基于UML的工作流建模研究

统一建模语言UML是面向对象分析和设计过程中的重要的建模工具.文章在介绍UML的基础上,以公文流转系统为背景,使用UML进行过程建模,分析了UML图与系统开发生命周期各阶段的对应关系,讨论了UML的建模机制和建模过程.     

事件本体模型及事件类排序

给出了事件、事件类的定义, 分析了事件类之间的关系, 在此基础上形成了面向事件的本体模型, 为基于语义的知识处理提供了新的方法与技术。在事件本体模型的基础上以事件类排序为实例, 研究了基于HARank (Hubs-Authorities Rank)算法的事件类排序方法, 给出了实验结果, 并对其进行了评价。与传统本体相比, 事件本体以更高粒度的事件作为知识表示单元, 更适合表示运动世界的知识。     

基于事件的文本相似度计算

大量研究成果已经表明,事件在很多文本中是客观存在的.从语义的角度理解,诸多文本是由事件组成的,事件是文本表示的最小语义单位.给出了基于事件的文本表示模型,在此模型的基础上,从文本类型相似度计算和文本内容相似度计算两个层面论述了文本相似度计算的方法.     

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.     

活动社交网络EBSNs上冷启动推荐方法

活动社交网络(event-based social networks,EBSNs)为用户提供了方便的组织、参加和分享社交活动的平台,由于冷启动用户/活动缺少丰富的历史数据,EBSNs上冷启动用户/活动的推荐是难点问题.面向EBSNs给出了包含活动、主办方和用户的表示模型,提出了向冷启动用户推荐活动,以及将冷启动活动推荐给用户的模型和基于随机游走的节点重要度计算方法.在分析用户参加活动行为模式的基础上,使用真实的EBSNs平台-豆瓣同城验证所提方法的有效性.提出的向冷启动用户推荐活动方案与群组活动推荐相比,评价指标有了明显的提升.该研究构建的向冷启动用户推荐活动,以及将冷启动活动推荐给用户的模型能有效解决活动社交网络上冷启动用户/活动的推荐问题.     

一个E-learning环境下基于专家系统的学习评价系统

目前的E-learning学习平台评价学习者时仅仅给出学习者最终的成绩，不能给出学习者全面的评价，比如学习者的学习态度和综合能力等．本文开发了一个E-learning环境下的智能评价系统，该系统使用了模糊综合评价方法和专家系统技术，它能够减少手工计算评价指标的复杂度并能够根据学习者各方面的表现客观，公正，自动的生成评语。     

E-learning环境下的异步答疑系统的研究

目前E-learning环境下常用的异步答疑算法存在实现复杂、时间代价消耗高的问题，介绍了基于答案的关键字和权值进行信息检索的算法．使用此算法，教师不仅能够为学习者提供文本资料，还可以提供其他的比如视频、音频和图片等资料，教师只需要为相应的答案提供一些参考关键字和设定权值即可．因为学习者抽取答案的关键字的能力是有限的，由教师来做此工作更加合适．试验证明此算法实现容易，查找效率高，能够较好地满足E-learning环境下的异步答疑的需求．     

一个基于BP神经网络的入侵检测系统的原型

介绍了神经网络技术在入侵检测上的应用现状及BP神经网络学习算法的原理，开发了一个基于神经网络的入侵检测系统的原型.     

一种基于方向梯度的图像滤波算法

自然图像中的大部分图像都存在噪声,在滤除噪声的同时尽可能地保存图像细节是图像平滑的目标.目前普遍使用的均值滤波滤除噪声效果不够理想且易使图像变得模糊,中值滤波虽然滤除噪声效果较好但使得图像变得模糊且易使图像的细节信息丢失.针对这一问题,本文提出了一种基于方向梯度的图像滤波算法.该算法对含有噪声的图像取3×3邻域,构造4个方向的梯度算子模板,通过比较4个方向梯度大小,对噪声、边缘、图像内部点分别处理,实验结果表明该算法在滤除噪声的同时,很好地保存了图像的原始信息且有较好的信噪比.     

一种基于综合特征的鞋底图像识别方法

本文提出了一种基于综合特征的鞋底识别方法,即提取鞋底的形状、直方图、纹理特征,将这些特征进行内部和外部归一化形成鞋底图像的综合特征.实验结果表明根据鞋底图像综合特征进行识别是很有效的.