基于隐马尔可夫模型的文本信息抽取

文本信息抽取是处理海量文本的重要手段,将隐马尔可夫模型应用到信息抽取领域是一个比较新的研究课题。提出了一种基于隐马尔可夫模型的文本信息抽取算法。该算法利用文本排版格式、分隔符等信息,对文本进行分块,在分块的基础上结合隐马尔可夫模型进行文本信息抽取。仿真结果表明,新的算法在精确度和召回率方面有明显的提高。     

二值文本数字水印技术的研究与仿真

针对二值文本纹理复杂、信息隐藏的免疫力差的特点,提出了一种基于DCTDWT的二值文本频率域数字水印算法。算法结合了DCT和DWT二者的特点,将水印信号进行分块DCT变换,按照从低频到高频的顺序对各块系数进行重新排列,对应嵌入到原始图像的DWT分解子带中,强化了不可见性。为了验证算法的鲁棒性和不可见性,利用相似度原理设计了水印提取检测器,通过将嵌入水印后的图像进行JPEG压缩、加入高斯噪声、椒盐噪声以及将其剪切掉一块的方法来模仿图像在实际网络环境下可能遭受的各种攻击和干扰,仿真实验证明,在各种情况下,检测器均有较好的检测效果。     

集成范例推理系统的研究

首先研究了与范例推理相集成的多种技术,并着重研究了基于范例推理和规则推理的集成方法,以及基于范例推理和归纳技术的集成方法,以此来充分利用范例推理、规则推理和归纳学习技术的各自优势,提高智能系统求解问题的能力。     

混合整数规划问题遗传算法的研究及仿真实现

提出了一种可以处理混合整数规划问题(MIP)的混合遗传算法MIGA。该算法采用二进制映射模式可变长度染色体编码,在进化过程逐渐缩小编码的搜索空间,从而在加快收敛速度的同时改善了迭代的精度,能很好处理离散变量和连续变量的混合整数规划问题。以一纯整数规划问题为例,利用分枝定界算法只能得到唯一的一个最优调度策略,而MIGA算法则可以得到一系列的最优调度策略,对这些最优调度策略进一步的分析,还可以得到调度问题一些灵敏度参数,在实际应用中具有更大的灵活性。     

Compressive sensing based multiuser detector for massive MBM MIMO uplink

Media based modulation(MBM)is expected to be a prominent modulation scheme,which has access to the high data rate by using radio frequency(RF)mirrors and fewer transmit antennas.Associated with multiuser multiple input multiple output(MIMO),the MBM scheme achieves better performance than other conventional multiuser MIMO schemes.In this paper,the massive MIMO uplink is considered and a conjunctive MBM transmission scheme for each user is employed.This conjunctive MBM transmission scheme gathers aggregate MBM signals in multiple continuous time slots,which exploits the structured sparsity of these aggregate MBM signals.Under this kind of scenario,a multiuser detector with low complexity based on the compressive sensing(CS)theory to gain better detection performance is proposed.This detector is developed from the greedy sparse recovery technique compressive sampling matching pursuit(CoSaMP)and exploits not only the inherently distributed sparsity of MBM signals but also the structured sparsity of multiple aggregate MBM signals.By exploiting these sparsity,the proposed CoSaMP based multiuser detector achieves reliable detection with low complexity.Simulation results demonstrate that the proposed CoSaMP based multiuser detector achieves better detection performance compared with the conventional methods.     

VRML场景中的智能替身研究

给出VRML场号中的智能替身模型，使得替身可以更好的理解用户的意图。首先，利用参数化的方法构造替身模型，使得用户可以更快捷的定制个性化的替身；在此基础上，分层次的动作模型实现了从高层的面向任务的动作到底层替身物理动作的高效分解与映射；最后，多通道的交互方式使得用户可以通过更自然的方式控制自己的替身。VRML场景中的智能替身研究为VRML多用户虚拟场景中替身交互，以及替身与场景交互的研究提供了基础。     

客户关系管理中客户知识发现的一种分析方法

研究了客户关系管理(CRM)中的客户知识发现问题。在分析了客户知识发现的含义和客户知识分类的基础上,提出了一种客户知识发现的分析方法。依据该方法,通过采用模糊聚类方法可确定影响CRM效果的关键属性集,进而可归纳发现客户知识的分类规则,并得到有价值的客户知识。最后给出了一个实例分析。     

一类地面等待问题的离散时间系统求解方法

近年来，航空业迅速发展，空中交通拥挤现象凸现。地面等待是缓解这类现象的有效措施和方法。针对一类目标机场容量随机的单机场地面等待问题，本文给出了问题的具体描述，建立了相应的离散事件系统模型，并在此基础上设计了求解模型的遗传算法，分析了模型的复杂度和相关参数的特性，最后对算法进行了仿真验证。结果表明，本文的离散事件系统模型及相应算法设计合理，可有效缩减总的消耗费用。相对普通的整数规划模型，本文的离散事件系统模型能够给出具体的航班到场时刻和地面等待时间长度，有效消除了“时间碎片”引起的累积误差。     

区域覆盖星座结构与参数同时优化的进化算法

针对区域覆盖卫星星座的优化设计问题,设计了一种能同时优化星座结构和参数的进化算法。算法采用固定长度的染色体编码,由星座可能的最多轨道面数和各轨道面内最多卫星数目确定的最多变量个数决定染色体编码长度。根据个体星座的轨道面数和各轨道面卫星数的实际值确定染色体中哪些基因是冗余的,并将这些冗余的基因设为隐性,达到可变维数优化的目的,从而实现星座结构的优化。染色体采用二进制/实数混合编码的方式处理同时具有整数/连续变量的星座优化问题,二进制编码部分采用二进制的进化算子,实数编码部分采用一组星座设计专用的进化算子。在一个虚拟的区域海洋监视卫星星座优化设计中的应用显示了该算法的有效性。     

Optimizing on multiple constrained QoS multicast routing algorithms based on GA

With the rapid development of Internet, mobile networks and high-performance networking technology,multiple constrained QoS multicast routing optimization in networks with uncertain parameters has become a very important research issue in the areas of networks and distributed systems. It is also a challenging and hard problem to the next generation Internet and high-performance networks, and has attracted the interests of many people. This paper discusses the multiple constrained QoS multicast routing problem, which may deal with the delay, delay jitter,bandwidth and packet loss metrics, and describes a network model for researching the routing problem. The paper mainly presents multiple constrained QoS multicast routing algorithm (MCQMRA), a QoS multicast routing policy for Internet,mobile network or other high-performance networks, which is based on the genetic algorithm (GA) and can provide QoS-sensitive paths in a scalable and flexible wayin the network environment with uncertain parameters. The MCQMRA can also optimize the network resources such as bandwidth, delay, packet loss metrics and can converge to the optimal or near-optimal solution within few iterations, even for the network environment with uncertain parameters. Simulation results show that MCQMRA is an available approach to QoS multicast routing decision.