基于词串粒度及权值的汉语句子相似度衡量

提出了一种改进的汉语句子相似度衡量方法,用于基于实例的汉英机器翻译。该方法同时考虑了相同词串的数目及长度和对应的权值信息,克服了传统方法的显著不足,在理论上更有合理性。在小数据集上的实验也表明该方法是可行的。

新的颜色相似度衡量方法在图像检索中的应用

相似度衡量与特征提取在图像检索中具有重要的作用。基于自适应颜色特征提取的技术,提出一种新的颜色相似度衡量方法,称作加权主色优先距离WMCF。它由3个视觉感知特性条件导出,据此改善图像检索效果。同时,也采用简化的脉冲耦合神经网络提取新的纹理特征,进一步提高图像检索的精确度。实验表明,新的相似度衡量方法相较于CHIC及OCCD衡量方法有着更高的精确度和较小的时间复杂度;同时结合颜色特征与纹理特征的最终检索方法相较FC、BDIP Nmi等方法在精确度上有10%左右的提高,且具有更好的相关图像排序结果。

基于词类串的汉语句子结构相似度计算方法

句子相似度的衡量是基于实例机器翻译研究中最重要的一个内容。对于基于实例的汉英机器翻译研究 ,汉语句子相似度衡量的准确性 ,直接影响到最后翻译结果的输出。本文提出了一种汉语句子结构相似性的计算方法。该方法比较两个句子的词类信息串 ,进行最优匹配 ,得到一个结构相似性的值。在小句子集上的初步实验结果表明 ,该方法可行 ,有效 ,符合人的直观判断。

利用相似度分割特征集的混合核构造方法

核函数作为样本相似性的衡量尺度是影响支持向量机分类效果的重要因素。为了使相似性衡量尺度与样本特征的分布特点相适应,提出利用相似度分割特征集的混合核函数构造方法。通过研究每维特征在不同相似性函数下的区分能力,将特征集分割成相应的特征子集,并根据特征子集在分类中的重要性程度,对相应的样本相似度矩阵进行线性加权,得到最终的分类结果。实验结果表明,文中提出的混合核可以同时具有多种不同特性核函数的优点,改善了支持向量机分类器性能。

基于改进FWA-NN的污水处理过程溶解氧浓度预测

为实现对污水处理过程溶解氧质量浓度的实时准确预测,提出了一种改进的混沌烟花混合优化算法并构建了基于改进算法的神经网络在线软测量模型.结合污水处理过程的数据特征,定义了一项新的样本相似度衡量指标用于提取更具代表性的建模数据.在改进算法中,为提高基本烟花算法初始成员的质量,定义了一种改进的两级正弦混沌映射并利用混沌运动的遍历性精选烟花算法的初始群成员;通过融合混沌算法改进了基本烟花算法的搜索机制,基于设定准则将寻优过程分为两阶段并采用两分群同时进行.测试结果表明改进算法的收敛速度和收敛精度有较大程度提高.将改进的软测量建模方法和样本数据提取方法用于污水处理过程溶解氧质量浓度软测量建模,应用结果表明该模型的均方根误差和平均泛化误差分别为0.0175和0.0118,具有较强的泛化性能.

基于数据流聚类的多任务并行数据控制方法

多任务并行数据的类别较多、数据流庞大,导致其控制能力较差,增加了物联网访问负担和通信开销。为了提升数据流稳定性,规范数据流访问过程,提出基于数据流聚类算法的多任务并行数据控制方法。首先利用数据采集与监视系统,从识别、采集、验证三个方面获取物联网数据流;然后计算各数据流动态趋势间的欧氏距离,使数据流相似度衡量标准统一;将优化后数据流代入聚类算法中,根据数据流时间戳合理对应任务请求;最后利用PLC控制器实现多任务并行数据控制。实验结果表明,所提方法的可扩展性高、加速比高。

基于深度学习的证件照人脸识别方法

为解决安防业务中对人脸识别技术的迫切需求,进行了基于深度学习的证件照人脸识别方法的研究与实现.对人脸识别各关键技术环节进行了实现并进行了算法对比,同时提出了使用Siamese网络进行特征重映射的方法进一步提升人脸识别精度.实验结果表明,使用证件照构建的人脸库,通过基于深度学习的算法实现了高效精确的人脸识别.

指纹识别技术的新进展

在人们日常生活中指纹识别技术已经被日益广泛的用于个人的身份鉴别,譬如ID卡、指纹硬盘等．目前,在线指纹采集技术和自动指纹识别算法都已经取得很大的进展．各种指纹识别技术,包括指纹获取、分类、增强和匹配,性能都有了显著的提高．文中概述了指纹识别领域的最新进展,对每个步骤的相关算法进行了讨论,特别针对两个重要而有挑战性的问题:低质量指纹图像的增强和弹性形变指纹图像的匹配进行了深入地探讨．另外,还讨论了国际指纹识别评测算法FVC2004和FpVTE2003,基于此可以进行全面、客观地识别算法的性能评价．

多摄像机下模糊图像细节特征目标快速检测研究

人工检测方法只收集了模糊目标相关信息以及模糊背景分析结果,导致图像细节特征检测效果较差。为了解决该问题,提出多摄像机下模糊图像细节特征目标快速检测方法。根据多摄像机下模糊图像监控工作流程,对现有摄像机资源进行分配,并对统一目标进行识别与检测。提取模糊图像细节特征,衡量边缘图像相似情况,通过搜索目标图像与待匹配图像之间的匹配度量,计算倒角距离最小值。使用矩形窗口定义局部边缘特征,并对其进行采集与处理,由此生成视野分界线,在多摄像机固定情况下对目标进行检测。通过实验对比结果可知,该方法比人工方法检测效率要高,最大相差70%,为摄像机准确检测出模糊图像特征提供支持。

基于欧氏动态时间弯曲距离与熵权法的负荷曲线聚类方法

为了改善目前负荷建模中聚类方法相似度衡量不准确及聚类结果质量较差的问题,综合运用k-means及熵权法原理,提出一种基于欧氏距离与动态时间弯曲距离的日负荷曲线聚类方法。首先,采用欧氏距离与动态时间弯曲距离分别衡量日负荷曲线的整体分布特性、局部动态特性与整体动态特性。然后,引入熵权法自适应配置3种特性的权重系数。最后,采用k-means聚类算法,以所提相似度衡量方法为依据,对用电日负荷曲线进行聚类。算例对某省区电网典型用户的日负荷曲线展开聚类分析,结果表明所提方法相似度衡量指标合理,且在聚类质量、鲁棒性等方面具有一定的优越性,可以真实反映该地区的用户用电特性,满足在线负荷建模的应用需求。

基于超像素的点互信息边界检测算法

点互信息(PMI)边界检测算法能准确检测图像中的边界,但算法效率受制于采样点的提取。针对采样过程中存在随机性和信息冗余的问题,提出一种利用超像素分割提供的中层结构信息来指导点对选取的方法。首先使用超像素算法对图像进行初始分割,将图像划分成大小形状近似的像素块;然后选取落在相邻超像素中的像素点对,从而使样本点的选取更有目的性,在采样点数目较少时,保证样本点仍能有效完整地获取图像信息。实验通过与原始的PMI边界检测算法在伯克利分割数据库(BSDS)上进行比对验证得出,基于超像素的PMI边界检测算法在采样点对为3 500时,平均精准度(AP)达到0.791 7,而原始算法则需要6 000个同样环境下的采样点对。基于超像素的PMI边界检测算法在保证了检测精度的同时减少了所需的采样点数目,从而能有效提高算法的实时性。

海洋水文观测数据聚类

在科学考察中,数据的获取受自然环境因素以及监测成本影响较大,实际布放的监测点的数量和位置可能无法达到预期,并且所采集的数据集中通常包含了多种监测要素,利用数据分析来弥补因自然环境影响而造成的数据缺失并找出数据变化规律显得尤为重要。以南极普里兹湾水文数据为研究对象,利用空间插值的方法,来弥补数据不足和监测点稀疏的问题,再将改进的动态时间弯曲距离算法用于具有多要素特性的水文深度序列相似度衡量,实验结果表明相较于传统的欧氏距离相似度衡量更为准确。基于所提出的相似度衡量算法,对普里兹湾水文数据进行聚类,并获得了每个簇的空间分布情况。

Similarity measure design on overlapped and non-overlapped data

Similarity measure design on non-overlapped data was carried out and compared with the case of overlapped data.Unconsistant feature of similarity on overlapped data to non-overlapped data was provided by example.By the artificial data illustration,it was proved that the conventional similarity measure was not proper to calculate the similarity measure of the non-overlapped case.To overcome the unbalance problem,similarity measure on non-overlapped data was obtained by considering neighbor information.Hence,different approaches to design similarity measure were proposed and proved by consideration of neighbor information.With the example of artificial data,similarity measure calculation was carried out.Similarity measure extension to intuitionistic fuzzy sets(IFSs)containing uncertainty named hesitance was also followed.

音乐检索新方法的研究与实现

为获得更高的检索准确度,在主流检索系统架构的基础上,提出对音频信号处理流程的改进,包括采用改进的YIN算法提取基音序列;提出一种新颖的"小阁"基音后处理方法,实现对基音序列的规整化操作;设计了一种旋律轮廓的标记办法和模糊匹配方法,并定义了一种相似度的衡量体系,最后完成音乐检索原型系统的开发.实验结果表明,新的处理流程对于检索准确度的支持好于自相关函数、中值滤波和编辑距离匹配算法,实现了对传统基于内容音乐检索方法的改进.