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%.     

基于主题相关性和链接权重的PageRank算法

在基于链接分析的排序算法PageRank分析基础上,提出了一种基于主题相关性和链接权重的Page-Rank改进算法.该方法首先随机选取任一链出页面,通过主题相关性评价算法获得改进的PageRank值,并重新排序.实验结果显示该算法提高了查询速度、查询准确率,并且算法具有良好的稳定性和可扩展性.     

基于链接聚类的Shark-Search算法

根据对Shark-Search主题爬取算法的分析,提出了一种基于链接聚类的改进Shark-Search算法. 并通过几个对比实验对该算法进行了验证. 实验结果表明,新算法能够更有效地识别链接与主题的相关性.     

基于语义相似聚合的主题爬虫算法研究

互联网的迅速发展,数据不断增加,使得个性化数据的获取难度越来越大.主题爬虫作为一种垂直检索方式,已经成为一个热门研究领域.传统的主题爬虫往往是通过网页链接之间的关系下载网页,然后再计算下载的网页与给定主题之间的相关关系.传统的主题爬虫一方面割裂了网页链接结构和网页内容主题之间的关系,使得两个部分分开计算; 另一方面下载过程的网页主题相关性不强,会下载大量的主题无关网页.本文提出一种新的基于PageRank 算法主题爬虫算法将网页主题相似度计算与传统的PageRank 算法相结合,将网页链接结构与网页主题相关性结合在一起.另外本文将语义相似性引入到主题爬虫里,实验结果表明本文提出的基于语义相似聚合的主题爬虫算法大大提高了主题爬虫的查全率.     

基于句型结构的领域倾向词表构建

分析了句型结构中的否定句和转折句对倾向词极性的影响,提出一种基于句型结构的领域倾向性词表构建算法.该方法不仅考虑了词与词之间的相关性,也考虑了词与文档之间的相关性信息.该算法利用改进的拉普拉斯平滑方法来计算候选词和基准词之间的语义相关性,同时结合词与文档的相关性信息,加入了对转折句和否定句的处理,最后采用改进的信息瓶颈...     

基于用户查询意图的搜索排序算法

目前互联网技术的研究热点是智能化的、个性化的服务,而传统的Web搜索排序算法和已有的个性化排序已经不能满足政府、企业等用户的信息查询需要.本文将研究核心定位到充分理解用户查询偏好上,提出了基于用户偏好的PageRank算法.文中利用用户互反馈技术修正查询关键词,利用语义相关性技术分析用户查询意图,理解用户偏好.改进的算法完善了搜索查询的可靠性依据,能够较好地挖掘用户的偏好主题,贴近用户的查询目的,提高搜索查询效率和用户满意度.     

一种个性化的主题提取和层次发现算法

从语义相关性角度分析超链归纳主题搜索(HITS) 算法,发现其产生主题漂移的原因在于页面被投影到错误的语义基上,因此提出了一种个性化的主题提取和层次发现算法(PTDHE),通过个人查询日志扩展查询词,构造符合用户需要的个性化根集和基础集合,达到防止主题漂移的目的.PTDHE采用基于最小最大原则的图划分方法,层次地发现与用户查询相关的主题页面集合,利用HITS算法分别计算每个主题页面集合中页面的权威值,返回与查询相关的其他主题权威页面.在14个查询上的实验结果表明,与HITS算法相比,PTDHE算法不仅可以减少2%~66%的主题漂移率,而且可以发现与查询相关的多个主题.     

基于主题分析的网络信息资源聚焦服务方法

聚焦服务是解决网络中海量信息资源的个性化精确服务的主要途径之一.给出了一种基于主题分析的信息聚焦服务方法,将用户兴趣度与文档分类技术结合起来,提出了改进的TF-IDF-IM算法,并构建了主题树与主题关系图,为实现精确的信息聚焦服务提供了有效的途径.     

基于多标签分类的学术文献潜在时间意图识别研究

为了提高检索结果的时间相关性,将文本特征抽取和多标签分类算法应用于文献检索的潜在时间意图分类研究之中.从检索潜在时间意图分类的角度出发,提出一种基于文本时间信息抽取和Labeled LDA(标签主题模型)的文献潜在时间意图自动分类算法.首先,在获取的文献时间信息基础上,将文献检索潜在时间意图映射至具体时间类别.其次,为了减少时间信息的稀疏性对分类特征学习过程的影响,利用交叉学科中时间短语分布特征优化Labeled LDA分类模型的标签选择过程.最后,将所提算法与其他多标签分类算法进行对比实验,分析和评估文献检索潜在时间意图自动分类的准确率.结果表明,所提算法的AUC的值达到79.6%,较同类基准算法ECC(整体分类链)提高约10.9%,且针对不同学科均取得了较好的分类效果,是一种有效的文献检索潜在时间意图学习方法.     

主题网络爬虫技术在高速公路信息采集中的应用

主题网络爬虫技术是获取特定主题的有效手段,其搜索算法的性能直接决定着搜索结果的优劣.文章综合分析了现有的网络信息搜索算法,并将遗传算法思想应用到主题网络爬虫技术中,提出了非贪婪遗传主题网络搜索算法.实验结果表明,该算法能够采集到更多主题相关度高的网页,提高信息采集正确率,快速高效获取交通相关的信息.     

An Approach to Extracting Fractal in Remote Sensing Image

In order to apply the spatial structure information to remote sensing interpretation through fractal theory, an algorithm is introduced to compute the single pixd fraetal dimension in remote sensing images. After a computer program was written according to the algorithm, the ETM＋ images were calculated to obtain their fractal data through the program. The algorithm has following characteristics： The obtained fractal values indicate the complexity of image, and have positive correlation with the complexity of images and ground objects. Moreover, the algorithm is simple and reliable, and easy to be implemented.     

审计信息系统全覆盖联网数据精准定位方法

针对传统数据定位方法中存在的定位精度较低、时间较长等问题,提出审计信息系统全覆盖联网数据精 准定位方法。采用近邻方法对审计信息系统全覆盖联网数据关联进行分析,引入相关品质函数理论,将传感器 获取的多特征数据转入到关联判决过程,计算关联测度。在此基础上,根据关联测度的计算结果,通过改进的 KCF 算法组建目标跟踪器,利用跟踪器获取目标具体的运行状态,采用数据关联算法得到目标相对应的跟踪集 以及检测集,根据加权融合三特征的跟踪结果,准确获取审计信息系统中各个目标数据的具体位置,实现数据 精准定位。仿真实验结果表明,所提方法能快速准确获取审计信息系统全覆盖联网数据的具体位置。     

基于深度学习和约束稀疏表达的人脸识别算法

目前的人脸特征匹配算法大多关注于单图像与单图像的匹配而不能有效利用图像序列之间的相关信息,因而提出了一种基于深度学习与约束稀疏表达的人脸特征匹配算法.通过CNN网络对人脸图像进行特征提取,并利用改进的稀疏表达方法自动选取相似的图像序列进行特征匹配,有效地利用了图像序列之间的相关信息.实验结果表明,该算法在LFW和AR数据库上取得了很好的效果并优于传统的SRC,L1-norm和CRC-RLS算法.      

有样本缺失的稀疏交叉视图的多重集典型相关分析

从融合多组特征的角度出发,以多重集典型相关分析算法(MCCA)为研究基础,通过稀疏保持自适应选择样本局部信息,然后通过在同类样本之间计算权重矩阵,将样本类别信息嵌入到算法中,再利用多种视图之间的交叉相关项,克服不同视图样本必须成对出现的局限,提出一种有样本缺失的稀疏交叉视图的多重集典型相关分析算法(multiset canonical sparse cross-view correlation analysis with missing samples,CSMCCAM)。在手写体数据集和CENPARMI数据库上验证本文的算法,得到CSMCCAM算法分类精确度优于LPMCCAM等典型相关分析算法,并且对缺失样本数目不敏感。     

一种新型手持式测风装置

介绍了一种手持式测风装置,其内部三轴加速度传感器用来测量船舶的横摇及纵摇摆信息,并通过相关算法来修正测量的风速风向值,利用内部GPS模块中航速、航向信息与测量的合成风通过矢量运算得出真风速、真风向,气压模块与电子罗盘模块可以给用户提供不同的参数信息,为用户的使用提供了极大方便。     

Novel Fault Detection Optimization Algorithm for Single Event Effect system Based on Multi-information Entropy Fusion

Fault detection caused by single event effect（ SEE） in system was studied,and an improved fault detection algorithm by fusing multi-information entropy for detecting soft error was proposed based on multi-objective detection approach and classification management method. In the improved fault detection algorithm, the analysis model of posteriori information with corresponding multi-fault alternative detection points was formulated through correlation information matrix, and the maximum incremental information entropy was chosen as the classification principle for the optimal detection points. A system design example was given to prove the rationality and feasibility of this algorithm.This fault detection algorithm can achieve the purpose of fault detection and resource configuration with high efficiency.     

基于MIC特征提取与BO-CatBoost的航空发动机RUL预测

针对航空发动机传感器监测的退化参数提取困难,易受噪声干扰及发动机剩余使用寿命预测精度不足等问题,利用最大信息系数、贝叶斯优化算法和类别特征梯度提升算法,提出了一种新的发动机剩余使用寿命预测模型。首先,为有效解决特征提取不足的问题,对采集的传感器历史监测特征进行最大信息系数相关性计算,提取出对发动机寿命运行周期影响较大的关键退化特征。其次,为解决剩余使用寿命预测中的梯度偏差及预测偏移问题,使用基于贝叶斯优化的类别特征梯度提升方法对航空发动机进行剩余使用寿命预测。最后,在美国航空航天局提供的商用模块化航空推进系统仿真数据集上进行实验,结果表明所提预测方法的性能较好,验证了该方法的有效性。     

多传感器跟踪的航迹关联

多传感器目标跟踪是信息融合技术在目标跟踪领域的应用范例,航迹关联是其中的关键技术之一.提出先用模糊C-均值算法对点迹聚类,然后根据聚类的结果定义航迹关联质量,选择航迹关联质量大的为关联对.这样使关联同时能考虑当前和历史航迹,提高了关联正确率.最后把多传感器航迹融合,得到了很好的跟踪效果.仿真结果表明,该算法是确实有效的.     

基于信息典型相关分析的盲源分离算法

针对盲源分离问题,将互信息理论与典型相关分析理论相结合,提出了一种基于信息典型相关分析的盲源分离算法.该算法首先利用模式搜索法求解,得到混合信号向量的线性组合与混合信号向量延迟的线性组合之间互信息最大的信息典型向量,互信息计算中的概率密度函数由高斯核密度估计.然后,将信息典型向量依次与接收的混合信号数据阵相乘.完成对源信号的逐一抽取和分离.仿真实验结果表明,该算法不仅能有效分离包含超高斯信号成分的混合信号和包含亚高斯信号成分的混合信号,还能分离同时包含这2种成分的混合信号以及病态混合信号.     

农村信用社面向应用层的故障定位模型研究

为了提高农村信用社IT服务质量,利用告警信息迅速准确的定位故障根源,对于快速恢复服务具有重大意义。现有基于SNMP的网管软件以及IT资源监控系统,只能独立显示各个软硬件设备状态,一旦产生大量告警信息,并不能通过智能的分析告警之间的关联关系,找出故障的根源。本文提出了一种面向应用层的告警关联性分析模型,通过对分布式业务系统进行分析,建立告警关联性分析模型[1],设计智能告警关联性分析算法[2],能够利用业务系统产生的告警信息,迅速准确的定位故障根源。