基于多传感器信息融合理论的交互式多模型算法

在经典的交互式多模型算法中,对似然函数的高斯近似以及概率密度函数与概率质量函数的混合计算使得所求得的模型概率仅为贝叶斯意义下的次优值.为解决此问题,基于各滤波器估计误差的相关性和多传感器最优信息融合准则,提出了一种重新加权的交互式多模型算法.该算法通过计算估计误差的互协方差阵对模型概率进行更新,在此基础上利用最优信息融合理论对各滤波器的滤波结果进行融合.理论分析及仿真结果表明:经过重新加权的交互式多模型算法较原始算法以及其他忽略误差相关性的交互式多模型的改进算法在估计精度上均有显著的提高.     

基于有序视觉词袋模型的图像相似性衡量

针对当前广泛应用的BOVW模型存在精度不足问题,提出一种基于有序视觉词袋模型的相似性衡量方法.首先,对经过K-mean聚类得到的高维视觉单词,采用LLE(locally linear embedding)流形学习算法降至一维,对一维数据进行排序,并以此顺序对高维单词排序获得有序词袋库;其次,对样本图像的所有局部特征,以该特征在词袋中对应的有序单词索引号构建图像局部特征谱;最后,对训练样本和测试样本的局部特征谱作差求得残差,并以残差的1-范数衡量图像的相似性.KITTI数据集相似性衡量实验表明,有序BOVW模型相似性识别率明显高于无序BOVW模型.     

基于权重的HSI多通道图像融合

针对现有的彩色图像融合方法所存在的融合失真问题,提出了一种基于权重的HSI多通道图像融合方法.将源图像从RGB颜色空间转换为HSI颜色空间,采用不同的融合规则对I、H和S分量进行融合,再将融合后的通道图像再转换为RGB图像.该算法融合后的图像更加清晰,无颜色失真,并且算法复杂度低.实验结果表明,该图像融合算法优于传统经典的融合算法.     

基于动态权重-云模型的大型渡槽安全综合评价

针对传统渡槽安全评价方法忽略了评价指标权重的动态变化,不能实时反映危险因子对渡槽实际运行状态的影响等缺陷,提出了一种基于动态权重-云模型的渡槽安全综合评价方法,引入动态权重模型为评价指标动态赋权,并利用云模型获取评价指标隶属度。将该方法应用于南水北调中线干线工程M河渡槽安全评价并与静态权重模型评价结果进行了对比,结果表明,动态权重-云模型实现了评价指标层权重计算结果随工程运行状态的实时变化,同时对危险因子的识别敏感性更高,提高了评价方法对复杂运行环境下渡槽安全综合评价的适用性和准确性。     

基于权重的软件可靠性混合模型研究

基于多种现有软件可靠性模型,提出了一种使用静态权重和动态权重加权的软件可靠性混合模型,以提高软件可靠性模型的精度和稳健性.     

基于多特征融合的自适应权重目标分类方法

提出一种自适应权重的融合卷积特征和方向梯度直方图(HOG)特征的目标分类方法,实现快速精准分类目的.首先,利用ResNet网络框架提取图像卷积特征,增加OpenCV接口以提取图像HOG特征,对HOG特征图扩维处理至与卷积特征同维;然后,在ResNet网络框架中嵌入SENet模块,计算卷积特征和HOG特征的权重向量,将卷积特征、HOG特征及相应的权重向量加以变权值叠加,实现多特征的自适应同步融合,以此构建二分类网络模块;其次,将二分类网络模块嵌入Faster Rcnn网络,构成Faster Rcnn-HOG新型网络,通过基于变阈值的粗检测策略和先验知识的区域关注策略得到图像中目标预处理检测框,利用二分类网络模块精确判定,实现目标分类.将Faster Rcnn-HOG与传统Faster Rcnn网络及另一特征融合网络Net-BB-HOG进行对比试验,三种方法在目标大类识别方面性能基本相当,但是FasterRcnn-HOG在目标小类识别方面效果更佳,证明了提出的多特征融合自适应目标分类方法的有效性和正确性.     

融合样本相似性的弱监督多标签分类

针对面向实际应用场景中数据标签易残缺导致有监督多标签分类方法可用训练数据量减少，未能利用大量标签缺失数据中蕴含的样本特征空间关联知识以最大化判别间隔，限制多标签分类效果等问题，本文提出一种融合样本相似性的弱监督多标签分类方法.该方法利用标签相关性和样本相似性恢复标签以提高数据利用率，并将标签恢复嵌入到训练过程中以便挖掘标签相关性，通过近端加速梯度法进行参数优化，建立弱监督学习场景的多标签分类模型.在真实数据集上的实验结果表明，该方法能够利用样本相似性有效提升模型在标签残缺时的分类能力，实用价值大.      

面向多源知识融合的扩展主题图相似性算法

针对基于元数据或传统主题图的知识组织模式没有实现知识的多层次多粒度表示,以及知识融合过程中相似性算法准确性不高而影响融合质量的问题,结合全信息理论与扩展主题图结构特点及语义信息,提出了面向多源知识融合的扩展主题图相似性算法(ETMSC)和阈值选取的相关性、层次对应和实验确定三原则.该算法综合了语法、语义和语用的相似性,扩展了主题图元素间组成结构上的相似性,同时充分考虑了涵义及所处语境的相似性.主题图相似性的判别准则与阈值有关,阈值的确定与数据集相关.实验结果表明,ETMSC算法与单纯基于语法或语义的相似性算法相比,准确性提高了9.2%~11.1%.     

多传感器数据融合模型综述

多传感器数据融合的关键问题是模型设计，数据融合模型主要包括功能、结构和数学模型。根据数据融合功能层次性和信息流通方式及传输形式，把数据融合功能模型分为五级，即检测级、跟踪级、属性级、态势级和威胁级。这种划分方法更有利于数据融合技术的研究。在此基础上，详细讨论了前三个级别的系统结构模型、数据融合系统的组成、相关数据流、系统与外部环境的界面及各种结构模型的优缺点和应用范围，并同时介绍了有关的融合算法。     

浅析词的多涵意义与翻译

“一词多涵”是语言中的一个普遍现象。本文主要从词的内涵意义出发，分析了属于不同语言的同一个概念意义可以带有相同的内涵意义，也可以因不同的文化而异。从而探讨了在翻译过程中应采用适当的翻译方法，使得跨文化交际能顺利进行。     

基于马尔科夫模型的词汇语义相似度计算

在《知网2002》的基础上,充分利用其层次结构,引入了马尔科夫模型来计算词汇语义相似度,实验证明,算法取得较理想的实验结果．     

基于中心短语及权值的相似度计算

针对专用于搜索网上Word文档的元搜索引擎,提出一种改进的计算查询式与待选文本间相似度的方法.综合考虑查询词出现频数、中心短语连续同现的权值信息及待选文本长度,克服了单纯词匹配方法的不足,实际测试表明该方法是可行的.     

用不同语义单元度量的句子相似度计算

提出了一种基于不同语义单元度量的句子相似度计算方法.将句子按词块分割为对应的公共词块和非公共词块,利用外部语义资源进行同义词替换和语义消歧处理.分别用词、词块和字为语义单元度量句子相似度,以不同的权重调节各语义单元对句子相似度的贡献.实验结果表明,该方法综合考虑的因素更加全面,有较高的准确率.     

构建单字词表识别未登录词的方法

针对目前中文分词技术主要依赖于常用词词典,而词典对未登录词识别率较低的问题,提出一种用双词典识别未登录词的方法,即构建一个常用词词典和一个单字词词典,二者相互结合进行分词,有效解决了对未登录词识别效率偏低的问题.实验表明,采用构建单字词表法对未登录词的识别准确率可达90%以上.     

专家系统的多模型集成技术

探讨了多模型集成专家系统的构成原理和实现技术，并将其应用于多模型集成的故障诊断专家系统的实现中，表明了集成机制的合理性和有效性。     

一种基于义原重合度的词语相似度计算

通过分析知网中的义原关系,认为在同一棵树中两个相等距离的义原,公共节点对相似度大小起着决定性作用;距离根节点越远,分类越细致,描述的信息越详细;它们的相似度也就越大.提出了一种基于知网的相似度的计算方法,定义了知网义原间的相似度公式.实验表明,利用本文方法计算词语相似度,所得结果在一定程度上更加与人的直观相符.     

基于特征融合的社区问答问句相似度计算

提出了一种基于特征融合的问句匹配框架来解决问句相似度检测方法,利用答案特征、词序特征、统计特征和语义特征相结合来解决问句相似度计算问题.在Yahoo!Answers上抽取的真实标注数据集上进行实验,实验结果表明:该方法在性能上得到了较好的结果.     

Objective Image Fusion Quality Evaluation Using Structural Similarity

Objective evaluations of fused images are important in comparing the performance of different image fusion algorithms. This paper describes a structural similarity metric that does not use a reference image for image fusion evaluations. The metric is based on the universal image quality index and addresses not only the similarities between the input images and the fused image, but also the similarities among the input images. The evaluation process distinguishes between complementary information and redundant information using similarities among the input images. The metric uses the information classification to estimate how much structural similarity is preserved in the fused image. Tests demonstrate that the metric correlates well with subjective evaluations of the fused images.     

基于话题分布相似度的无监督评论词消歧方法

基于话题信息、词的位置关系和互信息等特征, 提出一种无监督的跨语言词义消歧算法。该算法仅利用在线词典和web搜索引擎, 通过上下文信息选择评论句中多义评论词的词义。实验结果表明, 所提出的词义消歧算法具有较高准确率, 对于具有较多候选词义的评论词仍能表现出较好的性能。