基于统计的中文关键短语自动抽取

用统计的方法从单文本中自动抽取关键短语。在实验中验证了频度、首位置作为特征的有效性。用各种方法过滤非法词串，综合短语位置和统计特征对候选短语进行权重计算，并依据关键短语分布规律选择关键短语。另外，通过分析关键短语分布特点为Ⅳ元短语在过滤、按比例选择方面提供了依据。获得了比较好的实验结果：TOP5精确率21．80％，召回率28．27％，F-measure25％；TOP10精确率17．10％，召回率44．50％，F-measure30．80％。     

基于LS-SO算法的情感文本分类方法

首先, 基于点互信息与信息检索(PMI IR)算法, 提出一种Laplace平滑情感判定(LS-SO)算法, 对情感词典与表情符号情感词典进行自动扩充, 得到了具有一定规模、 高质量的情感词典, 包括基础情感词典、 目标情感词典、 网络用语情感词典、 表情符号情感词典、 否定词词典、 疑问词词典、 程度副词词典和连词词典. 其次, 通过细化文本语义分析规则计算文本情感值. 实验结果验证了该方法的有效性.     

粗糙互信息的不平衡多标记特征选择算法

特征选择作为处理多标记学习中数据高维性的一种有效方法,得到了众多学者的研究与关注.由于部分特征仅仅与某些标记有着强相关性而与整个标记空间的相关性不强,不能简单通过与标记空间整体的相关性判断取舍.此外,多标记的分布是不平衡的.因此,根据标记密度对标记空间进行划分,并分别进行相关性的判断,同时在不同标记空间进行不同比例的采样.引入具有补的性质的粗糙熵代替传统熵的度量方式,提出了基于粗糙互信息的不平衡多标记特征选择算法,在5个公开数据集上的实验结果表明了算法的有效性.     

基于混合改进鸟群算法的贝叶斯网络结构学习

针对贝叶斯网络结构学习中寻优效率低下、易陷入局部最优的缺陷,提出了一种基于混合改进鸟群算法的贝叶斯网络结构学习算法.首先,通过互信息约束算法迭代初始网络;其次,改进鸟群算法,在经典鸟群算法中加入自适应惯性权重,随着迭代次数的增加动态调整搜索空间、改变收敛速度;最后,将改进的鸟群算法作为搜索策略,进行贝叶斯网络结构寻优.实验结果表明:改进的算法在寻优过程中不仅有较好的准确率和较快的收敛速度,而且具有良好的全局寻优能力.     

CDMA的保密性能分析

手机窃密与保密已经成为人们日益关注的问题。文章从理论的角度对当前的CDMA手机通信保密机制进行了分析,提出了CDMA所采用的保密技术存在的不足,指出了CDMA要想达到完全保密,其理论依据是不充分的。     

最小相关性最大依赖度属性约简的改进算法

对于决策表的属性约简,通过分析最小相关性最大依赖度属性约简算法,得到了一种更加完善的最小相关性最大依赖度属性约简算法,并通过实例验证其可行性.     

基于互信息和文化基因算法的网络流量特征选择

利用文化基因框架的引导,提出一种结合了封装和过滤的混合型特征选择算法.该算法在传统的遗传算法中采用了基于互信息的局部搜索算法,全局搜索以分类器精度为适应度函数,保证得到全局最优解;局部搜索以联合互信息为评价指标,加快了寻找最优特征子集的收敛速度.实验表明,与现有算法相比,该算法在特征数量和计算复杂度上有显著改进,采用该算法的网络流量识别方法能以更少的特征获得更高的分类精度.     

基于粒子群优化的独立分量分析算法研究

在分析独立分量分析算法的基础上,给出了一种基于粒子群优化的独立分量分析算法。该算法以互信息量最小化为目标函数,通过对粒子群位置矢量和速度矢量更新的改进,得到全局最优值,从而得到分离矩阵。仿真实验表明,基于粒子群优化的独立分量分析算法是一种非常有效的盲源分离算法。     

多模态情感分析模型对抗攻击评估与防御方法

为系统探究多模态情感分析模型在对抗攻击下的鲁棒性,采用3种经典对抗攻击方法(快速梯度符号方法、投影梯度下降和动量迭代快速梯度符号方法)、2种模态数据输入(视觉和语音)和4种不同的数据特征融合方法(特征相加、特征拼接、多模态低秩双线性和多模态Tucker融合),对比各种组合下模型的性能表现,研究影响多模态情感分析模型鲁棒性的内在因素．提出一种基于互信息最大化的多模态防御方法,通过减少输入模态特征中的冗余信息提升模型鲁棒性．研究结果表明：在非线性特征融合及双模态数据输入组合下,模型抵御对抗攻击效果最佳;在应用互信息最大化防御方法后,模型性能及抵御攻击能力均可得到有效提升．     

信鸽外纹体神经元对习得性目标认知的响应特性

习得性认知是生物通过后天学习,将外部目标与自身行为进行强化训练,形成一种条件反射的认知过程,信鸽外纹体神经元在认知前后响应如何变化尚不清楚。通过训练信鸽识别特定目标,同步记录外纹体神经元集群信号,从动作电位发放率、局部场电位伽马子频带能量、神经元间互信息等角度,分析信鸽在不同认知阶段外纹体神经元响应特征的变化规律,结果表明:习得目标认知建立前后,其神经元的响应从集中在目标呈现阶段调整到决策阶段;不同试次神经元响应间的同步性随着习得性目标认知的建立逐渐增强,表现出更稳定可靠的响应特征;神经元集群间的互信息显著弱于认知前,表明习得性目标认知减弱了神经元集群的冗余信息,提高了编码效率。