摘要:文本自动分类是信息检索与数据挖掘领域的研究热点与核心技术,近年来得到了广泛的关注和快速的发展.提出了基于机器学习的文本分类技术所面临的互联网内容信息处理等复杂应用的挑战,从模型、算法和评测等方面对其研究进展进行综述评论.认为非线性、数据集偏斜、标注瓶颈、多层分类、算法的扩展性及Web页分类等问题是目前文本分类研究的关键问题,并讨论了这些问题可能采取的方法.最后对研究的方向进行了展望.
摘要:提出了一种高效的数字笔迹数据编码算法IWPHSP(integer wavelet packet based hierarchical set partitioned).该算法通过引入整数小波包变换、层次性集合分裂、重要位组合编码和快速自适应算术编码等方法,无损地压缩了数字笔迹多维数据.实验证明,提出的IWPHSP算法是高效的.
摘要:作为当今医学影像技术研究中的热点问题之一,多模态医学影像融合技术的研究及其研究成果,对认知科学的研究和临床治疗有着重要的意义.提出了一种基于独立分量分析(ICA)的fMRI受限等效偶极子模型(简称FC-ECD)来解决fMRI与EEG的融合问题.方法首先利用ICA,剔除原始信号中的噪声,提取有效ERP成分(同时可以对偶极子的数量进行估计);然后基于理想4层头模型,利用fMRI激活点的空间信息作为限制条件,对提取出的ERP成分进行精确的定位,从而减少了计算量并取得了很好的效果;然后,通过仿真实验的结果验证了方
摘要:如何应用句法结构和词汇化是句法分析建模所面临的两个主要问题,汉语依存分析对这两方面做了初步的探索.首先通过对大规模依存树库的统计学习,获取其中的词汇依存信息,建立了一个词汇化的概率分析模型.然后引入词汇支配度的概念,以充分利用了句子中的结构信息.词汇化方法有效地弥补了以前工作中词性信息的粒度过粗问题.同时,词汇支配度增强了对句法结构的识别,有效地避免了非法结构的生成.在4 000句的测试集上,依存分析获得了约74%的正确率.
摘要:受蚂蚁分巢居住行为的启发,提出一种人工蚂蚁运动(ant movement,简称AM)模型和在此模型上的一个自适应的蚂蚁聚类算法(adaptive ant clustering,简称AAC).将人工蚂蚁看成一个行为简单的Agent,代表一个数据对象.在AM中,人工蚂蚁有睡眠和活跃两种状态.在AAC算法中,定义了一个适应度函数用来衡量蚂蚁与其邻居的相似程度.人工蚂蚁通过其适应度和激活概率函数来决定处于活跃态或者睡眠态.整个蚂蚁群体在移动中动态地、自适应地、自组织地形成多个独立的子群体,使不同类别的蚂蚁之间相互
摘要:研究了全局未知静态复杂环境下多机器人运动的导航问题,提出了一种新颖的蚂蚁导航算法.该方法将全局目标点映射到机器人视野域边界附近作为局部导航子目标,再由两组蚂蚁相互协作完成机器人视野域内局部最优路径的搜索,在此基础上进行与其他机器人的碰撞预测与避碰规划.机器人每前进一步都重复上述过程.因此,机器人前进路径不断地动态修改,从而在每条局部优化路径引导下,使机器人沿一条全局优化的路径到达目标点.仿真实验结果表明,即使在障碍物非常复杂的地理环境下,算法也能沿一条全局优化路径导航,且能安全避碰,效果十分令人满意.
摘要:给出一种视频时空配准的整体方法,提出一种视频内匹配与视频间匹配相结合的空间配准策略,改进动态时间扭曲方法以用于时间维的对齐.视频内匹配跟踪视频内各帧图像的特征点并记录其轨迹,视频间匹配配准不同视频的帧图像,使用轨迹对应提供图像配准所需的初始特征点对应,根据图像配准得到的特征点对应建立和更新轨迹对应.该匹配策略充分利用了视频的连贯性提高了匹配的稳定性和效率,同时提高了配准视频的连贯性.改进的动态时间扭曲方法通过极小化两段视频的整体距离建立视频之间的帧对应关系,保持视频内部各帧之间的时序关系并能处理非线性偏移
摘要:纹理分割是图像处理领域中的一个典型难题.基于图像分解提出一个新的纹理振动特征,与基于结构张量和非线性扩散获得的其他纹理特征一起构成5维特征空间,并利用非参数估计的活动围道方法对该特征空间进行分割,得到最终结果.通过不同的纹理分割实验验证了此方法的有效性.
摘要:作为经典Snake模型的一个变体,梯度矢量流(gradient vector flow,简称GVF)Snake在扩大Snake轮廓的捕捉范围和深度凹陷区域的收敛上具有卓越的性能.但GVF Snake在初始化时存在一个临界点问题:在目标内部的临界点必须在初始Snake轮廓的内部;在目标外部的临界点必须在Snake轮廓的外部.否则,Snake轮廓将不能收敛到正确的结果.对GVF Snake的临界点问题进行探讨,详细分析了临界点的影响因素,指出GVF场只有在合适的条件下才是有效的;证明了相关文献中从粘性流体力学
摘要:域间路由系统与Internet一样是一个复杂巨系统.自组织理论是当前对于复杂性系统研究的重要成果,是研究复杂系统的有效工具.所以,从自组织特性的角度分析了域间路由系统的内在规律和外在表现,并且评价了为了改善域间路由系统的扩展性、收敛性、稳定性和安全性而对BGP协议进行改进的各种方法.在对BGP的发展趋势进行预测的基础上,给出了利用自组织特性解决域间路由系统问题的指导原则和几种可行的方法.
摘要:属性证书交换是一种在不同安全域里共享资源或进行商业事务交易的陌生人之间建立双方信任关系的重要手段.自动信任协商则通过使用访问控制策略提供了一种方法来规范敏感证书的交换,从而保护了用户的敏感证书信息、敏感访问控制策略与个人隐私,以及提高协商效率和协商成功率.对自动信任协商的研究动态进行了调研,对该领域的相关技术进行了归类及介绍.在认真分析现有技术的基础上,总结了当前自动信任协商的不足,并指出了自动信任协商继续发展应遵守的原则以及自动信任协商的未来发展趋势.
摘要:针对当前高速网络应用对分组分类算法的要求以及网络处理器体系结构的特点,提出了一种高速多维分组分类算法--AM-Trie算法(asymmetrical multi-bit trie,非对称多杈Trie树).该算法具有搜索速度快,并行性、可扩展性良好的特点,特别适合于在网络处理器上实现.同时,给出了一种空间最优的启发式分类字段分段算法,并从理论上证明其在确定AM-Trie树层数的情况下使得存储空间最小.最后,基于Intel IXP2400网络处理器设计并实现了该算法.性能实测表明,该算法性能良好并具有很好的可
摘要:现有TCP/AQM忽略了非响应业务流量对AQM算法性能的影响,但非响应业务流量约占Internet业务流量的70%~80%.因此,评价非响应业务流量对AQM算法性能的影响具有重要意义.借助于在标准GI/M/1/N排队系统中嵌入AQM算法随机丢包机制的手段,提出了一种利用"扩充的GI/M/1/N排队系统"评价AQM算法在非响应业务流量下的性能的分析方法.最后评价了TD,RED和GRED这3种经典的AQM算法,评价结果与NS-2模拟结果一致,表明该分析方法可能用于评价AQM算法在非响应业务流量下的性能.
摘要:数据流上的突变检测技术由于其在风险分析、网络监测、趋势分析等领域广阔的应用前景而受到学术界和工业界越来越多的关注.为了在数据流上检测多个滑动窗口上的单调聚集函数值和非单调聚集函数值的突变,提出了基于分形技术的构建单调搜索空间的突变检测算法.首先给出了数据流上的分段分形模型,进而基于该模型设计了突变检测算法.该算法能够将突变检测处理时间复杂度从O(m)降为O(logm)(m为需要被检测的滑动窗口数目).提出的两种新颖的分段分形模型能够准确
摘要:接入认证对移动IPv6网络的部署和应用至关重要,在切换过程中加入认证过程会影响移动IPv6网络的切换性能.当前,对移动IP网络中接入认证的研究大多没有考虑对切换性能的影响.另外,目前许多双向认证机制都是基于证书的方式来实现,无线移动环境的特殊性使得这种方式并不适合无线移动网络.一种适用于移动IPv6网络的基于身份签名的快速双向认证方法被提了出来.该方法使用NAI(network access identifier)作为公钥,简化了无线移动环境中的密钥管理问题,有效地解决了基于PKI(private key
摘要:主动队列管理(active queue management,简称AQM)是一个非常活跃的研究领域.作为对终端系统上拥塞控制的一种补充,中间节点的AQM策略在保证较高吞吐量的基础上可以有效地控制队列长度.基于TCP/AQM控制论模型,使用H(最优控制理论,以解析的方法设计了新型PID控制器.该控制器的特点是:控制器由单参数调节,可以方便地实现系统标称性能和鲁棒性能的折衷.通过NS仿真并与其他算法相比较,验证了所设计的控制器的性能.结果显示,所设计的PID控制器性能优于其他算法.
摘要:提出了一种适用于层次移动IPv6(HMIPv6)网络的呼叫准入控制(call admission control,简称CAC)方案.该方案以过载率和系统容量为限制,根据网络中主机的移动特性和呼叫特性,自适应地计算出区域中各小区的理想呼叫数,使系统效益最大化.通过建立HMIPv6网络下的Markov模型,计算出达到理想呼叫数的CAC阈值,并将其作为是否接纳新呼叫的判断依据.仿真实验分析了影响最优区域范围的因素,为设计动态微移动管理方案提供了依据.它指出:随着呼叫在小区之间的切换率和平均持续时间的增加,最优区
摘要:J.A.Solinas给出了整数对的最优带符号二进制表示,称做联合稀疏表示(JSF).JSF表示长度至多是最大整数的二进制长度加一,其平均汉明密度为1/2.利用窗口方法扩展了联合稀疏表示,给出了整数对的一种新表示方法:3-宽度联合稀疏表示(JSF3).该表示长度至多是最大整数的二进制长度加一,平均汉明密度为19/52.因此,利用JSF3计算uP+vQ比用JSF大约提高9%的效率.
摘要:作为一种全新的信息获取和处理技术,多媒体传感器网络较之传统传感器网络更多地关注于音频、视频、图像等大数据量、大信息量媒体的采集与处理,在军事、民用及商业领域中具有广阔的应用前景.介绍了多媒体传感器网络的概念与特点,着重探讨了多媒体传感器网络所面临的挑战与国内外的研究进展,最后分析了当前亟待解决的问题,并展望了其未来的发展趋势.多媒体传感器网络是一种新的概念系统但也存在较多的问题需要解决,其研究具有很强的理论意义和实用价值.