基于HMM藏文词性标注的研究与实现

藏语词性标注技术在藏文信息处理领域中占有十分重要的地位,本文主要对基于hmm的藏语词性标注技术进行了研究,所实现的词性标注系统主要通过隐马尔科夫模型对训练语料库进行数据统计,获取词性和词汇概率信息,并采用Viterbi算法进行标注。     

一种基于平均队列长度的改进RED算法

通过研究发现,随机早期检测算法中丢弃概率与平均队长成线性的增长关系,这就造成平均队长在最小门限值附近或者超过最大门限值时,按较高的概率丢包,从而降低了网络的利用率。为此,作者对RED算法的EWMA(指数加权滑动平均)方法进行了详细分析,指出其不足之处,并对原算法的计算平均队列长度的方法进行了改进。通过理论分析和仿真试验得出结论,改进RED算法由于在计算平均队列长度的时候结合考虑了当前队列长度的实际情况,并将二者结合起来决定何时丢包及丢包概率大小,大大减少了分组丢弃数,从而提高了RED算法的自适应性,减少了网络带宽资源的浪费,在网络延迟等重要指标上一定程度地优于原RED算法。     

浅谈快速排序算法的改进

快速排序是冒泡排序经改进之后的一种新的排序方法。拥有速度快,原地排序等特点,本文主要探讨了对原始的快速排序的一些改进的想法,提高其效率。     

数据挖掘技术在学生就业指导中的应用

管理信息系统的应用使得职业学校的就业指导工作产生了质的飞跃,但随着毕业生人数的极具增长,系统中不可避免地积聚了大量的就业信息数据,与之匹配的统计方法已不能适应现实的需求。数据挖掘技术可以有效解决这一问题,它所包含的Apriori算法,能建立在学校的就业历史数据之上,深入分析毕业生的就业数据从而发现真正影响学生就业问题的内因,还能通过结合学生的受教育与就业需求之间的相关性,分析出社会对人才的真正需求,进而为职业学校的管理者提供参考数据,帮助他们对学校的教育模式进行改革,使其更契合当下社会对人才的需求,从而最大程度地提高毕业生就业指导工作的有效性。     

两种子野分割算法在直肠癌术后调强放疗计划中的剂量学对比

目的探讨XIO5.0制订直肠癌术后调强放疗计划时,SlidingWnd(SL)和SmartSequence(SM)两种子野分割算法的区别.方法选取本放疗中心行直肠癌术后放疗的患者19例,分别采用SL、SM子野分割算法制订IMRT计划,并按分割算法分成PSL组和PSM组,比较两组IMRT计划的靶区、危及器官剂量分布、机器跳数、总子野数和治疗时间.结果两组IMRT计划均符合临床剂量要求,两组计划的靶区和危及器官剂量分布均未见明显区别(P>0.05),PSM组机器跳数、总子野数和治疗时间分别比PSL组少26%、32%、16%,且有显著性差异(P<0.05).结论制订直肠癌术后调强计划时,相对于SL子野分割算法,SM子野分割算法可以减少子野数和机器跳数,节约治疗时间,建议优先选择.     

基于扇形领域扩展的同步双向A*算法

为提高航空器飞行的安全性和平滑性,解决传统A^*算法拐弯角度过大、搜索路径节点过多等问题,提出一种基于扇形领域扩展的同步双向A^*搜索算法。首先,根据栅格图法扩展危险区域边界;其次,设计了基于同步双向搜索的A^*算法,动态定义正反向搜索的目标节点。针对搜索角度有限问题,提出了在5×5领域内的扇形领域扩展策略,并设计了含有双重权重参数的评价函数以减少冗余点的产生。为验证改进算法的有效性,选取方形和不规则形状危险区进行仿真。结果表明改进的同步双向搜索算法搜索的路径更平滑;与传统双向A^*算法的结果相比,在不同形状的危险区域下,搜索路径长度分别减少了1.65%、13.16%,搜索路径节点个数减少了42.6%、46.81%,具有较强的搜索效率。     

邻域等价关系诱导的改进ID3决策树算法

经典ID3决策树算法适用于离散型数据分类,但用于连续处理时需要数据离散化容易导致信息损失。提出邻域等价关系从而诱导邻域ID3(NID3)决策树算法,NID3算法改进了ID3决策树算法,能够直接实施连续预测并获取更好的分类效果。在邻域决策系统中,挖掘一种邻域等价关系;基于邻域等价粒化,构建邻域信息度量;基于邻域信息增益,设计NID3决策树算法。实例分析与数据实验均表明,NID3算法具有连续数据分类预测有效性,在分类机器学习中优于ID3算法。     

基于BA-WPHM的滚动轴承两阶段剩余寿命预测方法

为了提高滚动轴承剩余寿命预测的准确性,根据滚动轴承运行过程的两阶段性特点,提出了一种基于蝙蝠算法(BA)和威布尔比例风险模型(WPHM)的滚动轴承两阶段剩余寿命预测方法。首先,构建基于WPHM的剩余寿命预测模型;其次,提出了两阶段极大似然估计法,建立新的似然函数,并利用BA算法进行求解,以提高参数估计的准确性;最后,建立BA-WPHM模型对滚动轴承进行剩余寿命预测。案例分析表明,相比于Newton-Raphson算法、自组织分层猴群算法(SHMA)和独特的自适应粒子群算法(UAPSO),提出的方法参数估计的准确性更高,剩余寿命的预测精度优于支持向量回归(SVR)方法,验证了所提方法的有效性,为滚动轴承维修决策的可行性提供了依据。     

基于APCNN和BiGRU-Att的单词DGA域名检测方法

为了提高对基于单词的域名生成算法（domain generation algorithm,DGA）生成的恶意域名的检测准确率,提出了一种结合改进的并行卷积神经网络（APCNN）和融合简化注意力机制的双向门控循环单元（BiGRU-Att）的网络模型,该模型能充分学习单词特征、单词之间的组合关系和关键字符信息。实验结果表明,相比Bilbo和CL模型,APCNN-BiGRU-Att模型的分类准确率和F1值更高,表明该模型具有更好的检测效果、多分类效果和稳定性。     

基于AUPF的TDOA几何定位跟踪算法研究

使用无源时差（TDOA）定位技术确定无人机等小型辐射源目标的位置是当前研究的热点,针对时差定位算法较为复杂的实际情况,推导了时差双曲线的几何解,并提出了一种基于自适应无迹粒子滤波（AUPF）技术的移动目标定位跟踪方法。通过仿真对该方法在不同场景的应用效果进行了验证,进一步比较分析了算法的定位精度。结果表明,基于自适应无迹粒子滤波的时差几何定位跟踪算法可以在多种情况下较好地拟合出目标真实运动轨迹,实现对运动目标的定位跟踪,同时拥有更低的定位误差和更高的轨迹包容度,使用该方法可以显著提高对非合作移动辐射源目标的位置估计性能。