甲骨刻辞词性标注语料库系统设计与实现

使用计算机辅助甲骨学研究,建设甲骨刻辞词性标注语料库是必不可少的一项基础性工程。现在还没有现成的甲骨刻辞词性标注语料库,因此,有必要设计和实现甲骨刻辞词性标注语料库系统。这个标注系统结合人工标注、机器标注和人工审核,循环作业,快速、高效地建设甲骨刻辞语料库。

基于本体的图像自动标注

提出一种新的图像本体标注的框架,结合领域本体中概念的关系,通过层次概率标注来获得图像高层语义概念的标注,实现待标注图像语义的自动标注。我们将图像的语义可以定义为属性概念和高层抽象概念,采用二次标注方法实现对于图像语义的自动标注。实验证明,本文的方法可以使图像获得丰富的高层抽象语义概念标注,从而缩小"语义鸿沟",有效提高了检索的效率和精确度。

主动队列管理中PI字节模式和包模式

主动队列管理(AQM)是近年来TCP端到端拥塞控制的一个研究热点,其中PI拥塞控制机制是建立在RED拥塞控制基础上的一种控制机制.PI机制基于两种方法控制网络拥塞现象:跟踪实时队列长度及拥塞情况下以一定概率丢弃到达队列的数据包.以上方法的计算可以基于包数目或字节数,而方法选择的不同对网络会产生不同的影响.仿真量化性地测定使用不同队列计算和标注方法情况下对通信性能产生的影响.同时,PI控制器与RED控制器在相同模式和参数设置下进行比较,可显示出PI控制具有一定的优越性.

主动队列管理中的APD和APID控制器的设计

AQM策略作为终端系统上网络拥塞控制的一种补充,能在保证较高吞吐量的基础上有效地控制队列长度,从而实现控制端到端的时延,保证QoS。理论上,很多AQM机制可以最终归结为PID控制器。因此在研究PD和PID控制器模型的基础上,设计了两种新的适应性控制机制,即APD和APID控制器,使系统在网络变化的情况下能提高其稳定性和网络性能,并仿真验证了这两种新算法的稳定性和网络性能。

IP追踪技术压缩边分片采样算法的改进

IP追踪技术是防御拒绝服务攻击(DoS)的重要措施.文中针对用于IP追踪的压缩边分片采样算法(CEFS)存在的不足,提出了标注分片自适应概率包标记算法(LFAPPM).该算法通过扩大标记空间和采用自适应概率的方法,减少了重构路径所需包数,并通过给分片加标注,减少了重构路径的计算量和误报数,而且通过初始化没被边界路由器标记的包标记空间,加强了抗干扰性.与其他算法进行比较,LFAPPM算法各种性能指标较优.