应用TeX控制功能和图像检测的文本密写

提出一种利用排版工具TeX在文本文件中实现密写的方法。该方法属于“文本-图像”方式,在TeX源文件中修改TeX命令,对一部分单词间空格进行微小的改变,从而将数据嵌入。经编译和转换,生成含隐蔽信息的pdf文件在互联网上传输。隐蔽信息的提取在图像域中进行,根据水平和垂直投影分别检测文字的行和单词之间的空格,恢复出原嵌入数据。密写的安全性取决于从图像中准确检测空格微小差异的能力、文本文件相对于嵌入数据量的大小、采用的加密和编码技术等因素。     

基于潜在语义分析的中文文本聚类方法研究

针对传统的向量空间模型在文本聚类中的局限性,提出了基于潜在语义分析模型的中文文本聚类系统,并引入WinSTAR作为聚类分析工具,用一个中文文本集作为实例进行验证。实验证明,该方法切实有效,可以提高文本聚类的准确度。     

火灾自动报警系统与消防设备的联动

火灾自动报警系统的设计与各种消防设备的联动密不可分。从自动喷水灭火系统、气体灭火系统，防排烟系统、电梯、防火卷帘等方面，探讨了当前火灾自动报警系统与消防设备的联动配合。     

浅析网络化智能消防报警与无线对讲联动系统设计

本文在对国内消防报警技术简单介绍的基础上,浅析了网络化智能消防报警与无线对讲联动系统设计方案,介绍了网络化智能系统的主要功能、系统的组成部分及其工作流程。     

基于MapReduce的大规模文本聚类并行化

建立快速有效的针对大规模文本数据的聚类分析方法是当前数据挖掘研究和应用领域中的一个热点问题.为了同时保证聚类效果和提高聚类效率,提出基于"互为最小相似度文本对"搜索的文本聚类算法及分布式并行计算模型.首先利用向量空间模型提出一种文本相似度计算方法;其次,基于"互为最小相似度文本对"搜索选择二分簇中心,提出通过一次划分实现簇质心寻优的二分K-means聚类算法;最后,基于MapReduce框架设计面向云计算应用的大规模文本并行聚类模型.在Hadoop平台上运用真实文本数据的实验表明:提出的聚类算法与原始二分K-means相比,在获得相当聚类效果的同时,具有明显效率优势;并行聚类模型在不同数据规模和计算节点数目上具有良好的扩展性.     

笔画背景抑制的自然场景文本检测

针对复杂背景中过多的边缘信息与噪声干扰引起笔画宽度检测不准确的问题,提出了一种结合纹理背景抑制的笔画宽度变换文本检测方法.采用Butterworth高通并结合文本纹理特征,实现了在抑制背景的同时有效保留文本区域的信息.通过结合利用加权引导滤波的图像增强技术降低噪声对边缘检测的干扰,使得文本图像的笔画宽度与边缘梯度信息的提取更为准确,从而有效提升了笔画宽度变换文本检测的性能.基于ICDAR数据库的实验结果也验证了该方法的有效性.     

代价敏感多主题学习的邮件过滤算法

针对传统邮件分类模型中较少对邮件主题进行描述和分析的问题,提出一种代价敏感多主题学习的邮件分类算法,用以实现垃圾邮件过滤.首先,基于LDA(潜在狄利克雷分布)对邮件的多个主题进行提取,对邮件语义进行描述;其次,利用CS-SVM(代价敏感支持向量机)对邮件进行代价敏感学习,实现对不同类别邮件的惩罚;最后,结合MI-SVM(多示例支持向量机)进行代价敏感的多主题学习,实现邮件分类.实验采用四组ling-spam处理数据集.实验结果证明:该分类算法较比传统邮件分类算法,可以取得更高的准确性、特异性与敏感性.     

一种新的样本选择算法及其在文本分类中的应用

在保证分类性能的前提下,如何从大量的训练样本集合中选择重要样本子集,是模式分类中的一个重要问题.基于该问题提出了一种新的样本选择算法,并将该算法应用于文本分类,在标准文档集Reuters-21578、复旦文档集和20newsGroup新闻组文档集上进行了实验.实验结果表明:该方法能有效地选取边界样本,且采用SVM和KNN分类能得到较好的分类结果,尤其是在不均衡文档集上效果更佳.     

互文性理论与钱锺书文学批评的文本网链

西方互文性理论强调文学历史中的文本存在着普遍的相互联系相互指涉关系。钱锺书的著作旁征博引,引合众多话语现象,具有强烈的互文性特征。在钱锺书的文学批评中,话语现象的聚合不是简单的罗列堆砌,它们通过不同的外部形态和内部结构,组成形形色色的文本网链,达成不同的批评目的。对这些文本网链的描述与分析,从一个方面揭示出钱锺书的文学批评与西方互文性理论的对话关系。     

一种非负矩阵分解的快速稀疏算法

提出了一种非负矩阵分解的快速稀疏算法,该算法有利于处理高维小样本数据.在非负矩阵分解的过程中,通过代数变换,将原高维n×m阶的非负矩阵分解转化成低维m×m阶非负矩阵分解,大大提高了分解速度.在目标函数中加入了约束稀松度的项,通过控制稀松度,提高分解得到的潜在语义信息,改进文档集的话题划分,并能快速提取主题相关的语句生成文摘.