CDSA模型及其在关系数据库自然语言接口中的实现

本文通过对传统的自然语言处理方法的分析,针对自然查询语言的结.构,提出了一种基于结构分析的语言模型——CDSA(Concept Dependence onStructure Analysis)模型,并描述了作者实现的一个基于CDSA模型的关系数据库自然语言接口的实验软件NLQI(Natural Lauguage Query Interface)。

数据赋能 谋胜未来——大数据学科专题

随着云计算、大数据、人工智能、无人技术等新一代信息技术迅猛发展和广泛应用,数据资源在国家安全与发展各领域的地位作用日益凸显,大国之间博弈和较量正在由传统领域向数据空间扩展。全球各国大数据战略持续推进,聚焦数据价值释放,数据正成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键。

海战场侦察情报系统需求分析方法研究

针对海战场侦察情报保障需求快速变化的特点,提出了一种面向服务的需求分析方法。该方法在军事需求层和系统需求层之间增加了服务需求层,通过服务需求视图实现了用户情报需求与情报系统功能的松耦合关联,支持系统功能的动态扩展和作战任务的动态变化,为海战场侦察情报系统需求分析提供了良好的解决方案。

对数据建设管理的思考

数据建设与管理是信息化建设的核心,本文首先论述了数据建设的重要性,然后重点分析了数据建设与管理中的常见问题,最后讨论了加强数据建设与管理的举措建议。

JSP与Ajax在Web系统视图层上的性能对比分析

对JSP和Ajax这两种技术的工作机制进行了对比,并使用网络压力测试工具Webserver Stress Tool7对视图层分别采用JSP和Ajax的实验系统进行了性能对比测试。实验数据证明,Ajax技术在开发Web系统视图层上相比JSP,使系统在网络数据流量、系统响应时间方面有了较大的改善。

用户行为异常检测模型

从系统安全的角度出发,将异常检测技术用于用户行为分析领域,建立了一个异常检测原型模型UBAD(User Behavior Abnormality Detection)。利用关联规则算法FP-growth,对系统中的反映用户行为特征的数据进行深入挖掘,得到每个用户的行为模式,将当前模式与正常历史模式进行对比可以判断用户行为是否异常。

结合词语规则和SVM模型的军事命名实体关系抽取方法

抽取作战文书中的军事命名实体关系,是实现作战文书语义理解的一种有效方法。在分析作战文书中军事命名实体词语规则的基础上,提出了一种结合词语规则和SVM模型的军事命名实体关系抽取方法。首先,使用词语规则整合作战文书中连续出现的军事命名实体并抽取其关系,使其更加适合SVM模型。然后,使用SVM模型对传统规则模板难以使用的词窗、词性和距离等特征进行建模,抽取军事命名实体关系。实验结果表明,优先利用词语规则能充分提高SVM模型抽取军事命名实体关系的效果,与单纯使用SVM模型相比,准确率和召回率分别提高了8.73%和41.71%。

基于元数据的解释型MIS的设计与实现

传统的MIS在设计实现时与具体的数据库结合紧密,应用程序往往是一种特定产品,灵活性和扩展性较差。为提高MIS的灵活性和扩展性,提出了一种基于元数据的解释型MIS的设计方法,通过定义一组符合一定规则的元数据,设计基于这种规则元数据的程序,使MIS主程序的运行不绑定特定的数据库表和字段,而是根据元数据动态实现,实现了MIS程序由元数据驱动,从而大大提高了MIS的灵活性和扩展性。

基于EPON的大容量实时数据共享技术研究

探讨了基于EPON的大容量实时数据共享技术,提出在改进现有数据共享平台和数据中心的基础上,将EPON作为业务系统的接入网进行大容量数据的传输。同时,为了解决EPON系统传输数据存在的安全隐患,设计了一个基于时间函数和业务等级的EPON系统数据加密方案,提高了数据传输和共享的安全系数。

基于语义的军事数据资源需求描述模型

将描述逻辑引入军事数据资源需求描述,提出了一种基于语义的需求描述模型,便于计算机理解和处理。介绍了该模型的内涵和总体框架,并以作战力量数据资源为例,阐述了作战力量数据资源概念术语集的构建、作战力量数据资源的表征和需求的形式化描述。依据数据需求,制定了相应推理规则,其可借助描述逻辑的可判定性实现军事数据资源需求的推理。

军用软件部队实验测试的特点浅析

军用软件部队实验测试是军用软件测试的关键环节,具有测试环境实战化、测试人员多样化、测试层面外部化、测试内容重点化、测试数据真实化、测试时空长远化等特点,通过分析其规律和特点,为确保和提升测试质量提供可靠依据。

农业、农民进入市场经济的障碍与对策思考

随着近二十年以市场为取向的农村经济体制改革的深入发展,农业、农民进入市场经济的障碍成为我国农村经济市场化进程中日趋突出的问题,本文试从农村居民的经济基础、传统观念、社会环境等方面作一些探索。

基于规则和CRFs的部队组合名称识别方法

在军用文书处理中,提出了一种基于规则和CRFs的部队组合名称识别方法,旨在识别部队组合名称中包含的建制单位。首先在词语粗切分的军用文书上使用CRFs模型识别出部队组合名称,然后采用拆分规则识别部队组合名称中包含的建制单位。实验表明,基于规则和CRFs的部队组合名称识别方法识别准确率达到79.48%,识别的召回率为93.93%。

一种改进的分布式数据Chernoff融合方法

提出了在实际分布式数据融合问题中可用于未知相关性概率密度函数的广义融合算法。在由于信号存在统计相关性引起谣言传播问题的分布式传感环境中,该算法能进行任何数量的概率密度函数的数据融合。分布式传感系统间的互操作要求限定了系统无法对输入进行预处理以确保统计的独立,而协方差交叉算法和快速协方差交叉算法只适合处理高斯信号等独立的输入信号。在未知相关性概率密度函数的情况下,通过使融合概率密度函数的Chernoff信息最小化,可达到任意数量非高斯输入的融合目的。仿真结果表明,该算法融合效果较好。

鹿城区七都岛防洪堤试验段工程密排桩施工技术和质量控制

鹿城区七都岛防洪堤试验段工程密排桩桩长15 m,轴心间距0.9 m,桩径为800。密排桩桩间狭窄仅为10 cm,规范允许桩身轴线偏差为1%,单桩桩尖允许偏差为15 cm,如果2根桩向同一方向偏差则为30cm,尚未考虑灌注桩浇筑充盈系数以及软基的影响。结合鹿城区七都岛防洪堤工程试验段施工监理实践的基础上,提出如何有效快捷地采取措施,确保密排桩的施工质量。

小粒度策略下基于CRFs的军事命名实体识别方法

军事命名实体(Military Named Entities,MNEs)内部嵌套关系复杂、语法区分不明显,从而影响实体识别效果,针对这一问题,提出了一种小粒度策略下基于条件随机场(Conditional Random Fields,CRFs)的MNEs识别方法。运用小粒度策略,结合手工构建的MNEs标注语料进行建模,采用CRFs模型识别出不可再分的小粒度MNEs,再通过对小粒度MNEs进行组合得到完整的MNEs。最后,通过实验对该方法进行了验证,结果表明:在作战文书语料的开放测试中,MNEs识别的召回率达到72%以上,准确率达到85%以上。