多特征中文命名实体识别

命名实体识别任务是对文本中的实体进行定位，并将其分类至预定义的类别中.目前主流的中文命名实体识别的模型是基于字符的命名实体识别模型.该模型在使用句法特征之前，需先进行分词，不能很好的引入句子的句法信息.另外，基于字符的模型没有利用词典中的先验词典信息，以及中文偏旁部首蕴含的象形信息.针对上述问题，论文提出了融合句法和多粒度语义信息的多特征中文命名实体识别模型.实验证明论文模型相对目前主流模型有了较大的提高，同时论文还通过实验分析了各种特征对模型识别效果的影响.     

基于CRFs的多策略生物医学命名实体识别

生物医学命名实体识别是生物医学文本挖掘的基本任务.机器学习方法是生物医学命名实体研究的主流方法,选取有效的机器学习算法和采取有效的识别策略是提高生物医学命名实体识别性能的关键,鉴于条件随机域算法在自然语言处理领域的优势,本文采用该算法并结合多种识别策略对生物医学命名实体识别进行研究.实验取得了良好的效果,F测度达到了70.52%,与其它相关系统比较,识别性能有了明显提高.     

多粒度制造资源统一模型及其语义服务发现

为了实现企业间的业务流程协同,提出了多粒度资源统一模型及其语义化方法,并实现了语义发现算法。将业务流程片段抽象成不同粒度大小的流程复合资源和单粒度资源,基于扩展OWL-S对多粒度资源进行了语义封装,并构建了领域业务流程本体和功能活动本体,对多粒度资源进一步语义化。进而给出了功能、过程和服务质量的三阶段语义匹配算法,并比较了复合粒度和单粒度资源的匹配性能。结合一个制造业务流程任务实例说明了多粒度资源模型及其语义化的应用过程。最后,通过仿真实验验证了模型、语义化和算法的有效性。     

飞机地面防撞多传感器数据融合系统研究

为了实现对不同传感器探测和跟踪的目标信息融合,提出了一种车载飞机地面防撞的多传感器数据融合系统.采用矩不变量的方法描述飞机的特征;采用Levenberg-Marquardt算法对标准的BP网络算法进行改进,使系统快递、稳定地进行飞机识别.该算法实现了多传感器多目标定位、航迹融合等关键技术,实验表明,该系统可以较好地实现目标定位、跟踪以及目标识别的目的.     

多粒度时空事件序列相似度算法研究

现有研究集中于不带有时间空间信息或带有固定时间空间信息的活动序列相似度计算,没有从不同层次来度量用户行为序列的相似性,为了实现对用户行为多粒度多视角的动态认知,提出一种基于序列比对算法Needleman-Wunsch的多粒度时空序列比对算法（multi-granular spatiotemporal sequences alignment,MGSSA）,扩展了NW算法的得分函数以结合时间、空间信息,通过粒度调控实现了从不同的粒度来计算时空事件序列的相似度.实验证明,多粒度时空序列比对算法MGSSA是有效且可行的.      

基于相容粒度空间模型的图像纹理识别

信息粒广泛存在于现实世界中,是对现实的抽象.信息粒化旨在建立基于外部世界的有效的并以用户为中心的概念,同时简化人们对物理世界和虚拟世界的认识.使用信息粒进行计算是粒度计算的基本思想,在问题描述和求解中都具有重要的意义.主要研究一种新的粒度计算模型-相容粒度空间模型在图像纹理识别中的应用.该模型基于这样的思想,即人类具有根据具体的任务特性把相关数据和知识泛化或者特化成不同程度、不同大小的粒的能力,并进一步根据这些粒和粒之间的关系进行问题求解的能力.通过在多个数据集上和10种其他图像纹理识别算法的比较实验表明,该方法在图像纹理识别上具有良好的应用效果.     

基于相重构和主流形识别的非线性时间序列降噪方法

提出了一种基于相重构和主流形识别的非线性时间序列降噪方法.带噪的时间序列在高维的相空间中其本质特征隐含在一个低维的主流形中,利用局部切空间变换方法提取其主流形,再根据主流形对时间序列进行重构,就可以达到降噪的目的.与现有的非线性时间序列消噪算法不同,基于主流形的消噪算法更强调时间序列的整体结构.数值仿真分析的结果验证了该降噪方法能有效地消除非线性时间序列中的高斯白噪声.     

基于多粒度认知的命名实体识别方法

在数据匮乏的领域,命名实体识别效果受限于欠拟合的字词特征表达,引入常规的多任务学习方法可以有所改善,但需要额外的标注成本.针对这一问题,提出了一种基于多粒度认知的命名实体识别方法,在不产生额外标注成本的前提下,增强字特征信息,提高命名实体识别效果.该方法从多粒度认知理论出发,以BiLSTM和CRF为基础模型,将字粒度下的命名实体识别任务与句子全局粒度下的实体数量预测任务相联合,共同优化字嵌入表达.三个不同类型的数据集上的多组实验表明,引入多粒度认知的方法有效地提升了命名实体识别效果.     

基于人体属性分析的考场行为识别

在实际监控的边缘设备中利用TSN或者3DCNN网络很难实现实时的、相对准确的监控任务。提出一种结合了人体检测和人体属性分析的考场行为识别算法。相对于以提取时空特征作视频分类算法为主流思想的行为识别,利用视频帧以人体检测和人体属性分析结合的行为识别方法更加快速准确。方法借助了多标签学习、注意力机制和特征金字塔等策略来改进任务,同时利用迁移学习对本地采集的数据集进行再训练,实验结果表明达到了主流数据集的良好性能,并在考场环境具有高效性与实用性。     

基于矩阵的多粒度粗糙集粒度约简方法

粒度约简是多粒度粗糙集的重要议题,现存的多粒度粗糙集粒度约简方法以考虑各种形式计算多粒度下的正域为主要的研究方法 .然而对于多粒度粗糙集,因为同时存在悲观视角与乐观视角,不仅下近似会因悲观、乐观视角而产生差异,视角同样会影响上近似的大小.因此,提出一种可以保持多粒度上下近似不变的粒度约简方法,同时考量多粒度粗糙集的上近似与下近似的粒度重要度,基于重要度设计了用矩阵计算粒度重要度的方法,并提出相应的粒度约简算法.在UCI公开数据集上使用对比算法验证了所提算法的有效性和优越性.     

三维空间下的射频识别标签防冲突算法

结合射频识别（RFID）系统的工作特点,在给出适用于该系统的面阵多波束实现方法基础上,提出了一种防冲突算法该算法采用平面阵列天线,通过数字多波束形成算法控制加权系数,将三维空间划分为多个波束方向,并同已有基于时分多址（TDMA）算法相结合,实现对在阅读器的识别范围内大量密集分布的标签进行快速准确识别的目的．此外,在实现多标签识别的同时,该算法还引入二次波束形成策略,以解决波束之间的重叠碰撞问题．实验表明,本算法可将识别效率提高65％以上     

多尺度模型与矩描绘子相结合的手势识别算法

提出了一种基于单目视觉的手势识别算法.通过用户初始化过程获取基本识别参数,结合视频跟踪的过程实时获取用户手势区域,在该区域内采用矩描绘子与多尺度模型相结合的方法进行特征提取,对于提取出的特征采用分类识别规则,实现对手势1～10的正确识别.经过试验证明,该算法可以适用于不同用户,识别正确率达到93.5%.     

基于KPCA与SVM的混合核交通流数据检测

目的针对当前交通流数据识别问题,提出基于KPCA与SVM的混合核交通流数据识别算法,以提高交通流数据识别准确率.方法运用KPCA对数据进行预处理,采用SVM训练分类模型,利用所训练的模型进行识别;以多轿厢电梯交通状态为对象,分别从交通流数据识别分析和仿真实验两方面对所提方法的可行性与精确性进行验证.结果通过与SVM算法、BP神经网络算法进行对比,表明所提方法具有很强的通用性,能有效地预测出交通流,交通流数据识别的准确率达到97. 2%.结论笔者提出的基于KPCA与SVM的混合核交通流数据识别算法可以提高交通流数据识别的准确率,通用性较高,可以实现对目标的实时检测.     

全粒度聚类算法

聚类分析是数据挖掘与知识发现领域的一个重要研究方向.多数聚类算法中相似性是其核心概念之一,对象之间的相似性会被直接或者间接的计算出来.传统的相似性度量方法多是基于单一的粒度去观察两个被测对象.在人类认知过程中,通常采用多粒度来更合理有效地进行问题求解.本文借鉴人类的这种多粒度认知机理,提出一种新的相似性学习方法,称作全粒度相似性度量方法,基于此发展了一种全粒度聚类算法.而全粒度相似性度量从各个角度观察被测对象,进而会得到两个对象间更加真实的相似度.从UCI数据集中选取5组数据进行实验,最后通过与两种传统的聚类方法比较验证了全粒度聚类算法的合理性与有效性.     

基于相容粒度的车牌识别算法

车牌自动识别技术对完善收费系统功能,杜绝逃漏费现象,减轻收费人员的劳动强度等有重要意义.结合相容粒度空间处理模糊数据的理论,提出了基于相容粒度的车牌分割和识别算法,有效分割出车牌字符,并从字符库中校对识别字符.实验结果表明,该方法比传统方法速度更快更准确,对车牌图像清晰度要求低.     

基于粒子群优化的结构系统识别

研究了使用粒子群优化(PSO)算法进行结构系统识别的方法,该方法的基本思想是将结构系统识别问题描述成一个多峰值非线性非凸的优化问题,通过PSO算法发现系统参数的最优估计.利用该方法在输入输出数据不完备且噪声污染条件下,同时在没有系统质量、刚度等先验信息的情况下对结构系统进行了识别,并与基于遗传算法(GA)的结构系统识别方法进行了比较.数值算例及比较结果表明:PSO方法易于实现且计算时占用资源低,并可以成功地对结构系统进行识别,识别效能十分优越.     

图形区域操作的ARX关键技术

在AutoCAD Object ARX丰富类库的基础上,设计若干关键算法来完整地实现对多个指定区域内图形的识别及分类的想法.通过推广点是否在区域内的判定算法发展出新的图形区域重叠判别算法.在关键功能模块的实现中,采用基于图块识别技术进行分类统计.这里所实现的技术对大规模建筑群内的建筑材料、装饰家具等基本构件的布置、判别、统计及其报价的智能化具有重要意义.     

基于环绕数约束模型的轮廓识别算法研究

为了解决当前图像轮廓识别算法中由于区域标记和轮廓标记性质不同,导致难以将多标记融合识别技术应用于图像轮廓识别中的问题,本文提出了一种基于环绕数约束的能量最小化模型,用以精确识别目标轮廓.在这种模型中,区域标记(如颜色和纹理均匀性)和轮廓标记(如局部对比度和连续性)通过一个目标函数进行描述,实现多标记融合识别.首先,将环绕数作为约束,将其引入到能量最小化模型中,得到区域标记与轮廓标记的线性约束;然后,对区域标记、轮廓标记以及曲率标记进行融合,实现对图像中目标轮廓的识别;最后,将能量最小化模型与标记相结合,通过比率能量函数对算法进行实例应用分析,验证算法的有效性.实验结果表明:与传统轮廓识别算法相比,所提算法具有更高的轮廓识别精度.     

深度学习在塔吊裂缝识别中的应用

在塔吊事故频发的背景下,将阐述几种当前主流的基于卷积神经网络的目标识别算法应用于塔吊安全监督管理的可行性.将当前主流的目标识别YOLOv3算法、Faster-RCNN算法和SSD算法应用在塔吊的裂缝识别上从而降低塔吊事故的发生,通过比较分析这三种算法在塔吊裂缝识别上的优缺点,并进一步提出下一步的改进方向来更好的针对塔吊安全管理.     

马来语领域多词组无监督识别

多词组是一种优化的语言复用粒度.,由于一些非通用语言的多词组与词之间缺乏显式形态边界,导致多词组自动识别困难.针对马来语领域多词组识别问题,提出一种基于自然标注的无监督抽取与聚类算法.算法首先采用空格符二值分类实现变长马来语多词组抽取;然后将文档级的自然类别标注迁移到多词组级类别聚类;最后过滤掉通用多词组,萃取多个领域多词组数据集.在272 783马来语文本文档数据集上的实验结果表明,提出的算法不但能够精准地抽取多词组,而且能够高效地实现多词组领域词典聚类.