动态信息理论和动力学系统信息描述

发展了作者建立的动态统计信息理论. 基于随机动力学系统、经典和量子非平衡态统计物理系统和特殊电磁场系统的态变量演化方程都可看成是其信息符号演化方程, 结合动态信息和动态熵的定义, 推导出了描述动态信息演化规律的动态信息演化方程和动态熵演化方程. 这四种演化方程的数学类型相同. 它们一致表明: 当信息在系统之外的坐标空间传递时, 动态信息密度随时间的变化率是由其在系统内部的态变量空间和传递过程的坐标空间的漂移、扩散和耗损三者引起的, 而动态熵密度随时间的变化率则是由其在系统内部的态变量空间和传递过程的坐标空间的漂移、扩散和产生三者引起的. 当空间噪声可略去时, 将会出现信息波. 若仅研究系统内部的信息变化, 动态信息演化方程就约化为与描述上述动力学系统演化规律的动力学方程相对应的信息方程, 表明各动力学系统的演化规律都可统一由信息方程描述, 因而这些系统的演化过程就可抽象成信息的演化过程. 进而给出了信息流公式、信息耗损率公式和熵产生率公式. 论证了内部组元间存在相互吸引作用的动态系统可能自发产生信息, 推导出了这种信息产生率公式. 从而得到了系统的总的信息变化率表达式, 它是由信息耗损率、信息产生率和信息流入率三者的代数和组成的, 显示了动力学系统的演化、包括退化和自组织进化统一的信息描述.     

HCGAN:一种基于GAN的高容量信息隐藏算法

针对现有信息隐藏算法存在隐写容量低、信息提取困难以及安全性差等问题,本文提出了一种基于生成对抗网络的高容量信息隐藏算法（High Capacity Information Hiding Algorithm Based on GAN,HCGAN）.在秘密信息嵌入方面,使用基于Im-Residual结构的编码器将秘密信息嵌入载体图像中,避免了秘密信息嵌入时由卷积层提取特征导致的信息损失.在秘密信息提取方面,使用基于稠密结构的解码器从含秘图像中提取出秘密信息,利用特征复用来增加秘密信息的提取率.在抗隐写分析方面,利用基于隐写分析的鉴别器与基于Im-Residual结构的编码器进行对抗训练,以提高含秘图像的抗隐写分析能力.实验表明,经过对抗训练后,HCGAN在2 bpp嵌入率下比WOW和S-UNIWARD在0.4 bpp嵌入率下具有更低的隐写分析检测率.     

论动态统计信息理论

将现有的静态统计信息理论拓展至动态过程,建立以动力学系统的信息和信息熵的演化规律为主题及其应用的动态统计信息理论.从态变量演化方程出发,推导出表述信息熵和信息的演化规律的动态信息熵密度和动态信息密度的非线性演化方程.这两个方程表明:信息熵密度随时间的变化率是由其在坐标空间和态变量空间的漂移、扩散和产生三者引起的;而信息密度随时间的变化率则是由其在坐标空间和态变量空间的漂移、扩散和减损三者引起的.给出了漂移信息流和扩散信息流的表达式、信息减损率和信息熵产生率的简明公式.证明了动力学系统内的信息减损(或增加)率等于它的信息熵产生(或减少)率,信息扩散与信息减损同时发生.得到了反映传递过程动态特性的动态互信息公式,它在信道长度与信号传递速度之比趋于零的极限情况下变为现有的静态互信息公式.这些结果都是从信息和信息熵演化方程统一得出的,未增加新的假设.作为这些理论公式的应用,研究和计算了布朗运动的漂移扩散传递、热缺陷产生动力学及分子马达3个动力学课题的信息熵和信息的变化式,给出了高斯信道的动态互信息公式.     

多信息融合中文关系抽取技术研究

实体关系抽取是信息抽取的重要组成部分.描述了一种融合多信息的实体语义关系抽取方法,充分利用中文的各种特征和信息来提高关系抽取的性能.该方法主要结合特征向量和树核函数两种方法;特征向量表示了文本的语言信息,树核方法表示了文本的结构化信息.并且在2005年的自主内容抽取(automatic content extraction,ACE)基准语料上进行关系检测和6个关系大类抽取的实验.实验结果表明,该方法能识别出大部分的非关系实例,各种关系类型识别的精确率和召回率也有一定提高.     

决策树C4.5算法的改进及应用

根据C4.5算法中信息增益率计算原理的特点,利用数学上等价无穷小的性质提出一种新的改进的C4.5算法,减少了信息增益率的计算量,进而提高C4.5算法中信息增益率的计算效率.改进的C4.5算法与原C4.5算法相比,在构造决策树时具有相同的准确率和更高的计算速度,将改进后的C4.5算法应用到成绩分析中.     

城际客流分担率估计的信息扩散方法改进

针对城际铁路客流分担率估计中存在信息不完备、致使运用参数方程求解很困难的情况,提出了运用改进后的信息扩散方法对客流分担率进行估计,又用数据验证了改进后的估计精度有所提高.     

基于支持向量机方法的网络入侵检测实验研究

网络信息不断增加和攻击手段日益复杂,给网络安全领域带来了日益严峻的挑战.为了改善网络入侵检测技术现状,提出了一种基于支持向量机和决策集合理论融合的网络入侵检测方法,通过对规则信息、攻击信息、边界信息的准确界定完成检测过程.选取了基于神经网络的入侵检测方法、基于遗传算法的入侵检测方法、基于传统支持向量机的入侵检测方法作为对比算法,在K-Cup测试数据集下展开实验研究.实验结果表明,该文提出的方法具有更高的召回率、精确率、查准率和更低的误检率,其性能明显优于其他3种方法,可应用于入侵检测领域.     

调和平均优化选择划分属性的决策树改进算法

针对信息增益和信息增益率对属性取值数的偏好,提出了一种调和平均优化选择划分属性的决策树改进算法.首先计算候选划分属性的信息增益,找出信息增益高于平均水平的属性,然后分别计算这些属性的信息增益率和信息增益的调和平均值,从中筛选调和平均值最大的属性,建立分支决策,并用递归方法建立决策树.通过4份不同规模数据实验,利用信息增益、信息增益率、GINI指数以及该文提出的方法作为属性划分的标准,分别考察其准确性在训练集、测试集、10次10折交叉验证(或5次5折交叉验证),以及其平均值.实验结果表明:该方法准确性较好、运行时间较短,具有一定程度的优越性.     

主题爬虫的解决方案

对传统的综合性搜索引擎召回率和精确率低的问题,可以用主题爬虫取代其中的普通爬虫构建主题搜索引擎,为用户提供信息检索服务,满足用户伴随信息多元化的增长而不断扩展的信息需求.文中研究了主题爬虫设计中的相关度分析、概念分析和链接分析等关键技术,通过实验给出了一系列解决方案.结果表明,主题爬虫的精度高于普通爬虫,具有可行性与实用性,并有助于主题搜索引擎的设计和主题信息的采集.     

基于维基百科信息框的本体信息提取

针对传统方法在维基百科信息框中提取本体信息精准率较低的问题, 研究维基百科信息框中的属性结构化信息. 首先定义一组候选特征判定信息框属性之间的关系, 建立与类别、 列表、 文章及维基百科信息框模板之间的关联； 然后借鉴本体匹配方法提取维基百科信息框结构化信息, 计算属性对的相似度, 设置边界限制条件, 在达到一定精确度下构建本体结构描述属性之间的关系, 并构建类层次结构. 结果表明, 所给方法解决了提取本体信息精准率较低的问题, 能高效、 正确地在给定主题文章中将可能的属性结构提取出来, 并发现合理的类关系.     

基于Agent的搜索引擎智能个性化设计

随着互联网上信息数量的激增,信息搜索技术面临着越来越大的挑战.传统的搜索引擎很难满足用户个性化的需求,因此将人工智能技术的研究成果引入到搜索引擎之中便成了不可避免的一种趋势.在传统搜索引擎的基础上,笔者提出了一种基于多Agent协作的智能搜索引擎模型,并将多种智能技术或算法引入到该引擎的研究之中,从而得到一个符合个性要求的高效的证券专业领域搜索引擎系统.将该系统运用到其他专业领域,同样可以取得很好的查询效果.     

Internet上机电工程技术信息的搜索方法

网络上的机电技术信息资源分布丰富。介绍了机电工程技术信息检索途径（包括期刊、图书、专利信息、标准信息及其他书目信息），同时介绍了网上获取机电技术类信息的检索工具（搜索引擎、网上资源目录、网络资源导航或主题指南、用户组、已知站点的超文本链接等）。     

基于Web的教育信息资源的检索技巧

网络上的教育信息资源呈逐步上升的趋势,其主要分布于综合性网站、教育机构网站、网络数据库网站、学科门户网站和个人网站中。本文从五个方面概述了互联网教育信息资源的检索方法与技巧:利用教育机构网站查找、从综合性网站的分类目录中查找、利用搜索引擎查找、从网络数据库系统查找、利用学科门户网站查找。     

面向主题爬虫改进算法的个性化搜索引擎应用研究

研究了普通搜索引擎技术特点和实现过程,系统地分析比较研究基于主题改进爬虫程序算法,设计实现一个能更好地满足用户不同搜索需求的主题搜索引擎,该搜索引擎具有科学性、高效性、实用性、易操作性等优点.使用本搜索引擎,对多个大型网站进行查询搜索,通过实验数据对比,结果表明,该引擎的数据查全率和查准率都高于普通搜索引擎,具有较高的...     

Internet中文信息检索技术

本文主要介绍了ＩＮＴＥＲＮＥＴ中文搜索引擎索引数据库建设中的分词技术、文档的相关性等技术特点;中文搜索引擎的系统结构;网上中文信息检索方法。并提出了中文搜索引擎存在的检索方式单一、缺少全文引擎等问题。     

面向侨务信息主题的搜索引擎系统

介绍面向侨务信息主题搜索引擎的工作原理和体系结构,根据侨务信息的特征对网页进行侨务信息的识别.针对主题式搜索,提出一种优化的,基于历史反馈(BHF)的搜索策略,并对该搜索策略进行实验测试.结果表明,以该方法设计的面向侨务信息主题的搜索引擎系统,具有较高的搜索速度与识别精度.     

基于Lucene的校园网搜索引擎的设计与实现

利用基于校园网的搜索引擎来搜索学校局域网内的信息已成为人们关注的热点,一方面是因为校园网内信息量不断增加,利用搜索引擎可以提高搜索效率;另一方面是因为由于网络设计的限制,百度等搜索引擎搜索不到局域网内的很多信息.在研究搜索引擎基本原理和技术的基础上,设计了基于Lucene的校园网搜索引擎.测试表明,本系统能很好地完成用户的搜索要求.     

中国搜索引擎服务市场的现状及发展

针对当前我国的搜索引擎服务市场分析该市场的规模、商业模式及发展前景,并从加强技术创新,提高服务质量,实现服务的垂直化和个性发展方面进行了探讨。     

基于一种文档表示模型的站内搜索引擎设计与实现

根据全信息理论,认识论信息是语法信息、语义信息和语用信息的三位一体．在信息检索的过程中加入语用信息能有效的提高信息检索的质量．基于查询与内容的文档表示模型较好的利用了语用信息,对站内搜索引擎的查准率的提高有着很好作用;Lucene是一个用java语言开发的开源的全文搜索引擎架构．本文利用Lucene设计和实现一个基于查询与内容的文档表示模型的站内搜索引擎,实验结果表明该模型能有效的提高信息检索的查准率．     

基于多Agent搜索行为分析的用户兴趣模型

为解决传统搜索引擎个性化的局限性问题,在研究用户感兴趣搜索引擎现状基础上,通过多Agent较全面记录、分析用户搜索的行为,提出了一种新的综合用户搜索行为,构建用户感兴趣搜索引擎研究框架--基于多Agent搜索行为分析的用户兴趣模型。研究结果表明,依据用户搜索行为构建用户兴趣模型,使搜索引擎返回结果更贴近用户需求。满足用户个性化服务,提高了信息搜索的查全率和查准率。