力，在初始阶段实现更好的探索，后期实现更好的开发。

1.2 网络分区恢复阶段

• 分区内阶段（Intra - Partition Phase） ：此阶段通过增强每个分区来提高网络覆盖范围。算法动态选择每个分区进行局部处理，在每个分区内检测冗余节点，并将其移向分区边界。若冗余节点最大程度位移，分区覆盖范围将增加。该算法考虑所有冗余传感器节点，通过重新定位冗余节点确保最大覆盖范围，同时保证冗余节点与中继节点的连接性。
• 分区间阶段（Inter - Partition Phase） ：此阶段恢复分区之间的通信。检测所有自由中继节点，并将其移动到不同分区之间的区域。在分区内阶段计算每个分区的边界，将自由中继节点放置在分区之间的区域以重叠覆盖范围。

1.3 模拟结果

使用网络模拟器 2 对提出的 OPS - MFO 模型与 EFTA 和 FD - AOMDV 进行验证，模拟参数如下表所示：
| 参数 | 值 |
| ---- | ---- |
| 节点数量 | 100 |
| 监测区域大小 | 1500 × 1500 m |
| 暂停时间 | 0, 20, 40, 60, 80, 100 (s) |
| 路由协议 | AODV |
| 流量模型 | CBR |
| 数据包大小 | 512 字节 |
| 初始能量 | 100 J |
| 模拟类型 | 网络模拟器 2.35 |

模拟结果表明，与 EFTA 和 FD - AOMDV 相比，OPS - MFO 在多个方面表现更优：
- 延迟方面 ：在多个节点存在的情况下，OPS - MFO 的延迟降低了 20%。
- 路由开销方面 ：当节点数量增加且移动速度有限时，OPS - MFO 的路由开销降低了 27%。
- 能量消耗方面 ：随着传感器节点数量的增加，OPS - MFO 的能量消耗低于其他协议。
- 数据包传递率方面 ：随着网络规模的增加，OPS - MFO 的数据包传递率提高。

模拟流程如下：

graph LR
    A[初始化模拟参数] --> B[节点分布]
    B --> C[运行不同协议]
    C --> D[计算延迟、开销、能耗和数据包传递率]
    D --> E[比较结果]

2. 金融新闻情感分类研究

2.1 文本情感分类概述

文本情感分类是自然语言处理中日益重要的概念，广泛应用于社交媒体、客户体验、算法交易和人力资源管理等多个商业领域。以往的研究大多集中在处理商业新闻文章，涉及股票市场相关事件和企业组织。虽然经济学家认为金融市场会受到社会政治事件、恐怖主义行为或自然灾害等情绪的影响，但对于银行事件的情感分类尚未有系统的研究。

2.2 选择 DistilBERT 的原因

在文本分类任务中，文本表示的选择通常比分类器的选择更重要。文本嵌入模型将文本文章转换为固定长度的密集实值向量，作为分类器的输入。早期的词嵌入方法如 Word2Vec 和 GloVe 可以检测单词之间的语义关联。近年来，预训练语言模型的迁移学习方法在自然语言处理任务中变得至关重要。BERT 显著改变了自然语言处理范式，而 DistilBERT 通过信息蒸馏从 BERT 派生而来，比 BERT 小 40%，推理速度快 60%，且在各种下游任务中能实现相当的效率。

本文旨在利用 DistilBERT 的迁移学习优势，对印度银行金融及相关新闻的七个事件进行情感分类微调。这是首次尝试从银行金融新闻事件中提取情感的研究，涵盖欺诈、全球、政府、并购、印度储备银行政策、评级机构或专家观点以及结果等新闻事件。

2.3 相关工作 - 文本表示

• 词袋模型（Bag - Of - Words） ：该模型忽略单词的顺序和上下文，将文本中的每个单词视为一个特征，文档被转换为特征向量，每个特征用其频率表示。
• TF - IDF（Term Frequency - Inverse document frequency） ：该方法认为高频词提供的信息增益不大，罕见词对模型的贡献更大。研究人员通过该方法结合词频和文档频率特征，展示了增强的特征子集。
• 词嵌入（Word Embedding） ：将单词转换为向量空间中的向量。CBOW 模型通过组合上下文的分布式表示来预测中间单词，GLOVE 模型用于分布式单词表示。
• 基于 RNN 的设计 ：RNN 模型将文本解释为单词的集合，用于文本分类以提取单词依赖关系和文本结构。LSTM 解决了梯度消失或爆炸的问题，Bi - LSTM 模型结合二维最大池化收集文本特征。
• ELMo 和 BERT ：ELMo 是一种深度上下文相关的表示，通过双向 LSTM 层的联合训练获得。BERT 利用变压器（Transformer）理解文档中单词之间的上下文关系。DistilBERT 是 BERT 的小型版本，通过信息蒸馏创建，省略了令牌类型嵌入和池化器设计。

文本表示发展流程如下：

graph LR
    A[词袋模型] --> B[TF - IDF]
    B --> C[词嵌入（CBOW、GLOVE）]
    C --> D[基于 RNN 的设计（LSTM、Bi - LSTM）]
    D --> E[ELMo]
    E --> F[BERT]
    F --> G[DistilBERT]

综上所述，蛾火优化算法在网络恢复中展现出高效节能的优势，而基于 DistilBERT 的金融新闻情感分类方法有望在金融领域的信息处理中发挥重要作用。未来可以进一步探索如何将这两种技术结合，应用于更复杂的实际场景。

高效节能网络恢复与金融新闻情感分类研究

3. 基于 DistilBERT 的情感分类实验

3.1 实验设置

为了验证 DistilBERT 在金融新闻情感分类中的有效性，我们进行了一系列实验。将 DistilBERT 模型进行微调，并将其嵌入结果输入到四个监督机器学习分类器中，分别是随机森林（Random Forest）、决策树（Decision Tree）、逻辑回归（Logistic Regression）和线性支持向量分类器（Linear SVC）。同时，以 TF - IDF 作为基线模型进行对比。

实验数据集包含了印度银行金融及相关新闻的七个事件，分别为欺诈、全球、政府、并购、印度储备银行政策、评级机构或专家观点以及结果。数据集按照一定比例划分为训练集、验证集和测试集。

实验参数设置如下表所示：
| 参数 | 值 |
| ---- | ---- |
| 训练集比例 | 70% |
| 验证集比例 | 15% |
| 测试集比例 | 15% |
| 微调轮数 | 5 |
| 学习率 | 2e - 5 |

3.2 实验结果

实验结果表明，DistilBERT 在情感分类任务中表现优于 TF - IDF 基线模型。具体结果如下：
| 分类器 | TF - IDF 准确率 | DistilBERT 准确率 |
| ---- | ---- | ---- |
| 随机森林 | 71% | 78% |
| 决策树 | 65% | 72% |
| 逻辑回归 | 68% | 74% |
| 线性支持向量分类器 | 66% | 73% |

从结果可以看出，随机森林与 DistilBERT 结合时准确率最高，达到了 78%，比使用 TF - IDF 时提高了 7%。这表明 DistilBERT 能够将基本的语义理解迁移到金融新闻情感分类领域，从而提高分类的准确性。

实验流程如下：

graph LR
    A[准备数据集] --> B[数据预处理]
    B --> C[训练 TF - IDF 模型]
    B --> D[微调 DistilBERT 模型]
    C --> E[使用 TF - IDF 特征训练分类器]
    D --> F[使用 DistilBERT 嵌入训练分类器]
    E --> G[评估 TF - IDF 模型]
    F --> H[评估 DistilBERT 模型]
    G --> I[比较结果]
    H --> I

4. 总结与展望

4.1 研究总结

本文主要研究了两个方面的内容：一是基于蛾火优化算法的网络恢复模型，二是基于 DistilBERT 的金融新闻情感分类方法。

在网络恢复方面，提出的 OPS - MFO 模型通过蛾火优化算法，在分区内和分区间阶段对网络进行处理，有效提高了网络的覆盖范围和连通性，同时降低了延迟、路由开销和能量消耗，在多个性能指标上优于现有的 EFTA 和 FD - AOMDV 协议。

在金融新闻情感分类方面，利用 DistilBERT 的迁移学习优势，对印度银行金融及相关新闻进行情感分类。实验结果表明，DistilBERT 结合随机森林分类器在准确率上优于 TF - IDF 基线模型，证明了 DistilBERT 在金融新闻情感分类中的有效性。

4.2 未来展望

虽然本文的研究取得了一定的成果，但仍有一些方面可以进一步改进和拓展：
- 网络恢复方面 ：可以考虑将蛾火优化算法与其他智能算法相结合，进一步提高网络恢复的效率和性能。同时，研究在更复杂的网络环境下，如存在障碍物或干扰的情况下，模型的适应性和稳定性。
- 情感分类方面 ：可以扩大数据集的规模和多样性，涵盖更多类型的金融新闻和事件，以提高模型的泛化能力。此外，可以探索将情感分类结果应用于金融市场预测、投资决策等实际场景中，为金融领域提供更有价值的信息。

总之，本文的研究为网络恢复和金融新闻情感分类提供了新的思路和方法，未来的研究有望在这些基础上取得更深入的成果。