基于智能语义自相关特征的数据库实体识别查询

为有效解决Deep Web数据库中数据纠错、消重和整合问题,优化Deep Web数据库实体查询性能.提出一种基于智能语义自相关特征的Deep Web数据库优化识别查询模型.模型由文本匹配模型、语义自相关特征分析模型和分组统计模型构成,设计语义自相关特征提取算法,定义语义信息约束规则,优化逼近数据库实体识别结果,使用语义自相关特征建立表象关联知识库,实现数据查询过程中的纠错、消重、整合.最后用数学推导证明了算法的稳定性.仿真模拟实验表明,算法能综合考虑文本特征、语义自相关特征和约束规则,数据库查询识别结果不断精化,数据查询准确性和有效完备性提高显著.

基于自相关特征的舰船大小识别方法

基于自相关处理方法,提出了一种利用舰船辐射噪声自相关曲线特征值对舰船大小进行识别的方法,并利用BP神经网络对两类海上实测舰船目标噪声信号进行了识别。实验结果表明,利用该方法对舰船目标大小具有较好的识别效果。该法与其他识别方法相比,在保证较高分类识别率的前提下,特征量提取方法简单,特征量维数少,运算量较低,更便于工程实现。

图像自相关特征识别的算法改进

将理论分析与具体操作相结合,简析相似图像识别的流程,包括关键点信息提取,如何利用关键点信息对颜色特征、纹理特征建立图内自相关模型。通过借鉴分词系统的思想,提出一种能够对特征数据进行结构化处理的方法。仿真结果表明,该方法能较准确地分配索引,并且能较快地匹配到相似图像。

基于视差自相关特征水深反演

提出了一种基于视差自相关特征模拟水深的新方法。这种方法利用不同摄站获取的同一物体的两幅图像,在水的折射影响下,造成的视觉上的偏差计算水深,可以得到相关区域三维显示中各点的水深数值。以数码相机所拍摄两张照片为例,实现相关区域水深三维显示。结果表明此算法具有一定的可行性,可以进行更深层次的研究,并应用于浅海、河流等地的资源探测开发。

多输出函数的自相关函数特征及Walsh谱特征

给出了多输出函数自相关函数的定义,并得到了多输出函数的自相关函数特征和Walsh谱特征的关系式;证明了多输出函数的Walsh谱的两种变换的关系式、Plancheral公式、能量守恒公式、卷积公式;得到了谱的平稳性.有助于进一步研究多输出函数的密码学性质.

一种基于自相关函数特征的行为识别方法

为了增强特征敏感度,提高人体日常行为识别准确率,针对行为识别特征进行了研究,提出一种基于自相关函数特征的人体行为识别方法。首先对预先采集的人体行为数据进行预处理,然后从时域和频域提取特征后计算得到自相关函数特征,同时采取互相关函数的步进式方法在自相关函数上进行降噪操作。分别使用C4.5决策树、K最近邻、支持向量机、朴素贝叶斯四种分类器进行分类。实验结果表明,与选取纯粹的时、频域特征集进行识别分类的模型相比,选用了包含自相关函数特征的特征集构造出来的模型对行为的识别准确率有较大提高。

一种基于区域综合特征的图像检索算法

针对基于内容的图像检索所面临的图像低级视觉特征和高级语义之间的语义鸿沟问题，提出一种基于区域的图像检索算法。在LUV颜色空间中使用K均值聚类算法进行图像分割，提取分割后各区域的颜色、形状和区域自相关特征构成区域的综合特征，采用二次型距离相似性度量方法完成图像之间相似性的计算。实验结果表明，该算法具有较好的图像检索性能，与MIRROR中各算法相比，使用平均归一化修正检索等级得到的检索性能提高了12%~47.8%。

局部自相关函数在基于内容的图像检索中的应用

在图像检索领域中,为了更加方便、高效地进行图像检索,文中提出了一种新的图像检索特征——局部自相关特征,为基于内容的图像检索提供了新的工具,它兼具方向特征和纹理特征。利用提出的局部自相关特征在Corel10K图像库上进行了大量的实验,实验结果表明局部自相关特征的平均检索精确度和召回率虽然低于颜色特征,但高于方向特征,是除颜色特征之外又一个高效的图像检索特征。

基于云计算的英语教学资源快速挖掘系统设计

为了解决传统英语教学资源挖掘系统存在的挖掘精度与挖掘效率较低的问题,提出并设计一种基于云计算的英语教学资源快速挖掘系统。系统硬件部分包括英语教学资源管理模块与挖掘模块,以实现系统的挖掘功能。系统软件部分利用自适应分割模型分割英语教学资源语义特征,并凭借概率向量图分配法匹配教学资源的自相关特征,最后采用自适应级联检索控制方法完成英语教学资源的高效挖掘。实验结果表明,与传统挖掘系统相比,所设计系统能够有效提高挖掘精度,并降低挖掘耗时。

基于稳态视觉诱发脑电信号的频率特征提取方法研究

脑电信号分析与处理是脑-机接口技术的关键环节,视觉诱发电位是脑-机接口技术较为常用的一种方法。采用功率谱估计中的自相关法、Welch法和AR模型法对稳态视觉诱发脑电信号进行频率特征提取,根据Fisher线性分类对3种方法提取的特征量进行分类判别。结果表明,AR模型法提取频率特征量的准确率最高。

中国经济韧性水平测度与时空格局演变分析

文章构建了区域经济韧性水平测度指标体系,并利用主成分分析法评估2004—2020年我国省域的经济韧性水平。采用马尔可夫转移概率矩阵、泰尔指数、全局莫兰指数、核密度估计法和变异系数法对省域经济韧性水平的时空演进规律进行分析,包括动态演进规律、区域发展差异性、空间自相关特征、时间演进格局、发展收敛性等。研究结果表明:省域经济韧性在不同发展水平上具有相对稳定性,并且存在向上发展的潜力;研究期内我国省域经济韧性水平存在明显的不平衡特征,且这种不平衡正在逐步扩大;省域经济韧性发展表现出正向的空间自相关性特征;东、中、西三大地区与全国的经济韧性发展呈现趋同性特征,这种趋势在未来可能会更加明显。

基于K近邻分类算法的网络敏感信息自动过滤

目的为了提高网络敏感信息过滤能力,提出基于K近邻分类算法的网络敏感信息自动过滤方法。方法采用混合云构架技术对网络敏感信息云存储结构进行分析,根据敏感信息结构特征建立信息特征融合和空间特征压缩模型,采用自相关特征匹配方法实现对网络敏感信息滤波和特征点标定,通过模糊度检测和云融合技术实现对信息的融合处理,采用K近邻分类算法构建网络敏感信息聚类和网格分块重组模型,实现对网络敏感信息自动过滤。结果仿真结果表明,该方法的网络敏感信息检测精度始终保持在90%以上,检测精度较高,且网络敏感信息过滤的吞吐量较高。结论可以有效提升网络敏感信息过滤能力,实际应用效果好。

可压缩Navier-Stokes方程三阶精度的求解

为提高可压缩Navier-Stokes方程求解精度,提出基于双线性奇异摄动特征分析的可压缩Navier-Stokes方程三阶精度的求解方法。构建方程的三阶统计特征量解析模型,通过参数奇异摄动抑制方法分解方程三阶特征,提取方程的边值特征分量,结合边界层校正项信息融合度解析方法实现可压缩Navier-Stokes方程三阶融合和自相关特征分析。通过模板匹配寻优方法,实现方程的三阶非线性时滞奇摄动控制,完成可压缩Navier-Stokes方程三阶精度求解。结果表明,所提方法的收敛性较好,稳定性较高。

水文资料系列一致性分析方法探讨

水文资料系列一致性分析,是水资源论证等水文分析计算的基础性工作内容。随机数据的一致性分析可采用数理统计、相关分析和不同时段对比分析等多种方法,各方法间理论依据基本一致,仅是实现手段不同。文章以伊春河流域降雨、径流资料为例,对其资料系列一致性进行了分析,对各分析方法所得结论进行了对比,对流域资料系列的一致性给出了客观合理的评价结果。

利用SAS中非线性混和效应模型分析城市中阿拉伯按蚊水体滋生环境的时空变异系数

目前对于时间序列分析中出现的空间自相关现象，已经有很多的的文献详述了如何对这种现象进行识别与建模分析。但是，对于撒哈拉以南非洲地区疟疾的主要媒介-阿拉伯按蚊幼虫滋生地的地理空间相关性方面的研究还没研究报道。在空间回归分析中，空间相关性主要通过空间滤波方法完成，该滤波方法通过分析时间序列中随机误差的分布特征。运用基于地理连接矩阵的非参数特征向量分解空间滤波方法，以寻求能鉴别阿拉伯按蚊幼虫滋生水生环境的预测因子。首先，选择肯尼亚的两个城市，Kisumu和Malindi，进行了蚊虫滋生水体的现场采样工作。然后获取快鸟（QuickBird）卫星数据；并利用该数据对冈比亚按蚊的滋生水体进行遥感影像分析。把这些水体的地理空间信息数据输入SAS／GIS模型中，进行单因素分析、相关分析、数据分布分析、以及全局空间自相关统计。然后，利用空间协方差参数生成局部空间自相关指数（如：Moran’s指数）。并由该模型生成了选择性特征向量的粗子集，此粗子集可以被用来研究这些样方变量间的空间互作效应。最后，利用贝叶斯系数估计法定义矩阵中各参数的期望先验参数值，得知水体环境的深度是决定该水体能否滋生阿拉伯按蚊的关键预测性因素，并且深度与其滋生可能性呈明显的正相关关系；由转移空间连接矩阵生成的特征向量的特殊子集可以获知由阿拉伯按蚊水生环境预测因子以及所建立的空间回归模型中空间误差的相关性。