一种基于双向LSTM的联合学习的中文分词方法

针对现有的基于深度学习的神经网络模型通常都是对单一的语料库进行训练学习,提出了一种大规模的多语料库联合学习的中文分词方法。语料库分别为简体中文数据集(PKU、MSRA、CTB6)和繁体中文数据集(CITYU、AS),每一个数据集输入语句的句首和句尾分别添加一对标志符。应用BLSTM(双向长短时记忆模型)和CRF(条件随机场模型)对数据集进行单独训练和多语料库共同训练的实验,结果表明大规模的多语料库共同学习训练能取得良好的分词效果。

一种基于密度网格索引的k-最近邻查询算法

基于位置的服务的迅速发展对服务响应的效率提升和成本控制提出了更高的要求,本文提出了一种基于密度网格索引的k-最近邻查询算法,该算法首先利用矩形的几何特点获取一系列候选搜索半径,随后根据移动对象的密度分布情况选择适当的候选搜索半径进行距离过滤,尽量减少不必要的内存索引单元和磁盘索引单元的访问.实验表明,实现了本文算法的密度网格索引在k-最近邻查询的查询效率上与ST^2B-tree不相上下,而查询的I/O代价与其他索引结构相比有明显的优势.

AES算法及其在DSP中优化实现

AES(高级加密标准)是为了取代旧的DES(数据加密标准)而制定的,它具有更高的安全性能。本文简要阐述了AES算法,并为适应信息安全领域中音视频高速数据流所需的实时、现场和透明加密的要求,探讨了AES算法的优化问题。最后,本文给出了优化AES在DSP中的具体实现。

针对时间序列多步预测的聚类隐马尔科夫模型

时间序列的预测在现今社会各个领域中有着广泛的应用.本文针对时间序列趋势预测中的多步预测问题,提出了基于聚类的隐马尔科夫模型,利用隐马尔科夫模型中的隐状态来表示产生时间序列数据时的系统内部状态,实现对多步时间序列的预测.针对时间序列聚类中的距离计算问题,提出结合时间序列时间性和相似性的聚类算法,并给出了迭代精化基于聚类的隐马尔科夫模型的方法.实验表明,本文提出的方法在时间序列多步预测中精度较高.

基于语义度量的RDF图近似查询

近似查询是图数据库资源管理的操作之一.已有工作主要基于距离来度量查询语句与图的近似值,忽略了两者之间的语义近似性.对于语义图的近似查询,忽略图与查询的语义近似将难以有效完成查询.针对该问题,本文在考虑语义近似的基础上为RDF(Resource Description Framework,资源描述框架)图的近似查询提出基于语义距离的度量方法.同时,为提高查询效率,本文提出语义结构剪枝策略.最后,我们构造查询框架以实现查询的响应过程,并在该框架下设计实验以评价本文方法.实验表明,本文方法可高效执行RDF近似查询并有效返回top-k结果集.

基于分块特征收缩的行人检测方法

针对基于梯度方向直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征和局部二值模式(Local Binary Patterns,LBP)特征的行人检测存在特征向量维度大、检测精度有待提高的问题,提出了一种分块特征收缩的行人检测方法。首先将样本图像划分成多个大小相同的重叠分块;然后提取各分块的HOG和LBP特征,并将两种特征融合作为分块的特征,通过该特征来训练分块分类器,根据分块分类器的行人检测精度对分块进行排序,选取检测精度较高的分块进行特征收缩;最后将特征收缩后的分块特征向量连接在一起作为最终用于行人检测的特征。在INRIA公共测试集合上的实验结果表明,该方法在降低了特征向量维度的同时提高了行人检测精度。

复杂约束条件下卫星观测多目标获取优化算法

在复杂约束条件下,卫星对多目标的获取效率成为卫星观测研究领域的热点问题。提出基于贪婪方法的实际复杂约束条件下多目标获取优化算法。该方法基于传感器约束模型对多目标进行可视筛选,基于卫星侧摆约束模型对可视目标实现可访问互斥目标集合分类,采用考虑能源约束模型的贪婪优化算法获取最优目标访问路径。实验结果表明,实际复杂约束条件下,该算法可在最少能源消耗情况下获取更多目标,获取效率及能耗明显优于传统的蚁群算法和遗传算法。

针对RDF概率图查询的基数估计方法

资源描述框架图查询中,准确估计查询结果的大小是查询优化器中的关键步骤.已有方法忽略了该图自身的不确定性以及子查询间的关联关系,无法有效估计结果.针对该问题,本文提出一种基于贝叶斯模型的基数估计方法.该方法引入贝叶斯网络模型,挖掘出子查询内的属性依赖.同时,在这些属性依赖的基础上提出子网拼接方法,计算出子查询间的影响因子.最后,利用以上信息准确估计出任意查询结果集的基数.实验表明:与已有方法相比,本文方法的准确性提高15%以上,性能没有大幅度下降.

RDF图的Top-k最短路径查询

最短路径查询是图数据管理与复杂关系挖掘的基本操作之一．本文针对资源描述框架图上的top-k最短路径查询，构造基于组件的索引，并在该索引的基础上实现查询的响应．查询优化阶段，针对查询效率问题，提出频繁路径以及结构剪枝策略，并给出有效性证明．实验表明，本文方法准确返回top-k最短路径并提高92％的查询速率．索引构造时间相比已有方法，提高约56％．同时，索引所占空间仅为原始数据大小的1～1．2倍．

手持移动设备的网格访问模型研究

本文针对目前移动手持设备的固有缺点和现有网格技术的发展,对上网设备提出了一种分层模型的分类方法。在这种分层模型中,上层中可实现的功能被在它下面的层所支持。在此方法指导下,我们设计出了一种从分层模型的PDA层和WAP层对网格资源存取访问的硬件模型,最后对相应的软件开发进行了说明。

实际复杂约束条件下多星区域覆盖优化算法

利用多星协同对大面积区域成像侦测,要求在最短的时间内完成对给定目标区域的完全覆盖,得到卫星每次过境最优侧视观测方案。现有覆盖算法具低效耗时技术瓶颈,有空间覆盖率及时效性局限。充分利用卫星每次过境观测机会,综合考虑相机分辨率、太阳高度角、地面精度等约束条件,依据不同卫星侧摆能力、传感器可视性能以及卫星轨道参数特征,对区域目标进行量化覆盖分析,建立网格划分模型,提出基于一次覆盖策略的覆盖优化算法。该算法能适应实际复杂约束条件,在实际问题规模下,具有良好的效率,能满足工业精度要求。在仿真应用中检验了该算法的有效性和适应性。

基于N阶近邻路网的车辆行程时间估计模型

车联网的提出为智能交通的研究提供了新的交通信息收集技术.针对短时交通中车辆的路网行程时间估计问题,提出了基于N阶近邻的隐马尔科夫模型,利用马尔科夫性质来解决道路行程时间的前后关联性问题,同时考虑不同道路的异构性构建了N阶近邻路网模型来模拟路网间的交互影响.针对短时交通中实时数据更新的问题,提出基于道路关联性算法,并结合车联网的采集技术给出了迭代更新模型的方法.实验表明,本文提出的方法在短时交通车辆行程时间预测中精度较高,能够在车辆行进中做出实时预测.

基于稀疏自编码深度神经网络的林火图像分类

针对林火与相似目标很难区分的问题,提出一种基于稀疏自编码深度神经网络的林火图像分类新方法。采用无监督的特征学习算法稀疏自编码从无标签图像小块中学习特征参数,完成深度神经网络的训练;利用学习到的特征从原始大小分类图像中提取特征并卷积和均值池化特征;对卷积和池化后的特征采用softmax回归来训练最终softmax分类器。实验结果表明,跟传统的BP神经网络相比,新方法能够更有效区分林火与红旗、红叶等类似物体。

矿山井筒安全隐患监测系统设计与实现

设计1个矿山井筒监测系统,系统包含3个子系统,比较好地解决了对井筒设施(钢结构、动力及给排水管线)运行故障的检查。降低了工人的工作强度和操作危险,提高了工作效率,对故障定位准确。

情志病证数据库系统的研究与设计

为构建情志病证数据库管理系统,利用网络采集所需要的问卷数据和评价量表数据,通过合理组织和科学分析各类研究数据,实现远程数据的有效录入和历史数据的快速查询、分析、统计和输出。结果表明采用数据库来组织研究数据是一条更加科学的数据管理途径。

基于RSSI的无线传感器网络质心定位算法

无线传感器网络中,节点定位技术是该领域内的核心技术之一。为解决传统质心定位算法中存在的定位精确度较低的问题,在划分无线传感器网络的基础上,提出了一种将RSSI测量方法与传统质心算法相结合的改进算法。该算法采用将接收到的RSSI值与网络划分区域相结合的方法,构成未知节点的估计区域从而进行节点定位。仿真实现表明,该算法定位误差较传统质心算法有明显提高。

基于ISO/IEC 10646标准的藏文编码转换的设计与实现

目前,国内少数民族地区的书报印刷行业大多使用北大方正、华光藏文排版系统。这些软件的编码各异,致使有限的藏文资源无法实现交换和共享,造成这种现象的原因是各种软件编码体系不一致。解决这个问题的根本途径是将各种不同体系的藏文编码转换为符合国际标准的编码。该文以华光Windows藏文字符编码为例,首先对每个藏文字符进行构字分析,然后采用分表分组技术构造出每个字符符合ISO/IEC 10646标准的编码序列,最后采用hash技术优化查询算法,实现非标准的藏文字符编码向标准编码序列转换。

一种探测器自主安全着陆区确定及精确避障的策略

目标星球表面障碍自主检测技术和安全着陆点的选择是实现探测器深空探测安全着陆的关键.针对探测动力下降段自主安全着陆进行仿真研究,提出了一种基于仿真的探测器自主安全着陆仿真算法.该算法首先确定探测器所携带的电荷耦合器件相机拍摄的表面区域,利用基于光线跟踪算法以及高程数据对月球遥感影像进行仿真.然后基于边缘检测获取探测器目标表面的岩石及陨石坑等障碍,并对这些障碍进行椭圆拟合从而确定障碍区域.在确定障碍区的基础上,利用图像的形态学操作,采用高斯图像金字塔获取各层表面遥感影像,对多帧图像进行实时处理,精确地确定安全着陆区.在着陆区域基本确定之后的精避障阶段,提出了一种基于三维重构的探测器精避障螺旋搜索策略.该算法在传统图像匹配识别的基础上,首先根据探测器所携带的激光三维成像仪对初选着陆区域进行高精度三维重构,然后对重构后的区域进行螺旋搜索,从而选定更精确、更安全的软着陆目标着陆点.最后通过仿真实验验证了算法的有效性.

一种采用批量操作的移动对象的密度格网索引

针对移动对象的频繁更新导致的I/O开销较大的问题,本文在密度格网索引中引入统一的磁盘管理机制,提出两个重要的批量优化方法,即批量写盘策略和预取.这些方法解决了移动对象更新过程中的I/O操作的无序性和离散性等问题,有效地提高了索引的更新性能.文中给出了这些优化方法的设计思想和算法,并分析了优化前后更新操作的时间成本变化.实验结果表明,我们的方法达到较高的更新效率且在某些方面显著优于现有的索引.

基于超声波测距的室内停车场智能管理系统的研究

该文分析了基于超声波测距的室内停车场智能管理系统存在的实际问题,阐述并给出了实现超声波车位检测及数据传输方式,并对该系统的实际可行性进行了研究和探讨。