基于贝叶斯模型的专利分类

朴素贝叶斯分类器理论基础好,分类精度高。利用特征词权重函数修改朴素贝叶斯分类器,进而利用它实现专利文本的自动分类,不仅减少了专利人工分类的工作量和分类错误,而且为技术跟踪、竞争分析等提供了有效支持。实验与应用表明改进的朴素贝叶斯分类器用来解决专利分类是有效的。

基于领域知识的专利自动分类

根据改进的词语权重计算方法构造给定文本的特征向量,并用之从专利分类的领域知识――国际分类表IPC中直接提取类别的概念向量和待分类专利文本的特征向量,然后采用向量空间模型实现专利的自动分类,该方法不需要大量的训练样本,具有较高的分类正确率和执行速度。

基于核向量空间模型的专利分类

提出了一种利用核函数改进向量空间的新模型:核向量空间模型.该模型利用Mercer核,把输入空间的样本映射到高维特征空间,在高维特征空间中按向量空间模型操作,然后用核向量空间模型实现专利分类.理论分析及在专利分类中的实验表明,所提出的模型比经典向量空间模型有更高的正确分类率.

七号信令业务平台的研究

提出了七号信令业务平台的概念及解决方案，目的在于提供一个基于七号信令方式的通用业务开发平台，使得新业务的建立只须着重考虑业务本身的逻辑，而不必关注较底层的有关协议，从而简化了新业务的开发工作，加快了提供新业务的速度．

基于SS7信令网的监测分析系统

现代各种通信网络的网内和网间信令系统大多是七号信令(SS7)系统,其对于通信网的服务质量和服务水平起着非常重要的作用。随着SS7信令网复杂性的增加,需要对信令网进行集中监测以及分析。针对此情况,提出一种基于SS7信令网的监测分析系统的设计以及实现。运用了分布式和模块化的设计,在实际应用中取得较好的效果。

基于Kerberos的RAS消息认证系统

在H.235协议框架基础上，提出了一种基于"推"型认证模式的RAS消息认证机制，并介绍了实现该机制的基于Kerberos的RAS消息认证系统。该认证系统具有安全、利于管理、消息认证速度快的特点。

基于智能网的IVR业务生成环境实现结构

当今 ,智能网技术在全球范围内的应用正在迅速发展 ,原因在于其能为用户方便地提供丰富的增值业务。快速增加和不断拓展新的业务 ,是智能网体系一个很重要的目标。就此提出了一种基于智能网体系的交互式语音应答系统业务生成环境的实现方法及其具体实现结构。

REGRASP:一种反应式GRASP的无监督轨迹分段方法

对长时段的轨迹数据进行合理的分段有利于轨迹数据的语义增强和后续轨迹数据计算以及提高存储的有效性.针对现有轨迹分段方法对先验知识要求高的问题,提出了一种反应式GRASP无监督轨迹分段方法(REGRASP),首先构造了用于衡量轨迹段内部同质性和轨迹段间特征距离的损失函数,然后设计了结合损失函数向轨迹段两侧寻找相关轨迹点的元启发算法,算法能够反应式地调整部分参数候选列表中值的权重,进而影响构建过程,并结合MapReduce计算模型给出了REGRASP的实现方法.在公开的船只轨迹数据集之上就轨迹段覆盖度和轨迹段纯净度两个指标进行了实验测试,并与CB-SmoT和GRASP-UTS方法进行了对比,结果表明本文所提方法在轨迹段纯净度方面效果更佳,并能够在没有先验知识的情况下完成轨迹分段任务.

一种面向定点轨迹数据的行程识别方法

为了对长周期定点轨迹数据进行行程识别,提出了一种基于动态阈值的定点轨迹数据行程识别方法.首先,采用聚类方法确定与阈值相关的时空多粒度参数;其次,根据参数对历史记录进行统计,计算参数对应的阈值;利用时空相关参数获取对应阈值,对轨迹进行分段,进而实现行程识别.基于真实的城市交通卡口数据的实验结果表明,使用时空相关的动态阈值方法对定点轨迹数据进行行程识别在准确率和覆盖率上都要优于传统基于固定和单一阈值的方法.