基于最大匹配的中文分词改进算法研究

本文在中文分词技术的基础上,提出了一种基于中文文本主题提取的分词方法,以概念语义网络的思想构造主题词典,描述词间概念语义关系,采用改进的最大匹配算法对文本进行切词,既提高了分词的准确性,又能识别文中的未登录词,并同步完成主题词的规范工作。从而在概念层次上理解用户的需求,实现概念检索,提高查准率。     

语义Web中的概念等级匹配算法

针对语义Web匹配方法仅适于字符串、字典近义词匹配而导致精度低、效果差的问题,提出了一种基于概念等级的语义Web匹配算法.对于一个包含大量概念的本体,算法可根据概念之间的联系建立起概念结构,通过计算获得本体概念之间的相互支持度,从而使得普通概念的支持度低而特殊概念的支持度高,进而将概念的支持度量化为概念等级.以计算得到的概念等级为权值,将概念间的语言学匹配度加权,由此计算出新的概念的匹配度.该匹配度可将各个概念之间的内在联系关联起来,从而提高语义匹配的精度.实验结果表明,所提算法在本体间的语义匹配精度比字典近义词匹配法提高了20%.     

P2P环境下基于Ontology的概念匹配策略

采用Ontology作为一种能在知识和语义层次上描述信息的概念建模工具,根据Ontology具有的良好的概念层次结构和对逻辑推理功能的支持,提出新的概念匹配算法,突破了传统的基于关键字的检索技术,把查询请求定位到相关的社区,因此能得到满意的结果.     

基于进化算法的生物医学本体匹配技术

由于生物医学本体拥有规模庞大的概念和复杂概念间关系,已有本体匹配技术难以高效确定生物医学本体匹配结果。为解决这一问题,构建了生物医学本体匹配问题优化模型,提出基于进化算法的生物医学本体匹配技术来确定最优匹配结果。在求解生物医学本体匹配问题时,采用一种新的生物医学本体概念相似度度量来确保匹配结果质量,并通过基于推理的概念对剪枝技术缩小算法的搜索空间,提高算法效率。实验结果表明,基于进化算法的生物医学本体匹配技术能有效匹配生物医学本体。     

一种改进的SIFT特征点匹配算法

提出一种改进的SIFT特征点匹配算法.以提高图像特征点匹配算法效率为目的,研究了SIFT特征点描述子基于欧氏最小距离测度的匹配算法.由于SIFT特征点检测算法检测到的特征点数量较大,且每个特征点描述子都是128维的向量,而基于欧氏最小距离测度的匹配算法要求,待匹配第一幅图像的每个特征点要和待匹配第二幅图像的所有特征点求距离,排序后寻找极值,这导致了算法效率较低.依据光学成像理论和双目视觉理论,由第一幅图像每个特征点的坐标,从行列两个方向缩小第二幅图像待匹配特征点坐标的搜索范围,在保持匹配精度的基础上,提高了算法的效率,算法速度约是原算法速度的2.7倍.     

领域本体中的概念相似度计算

借鉴计算语言学中的语义距离思想,提出了RDF Schema构词所描述的本体概念相似度计算方法,并利用该方法对农业知识本体(AO)所描述的部分概念进行了相似度计算和分析.结果表明,该方法可以定量地分析概念、特性之间的相似度,并可以指导基于领域知识本体的语义查询中的概念集扩充和查询结果排序.     

基于Snort的入侵检测系统的研究与改进

模式匹配算法是基于规则的入侵检测系统的核心,文章对Snort的模式匹配原理及在基于BM算法上改进的2C-BM算法给出了简单描述;提供了一种数组标记定位法,来记录被匹配串中字符的位置,并存入定位表中,类似于路由算法中的路由表;同时对规则库中的规则给出动态的排序和删除,提高了匹配常见规则的匹配速度;并对基于Snort的算法...     

基于描述逻辑的概念检索模型

针对当前的概念检索模型存在没有语义特征的词典和缺乏知识库层面上的推理机制等问题,采用具有很强的表达能力和可判定推理功能的描述逻辑来实现概念的扩展检索.设计了一个基于描述逻辑的概念检索模型,并对其核心的推理算法作了进一步扩展,给出了相应算法的数学定义及其知识库的逻辑描述,并据此采用Jena和Racer推理引擎实现了一个基于描述逻辑的汽车导购的概念检索系统,可向用户提供有关汽车的分类、性能、报价等信息.实验结果表明:基于描述逻辑的概念检索模型实现了有效的隐含语义的检索,并通过关联概念联想实现了良好的用户启发和信息导航.     

基于动态描述逻辑的语义Web服务PE匹配算法

将基于描述逻辑断言构成的PE描述公理的有限集合看作一个本体知识库,因此有关PE的语义匹配问题就转化到两个基于描述逻辑的本体知识库之间的逻辑蕴含判定问题,然后将逻辑蕴含推理问题转化为本体库的可满足性检测问题,并通过可判的扩展算法解决,同时对匹配结果进行有意义的排序及分类.所提方法与现有方法相当的情况下,具有更高的查全率,能够更好地区分匹配结果.     

利用粒子群算法计算AHP判断矩阵排序权重

根据判断矩阵的基本性质,可以将判断矩阵的排序权重计算归结为一个最小化一致性指标的最小优化问题。针对这个最优化问题,提出一种利用改进的粒子群算法计算排序权重的算法。首先对判断矩阵排序权重计算及一致性检验、改进的粒子群算法进行了介绍,然后对排序权重计算进行了描述,最后给出仿真实验数据及其分析。实验结果验证了此算法的有效性,并显示该算法具有很高的精度和稳定性。     

供应链可靠性的随机模型

运用有向二部图和随机过程的方法,基于多供应商和多需求商供应链,综合考虑了时间及内外因素的影响,在供应商和需求商身份惟一确定的情形下建立了一个可靠性随机模型。通过对模型的讨论,给出了计算供应商和需求商失效概率的统一表达式,并将模型推广到供应商和需求商身份非惟一的情形。     

基于TRIZ理论的科技金融创新模式研究

利用技术成熟度对企业进行分群,对不同群企业利用TRIZ的物-场分析法直接从资金供给者、需求者、融资方式3方面出发对融资效果进行分析,利用三者的轮动、替换、彼此搭配来完善融资效果,可形成一种融资创新方法,将"四元主体"模型应用于科技金融,可建立起科技金融体系分阶段演变历程,政府随该体系的发展不断进行角色转换,由直接补贴资金转向平台的搭建、制度的完善与氛围的营造,最终转向监督和宏观调控。     

网格环境下基于价格模型的分布存储研究

从市场经济的角度来研究网格环境下的分布存储,以适应未来商务的发展.在研究过程中,将经济学中的价格模型应用于网格中,给出了基于供需平衡的存储资源获得机制,通过需求量和价格之间的相互制约,来维持网格市场的供需平衡.相时于以往研究中主要考虑服务提供者的利益而言,本策略维护了服务提供者和服务需求者双方的利益,能较好地完成存储资源的分配和任务调度.     

基于矩阵列秩属性优先的概念格算法

基于矩阵列秩的理论以及概念对并运算封闭的特征,提出了一种基于矩阵列秩属性优先的概念格的生成算法.首先,将形式概念分析中数据的形式背景看成一个0-1矩阵,利用矩阵的秩定义出概念的秩.其次,通过概念的秩的定义和概念对并运算封闭的特征,对概念按秩进行分层提取.通过对形式概念分析中数据的形式背景与矩阵的某些性质之间的联系的探索以及实例的验证,表明该算法行之有效.     

相关性与可靠性：公允价值会计的基本矛盾分析

会计信息的相关性与可靠性之间存在永恒的基本矛盾，这是由会计信息这种经济品的需求与供给之间的性质及其变化趋势所决定的，也是会计信息的各类需求者、供给者之间博弈关系与过程的结果.公允价值会计模式是为协调它产生的,但也不可能一劳永逸地解决它，只能动态地、发展地缓解这对基本矛盾.     

双角色主体间的私人闲置车位和需求者匹配模型

共享经济的兴起为解决城市“停车难”提供了思路.针对既在目的地附近有车位需求，又拟将自有车位共享出去的这类双角色主体间的私人闲置车位和需求者匹配问题进行了研究.根据匹配主体的可接受价格、时间窗和最大允许步行距离，分别计算其作为私人闲置车位供应者和需求者的区域热度优先级;构建了以平台收益最大、主体匹配数量最大和主体优先级最高为目标的多目标优化模型.通过改进的NSGA-II算法对该多目标优化模型求解，确定了私人闲置车位和需求者的匹配方案，并通过算例说明了所提方法的可行性.本文研究结果对开展私人闲置车位与需求者匹配问题的研究提供了参考.     

基于模糊随机层次分析法的供应商可持续评估模型改进

利用第三方供应商可持续性评估平台,跨国企业能够更有效监督全球范围内的供应商在可持续发展中做出的努力与改进.在使用第三方平台评估供应商可持续性表现时,发现用于评价和处理指标权重和供应商指标得分的方法缺乏精确度.为此,提出采用随机层次分析法和三角模糊数理论对评估模型进行优化.为检验改进模型的有效性,采用企业实际案例,对比分析原始模型与改进模型的评估结果,发现改进模型能够将供应商可持续性表现有效差异化,得到区分度较明显的评价排序.     

供应链中不完全信息下供应商联合竞价模型

针对供应链中单一购买者市场下的供应商之间的竞争,研究了供应商联营体的最优拍卖机制.将供应商的生产成本或生产函数看作私人信息,并应用博弈论中相关理论,建立了不完全信息条件下供应商联营体最优拍卖机制的理论模型.     

改进rank变换的多窗口彩色图像立体匹配算法

为克服环境变化和双目相机的差异带来的干扰,针对传统立体匹配算法在视差不连续区域存在误匹配率高等问题,提出一种在rank变换域中对彩色图像进行多窗口匹配的算法.首先对标准图像库中的彩色图像进行分等级的改进rank变换,将图像从彩色空间变换到秩空间;然后采用改进的绝对值指数方法计算像素的颜色相似性,减少噪声和光线差异的干扰;最后利用快速多窗口算法进行匹配.实验证明该文算法有较强的抗噪性,能获得实时鲁棒的匹配结果.相对于固定窗口非参数变换匹配算法在视差不连续区域匹配精度提高了18.5%.     

基于低秩张量分解的大规模MIMO信息检测算法研究

提出了一种改进的Tucker分解法,将二维的张量分解到两个维度中.分别通过改进Tucker和Tucker算法的矩阵减秩和收敛运算,得到保存完整信息的原张量的近似估计值.仿真实验结果表明,改进Tucker算法提高了系统的检测性能.