基于特征和隐马尔可夫模型的文本信息抽取

基于文本分块提出一种新的文本信息抽取技术,该技术利用文本的语义特征和结构特征,抽取具有特征的状态,以此结果为基础,进一步运用改进的隐马尔可夫模型,抽取剩余的无特征状态.对美国CMU大学CORA搜索引擎研制组提供的数据集中的100篇进行测试,结果显示精确度和召回率比基于单词和传统隐马尔可夫模型的方法都有所提高,并进一步提高了效率.     

基于条件随机场的中文科研论文信息抽取

科研论文头部信息和引文信息对基于域的论文检索、统计和引用分析是必不可少的.由于隐马尔可夫模型不能充分利用对抽取有用的上下文特征,因此文中提出了一种基于条件随机场的中文科研论文头部和引文信息抽取方法,该方法的关键在于模型参数估计和特征选择.实验中采用L-BFGS算法学习模型参数,并选择局部、版面、词典和状态转移4类特征作为模型特征集.在信息抽取时先利用分隔符、特定标识符等格式信息对文本进行分块,在分块基础上用条件随机场进行指定域的抽取.实验表明,该方法抽取性能明显优于基于隐马尔可夫模型的方法,且加入不同的特征集对抽取性能提升作用不同.     

一种物联网群体访问路由算法

针对物联网群体访问互联网过于频繁,使得路由节点状态信息不断变化,不能在路由节点精确状态信息下选择路径,从而造成在非精确状态信息下选择无效QoS路由,本文提出了一种物联网群体访问路由算法(IOT_GR),该算法从基于群体智能的启发式算法角度解决问题,并对所涉及的协同代理进行描述,同时给出其相应的算法描述.实验表明,通过群体智能启发式算法可以有效减少不精确状态信息对QoS路由所造成的影响,使得QoS服务成功率较高.     

基于余弦角距离的蚁群边缘检测算法

提出一种基于余弦角距离的蚁群边缘检测算法,该算法利用改进的Sobel算子来计算梯度值,综合像素的灰度、梯度、领域特征进行特征提取,以余弦角距离为半径进行聚类,同时通过设置初始聚类中心、启发式引导函数和信息激素提高聚类速度.实验表明该算法优于Sobel、Canny算子和基于欧氏距离的基本蚁群分割算法,是一种有效的方法.     

语音识别中改进viterbi算法的研究实现

为了不影响语音识别系统的识别率,而又能有效的降低系统的计算量,本文采用了改进的Viterbi算法,即Viterbi-Beam算法以减少原Viterbi算法中的冗余状态,同时保证差错率无明显提高.我们通过对此算法的仿真表明,在相同语音识别系统的环境下,改进Viterbi-Beam算法可以更有效地提高计算速度,且算法性能与原Viterbi算法相似.     

基于规则的人物信息抽取算法的研究

随着互联网的快速发展,信息也呈爆炸式增长,如何从海量的文本信息中获取所需的信息成为当今一门重要的课题.检索、分类、抽取等文本信息处理技术取得了长足发展,但面向人物属性的自动信息提取却没有引起人们的重视.基于规则的人物信息抽取算法,首先对需要抽取的信息进行规则描述,重点是时间、地点、籍贯等信息.在规则的基础上,研究开发人物信息抽取系统,最终实现了半结构化人物属性信息的自动提取.     

基于推荐机制的人机交互任务调度算法

人机交互任务调度是信息处理系统需要应对的困难之一.基于推荐机制,提出了一种新型的人机交互任务调度算法;该算法从操作序列中发现和抽取调度信息,根据操作员的处理能力/兴趣和任务的特征进行调度,采用推荐方法发布/管理任务.验证实验表明该算法具有较高的系统利用率、较高的响应率和较高的用户满意度.     

利用确定性树突状细胞算法在线检测僵尸网络

将人工免疫系统算法应用于对僵尸网络的实时监测,提出一种基于确定性树突状细胞算法的在线检测模型.通过结合僵尸网络的特征定义行为信号,基于启发信息实现僵尸网络的主机端实时监测.使用标准数据集对模型的有效性进行实验验证,实验结果表明,该模型具有实时性、行为定义简单、可接受多种启发式信息定义的优势,且检测僵尸网络系统的漏报率与误报率均较低.     

基于启发式变异的改进演化规划算法

常用的演化规划算法(EP)的变异是基于固定的概率分布,鲁棒性较差.文中分析了变异算子对演化规划算法计算效率的影响,指出了Gauss变异、Cauchy变异和Lévy变异算子缺少启发式信息的不足,并据此设计了一种根据种群个体差异信息的启发式变异算子,用算子抽取的个体差异来更新变异步长,允许个体有机会在某些维数保持原状,只是进行部分维数上的变异.启发式变异算子能使演化规划算法更好地适应不同特点的连续优化问题,从总体上增强算法的鲁棒性.在求解多个Benchmark测试问题的数值实验中,基于启发式变异的改进演化规划算法比当前6种等概率分布演化规划算法有更快的收敛速度和更优的平均性能.     

一种基于VSM文本分类系统的设计与实现

阐述了一个基于改进向量空间模型的中文文本分类系统的设计与实现 ,包括对该系统的结构、预处理、特征提取、训练算法 ,分类算法等关键技术的介绍 .通过引入结构层次权重系数来改进文本特征项权重 ,同时提出一种新的训练算法和文本相似度域值计算方法 .实验结果证明 :该分类系统能有效地提高文本分类效果 ,开放性测试的平均准确率在 80 %以上 ,且平均查全率达到了 86 % .     

最大似然序列检测中的Viterbi算法的实现

讨论Viterbi算法在最大似然序列检测中的实现.先给出带宽受限,存在失真且先验未知以及具有AWGN条件下信道的一种数学模型.由此得到Viterbi算法在最大似然序列检测中的表示形式,且根据其在此信道模型下的算法描述,具体分析了三种信道下最大似然序列检测中Viterbi算法的设计问题.使用MATLAB仿真实现并根据仿真结果分析其性能.提出Viterbi译码算法对于信道特性无论好坏是普遍适用的,大大补偿了存在符号间干扰(ISI)的信道的接收性能,降低了误码率.是一种信道存在符号间干扰(ISI)的接收性能的最佳补偿方法.     

A hybrid genetic algorithm for reduct of attributes in decision system based on rough set theory

Knowledge reduction is an important issue when dealing with huge amounts of data. And it has been proved that computing the minimal reduct of decision system is NP-complete. By introducing heuristic information into genetic algorithm, we proposed a heuristic genetic algorithm. In the genetic algorithm, we constructed a new operator to maintaining the classification ability. The experiment shows that our algorithm is efficient and effective for minimal reduct, even for the special example that the simple heuristic algorithm can't get the right result.     

MIMO-OFDM系统中CSI Viterbi译码算法研究

Viterbi译码器是通信系统中应用非常广泛的译码器。与其他单载波调制技术相比，OFDM系统巾的Viterbi译码有其特别之处．可以根据在信道均衡时所得到的信道频域响应系数为译码算法提供判决权重，被称为CSI Viterbi译码算法。首先介绍了OFDM系统的CSI Viterbi译码器算法，然后以V—BLAST为例推导出MIMO-OFDM系统中的CSI Viterbi译码器算法，并通过仿真证明使用CSI Viterbi算法能有效改善系统的性能。     

基于二维约束Non—Guillotine切割的插补算法

分析了二维约束Non-Guillotine切割问题常用求解算法的特点和不足之处，针对二维切割问题的数学模型、提出了一种应用列生成法和模拟退火算法的插补算法，通过分析该算法的逻辑结构和数据结构，展现它运算处理速度快和所得解的最优、性能好的特点，并以依据该算法设计的下料软件系统的生产使用效果进一步反映了该算法的新颖和高效。     

WLAN OFDM系统中信道状态信息的提取及应用

维特比算法是一种基于最大似然序列检测的方法，它从传输的比特序列检测出最可能的传输序列。在维特比译码器译码时，应用信道状态信息(CSI)，可以明显提高系统性能。我们建议的方法采用子载波的幅度平方|Hk|^2作为信道状态信息。通过采用IEEE802.11a OFDM系统进行仿真验证表明，采用该方法系统性能有明显的改善。     

维特比算法在C55x DSP中的实现

讨论了维特比算法（VA）及其改进的软输出维特比算法（SOVA）在C55x DSP中的实现问题,介绍了C55x的功能特点,并阐明它们在维特比算法三个主要步骤的运用。定量分析了维特比译码算法对C55x DSP的MIPS资源的消耗,为有关开发提供了参考依据。     

基于Viterbi算法计算TCM码欧氏自由距离的有效方法

提出了计算格形编码欧氏自由距离的一种有效算法，该算法是依据Viterbi算法，取全零路径为参考路径进行计算，求得准规则码的欧氏自由距离，它适用于搜索高斯信道中的TCM好码。     

随机流网络可靠性容量优化的一种算法

本文提出了广义随机网络可靠性优化数学模型和一种启发式量算容法。模型中考虑了受点需求的随机变化。所提算法充分利用了随机流网络参数变化时k度薄弱环节集和失效事件集变化的规律,能很快从上次迭代的信息得到每次迭代的优化增强最佳位置,因而速度较快,可适用于大型随机流网络传输容量的最优规划之中。     

基于FPGA的卷积码Viterbi译码器实现方法

基于状态机设计了FPGA平台的卷积码Viterbi译码器。分析了该卷积码的格型图。利用其状态转移矩阵特点对Viterbi译码算法进行了简化。将译码器核心工作过程分为计算、比较、输出三个状态,通过计数器控制状态的转换。针对加法器不同的复用方法提出三种结构的译码器,并对不同结构的资源消耗情况进行了分析比较,这三种结构为实现更灵活的设计提供了选择依据。最后利用Modelsim软件对其进行了仿真,时序和译码结果和预期一致,证明该译码器的有效性。     

基于属性间交互信息的模糊ID3算法的扩展

模糊ID3算法是模糊决策树归纳中比较普遍和有效的启发式算法．以模糊ID3算法为例,分析了属性之间的冗余信息对构建模糊决策树的影响,并提出一个扩展算法,要求所选择的测试属性不仅和类的交互信息较大,而且和祖先节点上用过的属性之间的交互信息较小．实验结果表明：扩展算法优于模糊ID3算法