摘要:提出了一个语义分析集成系统,并在此基础上构建了结构化的语言模型.该语义分析集成系统能够自动分析句子中各个词的词义以及词之间的语义依存关系,达到90.85%的词义标注正确率和75.84%的语义依存结构标注正确率.为了描述语言的结构信息和长距离依存关系,研究并分析了两种基于语义结构的语言模型.最后,在中文语音识别任务上测试两类语言模型的性能.与三元语言模型相比,性能最好的语义结构语言模型--中心词三元模型,使绝对字错误率下降0.8%,相对错误率下降8%.

摘要:针对有复杂场景的城市航拍图像,提出了一种基于D-S证据理论的道路提取方法.首先建立道路模型;然后将图像分块,建立灰度连通集,并选取子图像中较大的灰度连通集作为候选道路段;根据道路模型从候选道路段中提取特征来定义多个概率分配函数BPAF(basic probability assignment functions),并使用Dempster合成法则对其进行合成,识别出道路段;最后将已识别出的道路段进行合并,排除错误路段,形成道路.实验结果证明了这一方法的有效性.

摘要:传统核窗宽固定的Mean-Shift跟踪算法不能很好地对逐渐增大尺寸的目标进行有效的跟踪.在分析同一目标在不同尺度下核直方图基于Bhattacharyya系数相似性的基础上,发现并证明了在核窗宽固定的条件下,目标在其窗宽范围内进行缩放、平移运动并不影响Mean-Shift跟踪算法空间定位的准确性.在此基础上,提出了一种基于后向跟踪、形心配准的核窗宽自动选取算法.对尺度渐大的车辆进行的跟踪实验验证了该算法的有效性.

摘要:细胞免疫信息在医学和生物学上有着广泛的用途.通过分析彩色免疫荧光图像获此信息.给出一种动态种子值像素生长算法,在均匀颜色空间中提取荧光区域;提出了椭圆匹配方法,从得到的区域中提取细胞;提出了预计算和离散化的方法,计算并分解细胞颜色,以得到免疫信息.讨论了提出的图像分析方法对细胞免疫信息获取的影响.实验表明,获得的免疫信息满足实际医学分析的需要.

摘要:构造层次化分类器的首要环节是确定各个子分类器的层属关系及其内部组成.从模式间的相似关系入手,实现了一种自动产生层次化分类器结构的方法.为了描述模式间的相似关系,首先提出利用混淆矩阵度量相似性的思路与方法,避免了现有常用度量方法计算量大、假设条件难以成立的不足.进而遵循Fisher准则,设计并实现了模式相似关系分析机(patterns'similarity relationship analyzing machine,简称PSRAM),将有师指派和无师自组两种常用的模式重组方法有机结合起来,自适应地产生层次

摘要:背景差法是一种重要的运动检测方法,其难点在于如何进行背景更新.针对该问题,提出一种基于像素灰度归类的背景重构算法,即在假设背景像素灰度以最大概率出现在图像序列的前提下,利用灰度差对相应像素点灰度进行归类,选择频率最高的灰度值作为该点的背景像素值.在背景缓慢变化和突变时,分别利用该算法进行定时和实时背景重构具有时显的优点.仿真结果表明,即使场景中存在运动前景,该算法也能够准确地重构背景,并有效地避免混合现象,从而实现对运动目标的完整提取,以便进一步识别或跟踪.

摘要:分类问题是目前数据挖掘和机器学习领域的重要内容.提出了一种基于多进化神经网络的分类方法CABEN(classification approach based on evolutionary neural networks).利用改进的进化策略和Levenberg-Marquardt方法对多个三层前馈神经网络同时进行训练.训练好各个分类模型以后,将待识别数据分别输入,最后根据绝对多数投票法决定最终分类结果.实验结果表明,该方法可以较好地进行数据分类,而且与传统的神经网络方法以及贝叶斯方法和决策树方法相比,在

摘要:局部切空间排列算法(local tangent space alignment,简称LTSA)是一种新的流形学习算法,能有效地学习出高维采样数据的低维嵌入坐标,但也存在一些不足,如不能处理样本数较大的样本集和新来的样本点.针对这些缺点,提出了一种基于划分的局部切空间排列算法(partitional local tangent space alignment,简称PLTSA).它建立在VQPCA(vector quantization principal component analysis)算法和LTSA

摘要:聚类算法广泛应用于生物芯片数据分析中,用于寻找表达相似的基因或样本.大多数已有算法都需要人为地给出一些参数,然而在没有先验知识的情况下,人为地确定这些参数是十分困难的.为了解决这一难题,提出了一种迭代的聚类算法,首先用主集方法对原有基因进行重新排序,使高度相似的基因排列在特定区域.类的分割界线通常难于确定.提出一种标准,根据类内元素间的距离远小于类外元素间的距离的性质,从排序后的数据集中划分出一个类.将找到的类从当前数据集中排除以后,对剩下的数据重复以上处理,直到满足所提出的徨停止条件为止.从多方面分析了

摘要:主要填补了对系统参量不可观测或观没成本高的诊断测试研究这一空白,提出了替换测试荼为诊断测试一种新的可选择方法.在提出相关替换测试要领的基础上,利用元件替换对系统观测值的影响刻画了诊断的判定、利用正常元件替换几个子系统交集元件分解待诊断系统的方法.其结果能够改善诊断与测试的效率、降低诊断成本,并为研究诊断总是分解提供理论依据.

摘要:对称水印方案的水印检测密钥可以被用来伪造和移去水印,因此要求它在检测过程中也是保密的.零知识的水印检测方案利用密码学中零知识和知识证明的思想和算法,实现在水印检测时使得验证者确信水印存在性的同时又不泄漏水印检测密钥.提出了公开可验证的零知识水印检测的安全需求,给出一个公开可验证的承诺方案和一个证明知道被承诺值的离散对数的零知识知识证明协议.在此基础上提出了一个公开可验证的零知识水印方案,并讨论了它的安全性.

摘要:随着移动通信的快速发展,通信实体的身份认证日益成为研究人员面临的巨大挑战.在IETF(Internet engineering task force)的移动IPv6草案中,IPSec(IP security)协议和RR(return routability)机制被用于保护相关通信节点之间的通信信令,但解决通信实体身份认证问题的方法存在一定的不足.首先分析了基于证书和基于身份的认证技术的优点和不足.基于证书的认证方法有很好的可扩展性,但PKI(public key infrastructure)的部署和证书

摘要:现有的发布/订阅系统不能根据事件的语义来进行事件与订阅的匹配,且不能支持具有复杂结构(如图状结构)的事件.将语义Web技术引入发布/订阅系统中,提出一种基于本体的发布/订阅系统.该系统采用本体来表示事件的概念模型,采用RDF图来表示事件,采用图模式来表示订阅条件.它能较好地解决现有的发布/订阅系统的上述问题.实验结果表明,该系统具有较高的订阅匹配效率.

摘要:作为端到端拥塞控制机制的有效补充,主动队列管理旨在保证高链路利用率的同时维持较低的排队延迟.FIPD(fuzzy intelligent packet dropping)算法作为一种有效的机制,为主动队列管理提供了全新的方法,但是,FIPD也有其本身固有的缺点,比如居高不下的分组丢失率.旨在克服FIPD这些固有缺点的同时,提出一种新的主动队列管理方案FIPE(FIPD with ECN).首先对FIPD算法进行了总结,并对其本身的优缺点进行了分析,针对FIPD算法分组丢失率高居不下等缺点,引进了众所周知的

摘要:选播是一种新型的"1对一些中的多个"通信模式,是任播和组播通信的通用形式.有了选播的支持,客户端可以与多个服务器建立联系以此增加可靠性,可以被分布式服务用来在移动自组网络中给多个服务器分发重要信息.不仅描述了选播面临的主要问题和最近几年提出的选播机制,而且讨论了借助其他相关技术进行可能的优化方案和实际应用的部署.

摘要:节点可以自由、自主地进入网络拓扑并且无须基础网络设施的特性,使得移动Ad hoc网络广泛应用于诸如灾难救援、战场等多种环境中.传统的移动Ad hoc网络路由协议往往考虑以最少跳数为衡量依据的"最短路径,,约束.相关研究表明,最小跳数的路径并不能保证最小的端到端延迟.随着对Ad hoc网络支持时延敏感业务流能力的要求,如何降低端到端延迟成为一个新的挑战.对此,着重分析了网络中的节点延迟,基于跨层设计考虑,引入预测延迟方法,提出了基于最小预测延迟的选路机制和延迟主导的自适应路由协议DOAR(delay-ori

摘要:以节点延时为状态研究路由问题是网络路由研究的一个方向,这类问题的研究过程经常假设节点状态是独立的.这一假设为以延时为约束条件的路由问题,特别是以节点延时的概率密度函数为状态信息的QoS路由问题提供了一种较为实际的处理手段.探讨了在节点个数有限的自治域网络(简称有限自治域网络)中,各节点状态具有独立性这一假设的合理性,并通过网络仿真对其合理性进行了验证.在仿真过程中,实际测量了网络中60条链路延时和15条路径延时的概率密度函数.然后,基于独立性假设,用相应链路延时概率密度函数的卷积计算这15条路径延时的概率

摘要:传统盲加性扩频水印系统具有鲁棒性高、检测值低、容量小的特点.载体信号的干扰是导致检测值偏低的主要原因.从高斯噪声中高斯信号的检测原理出发,对相关性检测器进行了理论分析.此外,还讨论了归一化相关检测器与信噪比的关系以及相关性检测器的应用条件.基于此分析,提出了一种改进盲加性水印算法.实验结果表明,该算法有效地抑制了载体信号的干扰,提高了盲加性扩频水印系统的检测性能,同时具有很好的感知质量和鲁棒性.

摘要:对局域网和广域网上大量突发网络流量的分析结果表明,网络流量普遍存在着自相似性和长相关性,其中Hurst指数是表征网络流量突发特性的重要参数.通过在小波域内对网络流量这种特性的分析,给出了其小波系数的本质和统计特性.针对基于小波的Hurst指数估计方法的自适应问题,结合方差分析给出了一种有效的解决方法,从而提出了自适应的参数估计方法,并且该方法在一般意义上是无偏的.分形高斯噪声和真实突发网络数据的仿真结果均表明,自适应方法比传统估计方法具有更高的估计精度,能够自适应地选择最优尺度区间,而且仅具有O(N)的计