Some New Features and Algorithms for the Study of DFA

The work presents some new algorithms realized recently in the package TESTAS. The package decides whether or not DFA is synchronizing, several procedures find relatively short synchronizing words and a synchronizing word of the minimal length. We check whether or not a directed graph has a road coloring that turns the graph into a synchronizing deterministic finite automaton (DFA). The algorithm finds the coloring if it exists. Otherwise, the k-synchronizing road coloring can be found. We use a linear visualization of the graph of an automaton based on its structural properties.

汉语语音听写机技术的研究与实现

文章从声学基元和词法树两个方面对连续语音识别和汉语语音听写机中声学层面的搜索策略进行了分析，提出了基于统计知识的帧同步搜索算法和基于词法约束的词搜索树结构，构成了声学层面的双层搜索网络．算法中利用了统计知识，包括声学层面的差分状态驻留信息和特征变化量信息等．实验结果表明，基于知识的搜索策略使连续语音识别的性能提高了３６．６％．文章还介绍了Ｎ－Ｇｒａｍ统计语言模型的修正退化频度估计算法和搜索算法原理．通过对多年研究成果的分析，实现了一个汉语语音听写机的引擎。

基于Union-Find的图像聚类方法

传统的图像聚类方法存在对初始数据敏感且计算复杂度高的问题,且图像全局特征难以有效地表达图像内容。针对这些问题,提出一种基于Union-Find的图像聚类方法。首先,该方法采用视觉词袋模型Bo VWM(Bag of Visual Words Model)来描述图像内容并且利用投票方法来计算每对图像的相似度得分;然后,对于相似度得分大于给定阈值的图像对进行union和find两个操作并将相连的分量形成聚类结果。实验结果表明,该方法较之于传统方法能较好地改善图像聚类效果,且不需要初始聚类数目作为先验参数。

有界偏序自动机的同步算法

同步自动机是有同步字的自动机,它们在系统测试、编码、工业自动化、机器人技术及生物计算等领域有着广泛应用。有界偏序自动机是状态集具有与所有输入字母都相容的有界偏序的自动机。文中给出了同步有界偏序自动机的一些重要特征,并据此设计了有界偏序自动机的同步性检测算法、同步字查找算法和最短同步字查找算法,确定了全体n-状态同步自动机的最短同步字长度的上确界。这些工作在有界偏序自动机的范围内解决了同步自动机研究的主要问题。

汉语语音合成的研究进展

为解决如何让机器像人那样说话的问题,综述了近年来汉语语音合成技术的进步和发展;描述了汉语语音合成系统的设计方法;对基于汉语语音特点的语音合成过程中的一些关键技术和原理进行了详细的分析和比较;阐述了语音合成在多媒体等方面上的应用以及目前评价语音合成系统性能的一些新方法,并对当前语音合成技术的研究热点和语音合成技术存在的问题进行了分析,为语音合成技术的进一步研究提供了借鉴作用。

基于共词分析的文本主题词聚类与主题发现

文本主题检测可以很好的挖掘海量信息中的关键因子,本文主要通过基于共词分析方法对文本主题词进行聚类从而发现当前的主题,首先通过停用词过滤和TF-IDF关键词提取技术提取出主题词串,然后构建共词矩阵,最后通过Bisecting K-means算法对主题词串进行聚类分析,从而发现主题。实验结果表明,该方法对热点主题提取有一定的效果。

非确定有限自动机的最短D1-同步字求解

研究了非确定有限自动机的最短D1-同步字的计算问题。针对这种自动机定义了D1W问题及其参数化版本问题p-D1W和最优问题shortest-p-D1W,证明了p-D1W和shortest-p-D1W分别属于para-NP和para-DP。利用均匀分布模型随机生成大量的非确定的有限自动机进行实验,结果表明:在定长的参数下几乎所有随机产生的自动机实例都不是D1-可同步的,一旦将自动机上每个状态和字母的变迁函数的像数量限制在2以内,会出现少量的D1-可同步的自动机,且绝大多数最短同步字长不超过状态数的2倍。