一种基于近邻匹配的中文分词算法Jlppeccz

提出一种基于近邻匹配新的分词算法Jlppeccz,该算法首先把一篇文章以标点符号为界线分成若干个句子,然后用近邻匹配方法把一句话切分成1～4字的词,通过对词库的搜索,对已分的词进行重组,把小词合并成大词,再将处理过的词存储到一个临时的词库里,以备后续的句子查找,并可实现对词库添加词的功能.与经典MM算法和词频统计方法相比,本文算法有较大的改进.

城市工资溢价:群聚、禀赋和集聚经济效应——基于近邻匹配法的估计

本文基于2011年和2013年中国家庭金融调查数据,采用近邻匹配法对不同规模城市之间劳动力工资溢价中的集聚经济、劳动力群聚和城市禀赋效应进行估计。结果发现集聚经济效应主要存在于300万人口以上的Ⅰ型大城市和超特大城市,同时群聚效应和禀赋效应对这两类城市间的溢价具有一定的解释力,而在低规模等级的城市并没有发现明显的工资溢价现象。经过稳健性和分样本检验,主要结论仍然成立,进一步分析表明集聚经济产生了显著的工资增长溢价。

K近邻快速匹配的WiFi指纹定位方法

为解决室内Wi Fi指纹定位速度慢及定位波动大的问题,采用高斯拟合和多次测量取平均值的方法对接收的信号进行平滑处理;以距离为相似性测度,规定一个阈值对建立指纹数据库进行分类;改进K近邻算法,并在分类的基础上实现K近邻快速匹配。实验结果表明:经过分类处理过的定位系统耗时有很大程度的改善,平均降幅62.8%;Wi Fi指纹定位精度的平均误差从4.17 m降到了2.12 m。

基于特征匹配与CNN的浮动验证码识别研究

为有效识别浮动验证码,提出一种基于特征匹配与卷积神经网络的识别方法。首先使用特征匹配的方法得到匹配特征点,结合交叉匹配算法与K近邻匹配算法滤除错误匹配;然后对特征点进行聚类及投票分析,得到待识别字符区域,将其分割得到单个字符;最后在mnist手写数字数据集的基础上加入英文字符,构建卷积神经网络模型,将数据集送入模型进行训练。对10000张浮动验证码进行测试,结果表明,该方法对浮动验证码的识别准确率达95%,且构建的训练集具有可扩展性,可进一步应用到其它类型的字符识别中。

基于随机匹配的非局部相似块搜索算法

针对非局部相似块搜索问题,提出一个基于随机匹配的k近邻块匹配算法.在基于Jump Flooding传播的块匹配算法基础上,改进其候选参考块的产生方式,增加从查询块的局部邻域中随机产生候选参考块这一方式.这一改进提高了候选参考块匹配的可能性,进而提高了算法的匹配精确度.实验结果表明改进算法在时间效率和并行性上,与原算法相差不大,但在匹配精确度上,要优于原算法.

基于CBR+RBR的快速应急预案生成方法

针对现存应急预案大都是文本形式预案,用于处理突发事件时指导性不强、指导作用不明显,提出基于案例推理(case based reasoning,CBR)与基于规则推理(rule based reasoning,RBR)相结合的方法。采用RBR方法,推理得出需要的应急预案,运用CBR方法,使用最近邻匹配方法从案例库中查找符合给定相似度的案例,并将2种方法相结合。结果表明:该方法能克服单独使用CBR时面临的无规则预案生成陷入困境及单独使用RBR时预案生成延时及规则建立难度大的瓶颈,兼容RBR极强的推理演绎能力和CBR建立与维护系统容易的优势,使生成应急预案更加高效可靠。

基于专家案例推理的板级电路智能故障诊断研究

针对传统专家系统推理机所存在的匹配冲突问题,提出了一种将专家案例推理用于板级电路故障诊断的方法;该方法重点研究了专家案例推理的索引策略和匹配原则,并给出了案例的表示和组织存储方法及案例库的维护措施;根据研究表明,将分层多级索引机制和k-近邻匹配原则相结合,利用专家案例推理对板级电路进行故障诊断,能够解决匹配冲突等瓶颈问题.通过以航空机载电子设备中电源电路出现故障为例,得出专家案例推理具有诊断速度快、精确度高等优点.

一种快速Web中文分词算法的研究

提出了一种快速Web分词算法,该算法采用首字哈希存储和词条等长分簇存储的思想,采用近邻匹配和二分查找相结合的查找算法,可以方便实现邻近匹配,提高了效率。

未知环境下机器人定位与运动目标侦测

提出了一种基于扫描点匹配的未知环境下机器人定位与运动物体侦测方法。该方法利用同一性检验原则完成扫描点类型判断,有效减小由环境运动物体引起的机器人定位误差,提高了动态环境下机器人同时定位与地图构建的准确性。该方法的引入提高了基于扫描点匹配的SLAM方法在实际环境中的应用价值,同时拓展了传统SLAM的研究和应用范围,使之可以与目标跟踪方法相结合。通过实体机器人实验证明了该方法的有效性。

WiFi融合环境光定位方法研究

针对现有基于WiFi的室内定位算法精度低、稳定性差的问题,该文提出了一种基于WiFi定位的环境光匹配组合室内定位方法。该方法利用智能手机中内置的传感器即可实现连续、可靠的定位。该文首先利用手机光线感应器采集室内环境光强度信息,并构建环境光指纹数据库;其次利用基于RSSI的质心定位算法进行初步定位;最后通过K-近邻匹配算法进行环境光数据库匹配,从而实现融合定位。实验结果表明,相比传统的仅靠WiFi进行定位的方法,该文算法的定位精度和稳定性有明显提升,可为大型超市、地下停车场、隧道、矿井等室内环境光较为稳定的区域提供定位技术帮助。

户籍所在地“反向歧视之谜”：基于收入补偿的一个解释

本文采用倾向卡尺近邻的马氏距离匹配法,使用中国综合社会调查数据进行反事实干预,并构建probit模型评估户籍所在地转换难度对收入净差距产生的影响。我们从收入补偿角度解释了普遍存在的户籍所在地"反向歧视之谜",研究表明:中国劳动力市场普遍存在户籍所在地"反向歧视",当其他条件相同时,外地户籍将带来58.64%的收入溢价。户籍转换概率每提高1%,户籍所在地带来的收入差距将降低4%,证明反向歧视的原因是收入补偿。反向歧视的存在和收入补偿解释的合理性并不因劳动力个体特征差异和城市规模不同而改变,但本地农业户籍和低学历劳动力明显受到更为严重的户籍所在地歧视。