藏文文本分词赋码一体化研究

在藏文文本理解中虚词发挥着重要的句法、语义桥接作用,其规则的有效性在藏文分词处理中扮演着特殊的角色。由于虚词本身及其角色的丰富性,在一定意义上可以说藏文分词处理是虚词识别的过程。因此,虚词识别的正确与否直接影响着藏文文本分词处理的效果。文章依据藏语自身的语法规律和虚词功能的特殊性,首先构建了虚词知识库、虚词兼类库,以及其作为藏文连续文本中识别虚词的依据;其次,研制了标有词汇属性的分词词表和一定规模的训练语料库资源,以基于条件随机域（CRF）的方法进行词性标注,并结合虚词和词性赋码的资源制作了藏文自动分词赋码一体化处理的模型。     

一种应用于脑电情感识别的迁移学习框架

脑电信号作为最能表征人体情绪的信号，正在成为情感识别的主流信号源.利用迁移学习可以克服生理信号源域、目标域间存在分布差异的问题.传统迁移学习由于缺少对样本、特征的选择过程，会对迁移效果产生负影响，致使识别率较低.为提升迁移效果，在样本、特征两个方面对迁移数据进行优化.介绍了一种基于Like值的实例筛选方法，以及基于粒子群优化的自动特征选择方法，并使用联合分布适配(joint distribution adaptation, JDA),提出了一种应用于情感识别的迁移学习框架.在SEED数据集上构建了两个迁移任务并进行验证，结果表明，该框架可以有效提升迁移效果，提高跨域情感识别准确率.     

基于条件随机场的藏文人名识别技术研究

文本挖掘中命名实体识别是一项重要的研究内容,利用统计学原理进行命名实体识别具有较高的识别率.利用条件随机场(conditional random fields,CRF)方法,研究藏文人名识别技术,重点探讨藏文人名的内部结构特征、上下文特征、特征选择和数据预处理等内容,并通过实验分析了不同特征的有效性.首先给出了基于字(音节)和字位信息的人名识别方法;其次研究了触发词、虚词、人名词典和指人名词后缀为特征的不同特征组合与优化,并细化了不同虚词对人名识别的作用;最后,通过不同组合的实验测试,结果表明:1)触发词和作格助词特征在藏文人名识别上能够起到积极的作用;2)不同特征窗口大小对人名识别有一定影响;3)利用CRF识别藏文人名F1值能够达到80%左右,但由于藏文两字人名的高歧义性,目前还达不到与其他语言相近的识别效果.     

基于卷积神经网络的交通标志识别方法

交通标志识别在自动驾驶过程中起着十分重要的作用。为了解决识别精度低的问题,提出一种基于卷积神经网络的识别方法,通过改进深度相互学习网络完成对交通标志的识别,使用ResNet-19网络作为特征提取部分,使用全局平均池化层作为分类器部分,使用交叉熵损失和相对熵损失作为损失函数部分,并增加超参数α与δ来衡量这两个损失在训练中的权重;同时,引入一种使用不同初始值的批量归一化层训练的技巧,以此来提高模型的收敛速度。试验研究中,改进的方法用在德国交通标志识别测试集上达到了98.90%的识别精度,比改进前精度提高了2.17%,与目前优秀的交通标志识别模型相比,本方法精度仍有一定的提高。试验结果表明在复杂的环境中,本方法可以准确地识别交通标志,这为后续相关研究提供了良好的技术支持。     

基于核Fisher判别的复杂储层岩性识别研究

复杂储层中多种岩性均可作为储层,不同岩性的物性特征差异较大,分岩性解释复杂储层物性是求准物性较为有效的一种方法,但是不同岩性的测井特征相近,常规线性分类方法识别效果不理想,因为复杂储层的岩石识别中非线性分类特征占较大比例。针对这一问题,本文将Fisher判别分析(FDA)做核推广,形成核Fisher判别分析(KFDA),进一步利用Fisher判别中未提取的非线性信息,通过升维获得更多的非线性分类特征,然后再通过降维来提取利于岩性分类的特征。文章通过实验对核Fisher在数据预处理、关键参数的选取等方面进行了详细介绍,并将核Fisher方法与其它分类方法进行比较,验证了核Fisher方法的岩性识别能力,而对于不同岩性间的差异相似关系,造成岩性识别精度低的情况,提出了分级核Fisher判别分析的思路,研究证明利用分级核Fisher判别分析的思路可进一步提高岩性的识别精度。     

基于核Fisher判别的复杂储层岩性识别

复杂储层中多种岩性均可作为储层,不同岩性的物性特征差异较大,分岩性解释复杂储层物性是求准物性较为有效的一种方法,但是不同岩性的测井特征相近,常规线性分类方法识别效果不理想,因为复杂储层的岩石识别中非线性分类特征占较大比例。针对这一问题,本文将Fisher判别分析(FDA)做核推广,形成核Fisher判别分析(KFDA),进一步利用Fisher判别中未提取的非线性信息,通过升维获得更多的非线性分类特征,然后再通过降维来提取利于岩性分类的特征。文章通过实验对核Fisher在数据预处理、关键参数的选取等方面进行了详细介绍,并将核Fisher方法与其它分类方法进行比较,验证了核Fisher方法的岩性识别能力,而对于不同岩性间的差异相似关系,造成岩性识别精度低的情况,提出了分级核Fisher判别分析的思路,研究证明利用分级核Fisher判别分析的思路可进一步提高岩性的识别精度。     

基于纹理分析的笔迹识别系统

把手写笔迹作为一种纹理来看待,利用图象纹理处理技术和数学方法对笔迹的纹理信息进行鉴别,将笔迹识别问题转化为纹理识别．使用19个人的不同笔迹进行实验,采用游程长度分析法来提取这些笔迹的纹理特征,用欧氏距离分类器完成识别工作．取得了较好的效果．     

基于粗集方法的一种文字识别

文字识别作为模式识别的一个重要方面，其研究获得广泛重视。本文基于粗集理论的观点，把文字识别问题看作是模式识别中简化知识表达与信息分类处理问题，提出一种新的文字识别方法，这不仅对模式识别中如何提取有用特征是一种新的探索，而且对简化信息处理也是一种新的方法。本文介绍了基于粗集理论的文字知识表达的方法，探讨了模式识别中的特征提取及最小决策算法，并给出一个文字识别的例子来说明这种有效的方法。     

SAR图像的特征提取与目标识别

针对已有的SAR图像自动目标识别方法效果不太好的问题，提出了SAR图像的自动目标识别三种方法，即采用灰度特征的目标识别，采用栅格特征的目标识别，和采用模版特征的目标识别.理论和实验表明，采用模版特征的目标识别效果比较好.     

变异BPSO方法在情感生理信号特征选择中的应用

在情感状态识别中,往往会存在很多无关特征而影响识别的效果,因此进行特征选择是很有必要的。文章针对生理信号的情感状态识别及离散粒子群(BPSO)的缺点,采用变异的离散粒子群算法提取生理信号特征进行情感状态识别,显著地提高了平均正确识别率,并研究了粒子变异维数对识别正确率的影响。