基于HowNet的VSM模型扩展在文本分类中的应用研究

在采用VSM模型进行文本分类时,如果特征向量维数相差悬殊,会给分类结果产生很大负面影响。为了解决这一问题,本文引入了特征向量扩展的思想,同时定义了有效原始信息浓度的概念。特征向量扩展以HowNet语义词典为依据,对高维和低维特征向量采用不同的扩展策略,从而减小了不同类别语料间有效原始信息浓度的差值,进而改善复杂语料的分类结果。实验表明该方法在复杂语料情况下,通过对特征向量进行HowNet语义扩展,可以较好的改善分类结果。

基于自然语言理解的军事自动标图系统

针对军事领域自动标图的需要,结合自然语言理解技术,提出了利用计算机识别军事文书,进行自动标图的方法。由军事文本到图上信息,是一个特殊的翻译过程,因此,根据军事领域的特殊需要,给出了军标库设计的一般模型。通过对军事文本的分析,结合自然语言理解的需要,分别设计了常用词字典、动词字典和实例库的数据结构。在此基础上,研究了军事文书理解过程中的自动分词算法。最后,给出了基于模式的实例翻译算法模型。

海上编队雷达网的优化及抗干扰效能分析

雷达组网是应用两个以上空间位置互相分离而覆盖空间具有部分重叠的探测平台的观测或判断来实施搜索、跟踪和识别目标的系统。合理的雷达组网系统具有很好的探测能力和生存能力。文中主要针对雷达的组网问题,考虑到其应用背景,探讨了一种优化组网的方法,给出了优化组网的数学模型,以及优化组网问题的求解思路,并对在连续波干扰情况下的抗干扰效能进行了分析。

中文博客主题情感句自动抽取研究

博客作为一种大众化的信息及文化载体被越来越多的人所接受,博客信息的情感分析也逐渐成为了信息挖掘领域的热点。目前,在研究情感分析时,多是通过计算词汇的倾向性来完成的。由于并不是所有的带有情感色彩的词汇都是主题相关的,因此,以词为粒度的情感分析存在一定的缺陷。为了解决这一问题,试图从句子层面进行分析,主要研究了与之相关的主题情感句的自动提取问题。为了有效地提取主题相关情感句,设计了一个新颖的基于二元切分的提取算法来获取主题词,然后利用TFIDF算法获取更多的次要主题词,并利用这些主题词重组了那些包含主题词的原始句。因此,如果主题情感句存在的话,那么它一定在这些重组的主题句集合中,只要对该重组句集合进行分析、提取,便能得到主题情感句。最后,利用CRFs将主题句提取问题有效转化为了中文chunking问题,并在抽取实验中取得了很好的结果。

美海军“宙斯盾”级舰艇反潜装备性能分析

首先简要介绍了以提康德罗加级巡洋舰为代表的“宙斯盾”舰艇的基本性能及该型舰的对潜探测装备,在此基础上,对深海和浅海等不同工作环境中的声呐探测性能进行了分析,最后有针对性地提出了对该型舰艇声呐探测装备的对抗方法。

海上舰艇编队雷达网的优化组网

海上编队雷达组网是应用两个以上空间位置互相分离而覆盖空间具有部分重叠的探测平台的观测 或判断来实施搜索、跟踪和识别目标的系统。合理的雷达组网系统具有抗干扰、抗目标的低空入侵、抗反辐射导弹和 抗隐身目标的能力。本文主要针对编队内部雷达的组网问题,以海上编队所拥有的雷达资源,考虑到其应用背景,探 讨了一种优化组网的方法,给出了海上编队雷达探测空域内性能的分布结构,优化组网的数学模型,以及优化组网问 题的求解思路。

基于表单爬虫的Web漏洞探测

提出基于滑动窗口的自适应站点搜索策略和基于位置特征与复现频率的导航链接发现策略。在此基础上,采用基于导航链接的表单搜索策略,设计一种新颖的不同于普通爬虫和主题爬虫的表单爬虫。给出一个基于表单爬虫的Web漏洞探测方案。实验表明该方案搜索表单的收益率和覆盖率分别达到了24%和85%,对跨站攻击漏洞的探测准确率达到96%。

Dolphins' Self-Recognition

Many people believe that dolphins are among the smartest animals on Earth. Dolphins are warm-blooded sea animals, Recently, scientists discovered that dolphins could do something that humans can do. They say dolphins can recognize themselves in a mirror, a shiny piece of glass.