一种基于窗口技术的中文文本自动校对方法

首先对现有的中文文本自动校对技术进行了分类研究，并在此基础上，结合二元语法模型、散串技术和校对候选矩阵方法，提出了一种基于窗口技术的校对方法。该方法先利用词间字接续方法和散串技术来定位疑错窗口，然后在疑错窗口内，依据由可信度增量构建的校对候选集对窗口内的疑错字串进行最终的定错和纠错。     

基于模糊逻辑的Markov链模型辨识方法

提出一种采用模糊Markov模型(FMM)，根据系统实际输入一输出建模的新方法，用于线性及非线性的随机动态系统辨识．讨论了动态系统的Markov链描述，给出了一阶受控Markov链的具体描述及其转移概率矩阵的计算方法；在传统模糊系统的基础上，探讨了建立FMM的方法，给出了FMM的仿真框图和建模的具体步骤；并给出了随机动态系统仿真的应用实例．基于模糊逻辑的Markov链模型解决了传统模糊系统不能处理随机现象的问题，同时也提高了Markov链模型辨识的速度．     

基于Markov网络的检索模型

基于Markov网络的信息检索模型提出一种贝叶斯网络推广的检索模型，该模型利用词项在文档集中的共现信息来构造Markov网络，通过该索引项子Markov网络来加载附加查询证据源，计算文档与查询之间的相关性概率，由此概率进行文档排序. 实验结果表明,本文提出的Markov网络模型比其他传统的检索方法具有更优的检索性能.     

视频序列中运动目标跟踪新方法

提出了一种跟踪视频图像序列中运动目标的新方法.该方法利用一种基于动态信息窗口的自适应背景更新方法解决背景的复杂性问题,结合一种新的计算颜色模型解决运动阴影问题,从而得到具有精确边缘的特定运动目标.计算了运动目标灰度质心,在坐标系中记录其位置,并采用最小二乘法拟合实现了对运动目标的跟踪.实验结果表明这种方法能有效地跟踪并预测视频序列中的运动目标.     

基于区域特征的模糊多尺度Markov模型在纹理图像分割中的应用

针对传统Markov模型中似然函数假设条件过于严格,观测图像像素间的相依关系不能充分利用的缺点,提出了一种基于区域特征的模糊多尺度Markov模型实现纹理图像分割模型.该模型首先利用一种区域特征提取方法,描述像素间的相依关系;然后,以区域特征的聚类结果作为先验信息,通过模糊多尺度Markov模型得到分割结果;最后采用Brodatz纹理库合成的人工图像作为实验数据,从定性和定量两方面验证了该模型的有效性.     

MPTCP联合拥塞控制机制的Markov模型

为了研究多路径传输控制协议(transmission con-trol protocol,TCP)的RFC标准MPTCP的联合拥塞控制机制,提出了一种基于Markov过程的预测模型。该模型是一种离散分组模型,将多条彼此相关的子流拥塞窗口联合起来,通过建立其在多维离散状态空间下的Markov过程,对MPTCP流的有效吞吐率性能参数进行建模。对比实验结果表明:输入参数变化时该模型预测结果与模拟实验结果变化趋势相同。该模型能有效预测MPTCP联合拥塞控制机制性能,同时也为其他多路径TCP拥塞控制机制提供了理论参考。     

非线性状态空间模型的EHMM抽样法

给出了一种新的非线性状态空间模型的MCMC方法——EHMM（Embedded Hidden Markov Model）抽样法,运用该方法构造的Markov链的收敛速度比传统的MCMC方法有明显提升,文中证明了这一结论并以一维非线性状态空间模型为例加以说明。     

基于改进双延迟深度确定性策略梯度法的无人机反追击机动决策

针对近距空战下的自主机动反追击问题,建立了无人机反追击马尔科夫(Markov)决策过程模型;在此基础上,提出了一种采用深度强化学习的无人机反追击自主机动决策方法.新方法基于经验回放区重构,改进了双延迟深度确定性策略梯度(TD3)算法,通过拟合策略函数与状态动作值函数,生成最优策略网络.仿真实验表明,在随机初始位置/姿态条件下,与采用纯追踪法的无人机对抗,该方法训练的智能无人机胜率超过93％;与传统的TD3、深度确定性策略梯度(DDPG)算法相比,该方法收敛性更快、稳定性更高.     

一种基于去除干扰基团Markov随机场的SAR图像分割算法

研究了马尔科夫随机场模型与图像的关系.利用条件迭代模型算法逐点更新图像标记,并结合区域生长思想,提出了一种基于去除干扰基团Markov随机场的SAR图像分割方法.数值试验通过与传统Markov分割算法从分割时间、迭代次数和收敛能量进行对比分析,结果表明,该方法具有更高的分割正确率,分割目标边界更清晰平滑,分割效果也更好.     

基于特征和HMM的信息提取

为了解决在信息提取中,召回率和精度都不高的问题,提出了改进的HMM(Hidden Markov Models)模型,该模型采用一种新的文本分块技术。通过文本的语义特征和结构特征,抽取具有特征的状态,并在此基础上,抽取剩余的无特征的状态改进HMM,测试了由卡耐基梅隆大学数据搜索引擎研究小组所提供的100篇计算机科学文件头部。结果表明,与基于字词和传统的HMM方法相比,召回率和精确率分别达到了91.99％和94.79％。     

灰色马尔科夫Verhulst动态模型在滑坡形变预测中的应用

为解决陈旧信息和波动性数据造成的传统灰色Verhulst模型预测精度较低的问题,提出一种利用滑动窗口和马尔科夫模型对原始灰色Verhulst模型改进的方法。通过长度可变的滑动窗口来实现数据的动态更新,使得灰色Verhulst动态模型的预测值更加接近最新的变化趋势。之后利用马尔科夫模型对得到的灰色Verhulst动态模型预测值进行修正,提高了模型的预测精度。实验结果表明,灰色马尔科夫Verhulst动态模型在滑坡形变预测中的预测平均相对误差相比于传统的灰色Verhulst模型降低了69. 6%,均方根差比降低了0. 39,小误差概率提高了0. 166 7。对于波动性较大的滑坡监测数据,灰色马尔科夫Verhulst动态模型预测精度优于传统灰色Verhulst模型。     

基于标准误差算法的油井工况识别技术研究

抽油机示功图包含了大量的采油设备状态、采油工艺和采油工况的多维信息特征。如何精确地、快速地、方便地识别这些重要信息对指导油井设备的安全可靠运行、采油工艺的改进、实时监测采油工况具有非常重大的现实意义。提出了基于标准误差算法的油井工况识别方法,并建立了标准误差匹配算法的数学模型。首次提出匹配算法和图形差异程度具有关联性的论点,并对标准误差算法和经典匹配算法的可靠性进行了详细的对比研究,研究结果表明标准误差匹配算法和图形差异程度具有极高的关联性,并且标准误差算法的可靠性要优于目前广泛应用的经典匹配算法。通过对大量示功图的识别表明,基于标准误差匹配算法具有非常高的识别可靠性。特别是对微小差别的示功图具有极高的识别精度。     

计算机文本信息挖掘技术在网络安全中的应用

针对网络文本信息的安全性判别问题,采取改进的邻近分类算法挖掘文本.该改进邻近分类方法在传统方法定义分类特征的同时,起用共线性判别矩阵,对具有共线属性的特征合并处理.这种改进策略,不仅可以增加分类特征的准确性,也可以加快文本信息的分类进程.对Spambase语料库开展实验研究,从精度、召回率、联判度、误差4个维度对分类效果进行评价.结果显示:改进的邻近分类方法具有明显的优势,可以更加准确地区分安全文本和危险文本.     

一种结合快速碰撞解决（FCR）算法的改进

在研究IEEE802.11DCF的基础上,分析了FCR算法并结合其算法提出了一种新的改进算法IFCR来调整IEEE802.11 DCF中的竞争窗口的大小。另外根据新算法还提出了一种新的马尔可夫（Markov）链模型来分析系统的吞吐性能。分析和仿真表明IFCR算法在吞吐量和公平性等方面比FCR算法有所改进。     

一种动态窗口调整IAE滤波器的立体视觉测量滤波

针对运动物体的立体视觉测量滤波问题进行研究,引入IAE（innovation-based adaptive estimation）滤波器,并提出了一种IAE窗口动态调整的方法.先通过IAE对噪声方差估计的误差与窗口宽度的关系,限定了宽度的取值范围,再依据物体运动的深度变化率计算噪声标准差的变化率,以此动态调整滤波器窗口的宽度,从而提高IAE对噪声统计特性的估计精度.实验结果表明,所提出算法具有良好的滤波效果.      

基于滑动窗口的优化贝叶斯邮件过滤算法

贝叶斯算法在文本分类时需要进行特征提取，传统特征提取算法存在特征提取不够准确，进而导致分类效率不高。为解决此问题，提出一种基于滑动窗口的特征选取方法，该方法能扩大特征的选取范围。实验表明，改进后的方法可以有效地提高文本的分类精度。     

基于滑动窗口的优化贝叶斯邮件过滤算法

贝叶斯算法在文本分类时需要进行特征提取，传统特征提取算法存在特征提取不够准确，进而导致分类效率不高。为解决此问题，提出一种基于滑动窗口的特征选取方法,该方法能扩大特征的选取范围。实验表明，改进后的方法可以有效地提高文本的分类精度     

基于EAST改进的任意方向场景文本检测

高效和准确的场景文本(efficient and accuracy scene text,EAST)检测算法速度快且结构简单,但是由于文本结构的特殊性,导致在检测中尺寸较小的文本会被遗漏,而较长的文本则完整性较差.针对EAST算法存在的问题提出一种新的自然场景文本检测模型.该方法利用自动架构搜索的特征金字塔网络(neural architecture search feature pyramid network,NAS-FPN)设计搜索空间,覆盖所有可能的跨尺度连接提取自然场景图像特征.针对输出层进行修改,一方面通过广义交并比(generalized intersection over union,GIOU)作为指标提升边界框的回归效果;另一方面通过对损失函数进行修改解决类别失衡问题.输出场景图像中任意方向的文本区域检测框.该方法在ICDAR2013和ICDAR2015数据集上都取得了较好的检测结果,与其他文本检测方法相比,检测效果也得到了明显提升.     

基于误用检测与异常行为检测的整合模型

针对入侵检测中普遍存在检测率低与误报过高的问题,采用基于多维-隐马尔可夫模型的检测方法和基于Apriori算法的误用检测技术相结合的入侵检测系统(intrusion detection system,IDS)模型.新模型减少了单纯使用某种入侵检测技术时的漏报率和误报率,同时在异常检测模块中采用了隐马尔可夫与简单贝叶斯分...     

基于改进Faster R-CNN的自然场景文字检测算法

自然场景中的文字受光照、污迹、文字较小等方面的影响,其检测难度较大,且传统的检测方法效果不好。在研究目标检测方法Faster RCNN的基础上,提出一种针对自然场景文字的改进方法。改进的模型由卷积神经网络特征提取模块,嵌套LSTM(nested long short-term memory,NLSTM)模块和区域候选网络(region proposal network,RPN)模块3部分组成,改进点主要是卷积神经网络特征提取模块增加了不同卷积层的空间特征融合,能够提取多层次的特征;增加嵌套LSTM模块能够学习长序列文本的序列特征,便于检测不定长度的文本序列;RPN模块通过设置宽为8像素,高度不定的锚点(anchor),可以提取一系列可能存在的目标建议框,其对小目标文字效果较好?。在实验部分,通过对标准数据集(ICDAR 2013,Multilingual)的实验结果对比表明,所提出的改进算法在准确率和效率方面明显优于改进前的算法。通过实列测试,改进的模型对小目标文字检测效果也有所提升。