Web信息抽取技术综述*

快速高效地获取网页主题信息的需求使得Web信息抽取技术成为信息技术领域的研究热点。现有的Web信息抽取技术大致可以归纳为基于统计理论的、基于视觉特征的、基于DOM树结构的和基于模板的几类。由于网页文本本身具有树结构并且具有一定的相似性,基于DOM树结构和基于模板的抽取技术发展很快而且已经得到了广泛的应用。分别论述了上述几类技术在近几年来的研究进展,从自动化程度、适用范围和复杂性三个角度分析对比了几类技术的优缺点。     

智能主体的信念认知时态子结构逻辑模型*

智能主体获取信念的途径主要有两种：一种为他省,通过外界交互,从其他主体获取信息;另一种为自省,通过自己的历史数据库获取相关知识。对于主体信念的描述与刻画,两种途径缺一不可,但当前的BDI理论模型中较多地为他省系统,没有做到两者相结合。其次,在当前的许多理论模型中,通常使用的是二值逻辑、经典模态逻辑或其变形系统,使得相应的逻辑系统普遍存在逻辑全知和粗精度刻画等问题。针对上述问题进行了相关研究,采用了认知时态子结构逻辑建模的方法,表达了智能主体获得“双省”信念的方式,针对其建立了相应的逻辑系统BSoET。     

基于本体视图特征项抽取方法研究*

为提供比单纯词汇信息更高效的概念特征信息和深层语义信息,并满足面向同一文本的多检索需求,在半自动化智能检索框架中引入本体视图,提出一种基于本体视图的特征项抽取方法。此方法首先针对文本特征建立本体视图;然后结合文本信息进行特征项抽取和类型映射,得到特征项集;最后基于特征项集完成检索过程。检索结果显示,基于本体视图特征项抽取方法能改善检索系统的性能,提高检索的准确率和效率。     

基于生物加密的认证机制

为克服传统认证技术在保护安全和隐私方面的不足,提出了一种基于生物加密的身份认证模型。运用生物加密技术对用户脸部特征和密钥进行保护,防止非授权用户的访问和非授权资源的使用。实验结果表明,尽管人的面部表情变化多端,基于生物加密技术的认证系统仍能正确区分真正的用户与仿冒用户,起到很好的认证效果,保证了安全通信。     

陕西地区男性老年人体型研究

利用接触式人体测量技术采集了190名60～75岁的陕西地区老年男性人体数据,应用SPSS软件对这些数据进行主成分分析及因子分析及相关分析等一系列的研究．提取了能够全面反映该群体上体体型特征的长度因子、宽度因子等6大因子,胸围、腰围、腹围、身高、背长、前腰节长、肩斜角、肩宽、后腰节长、颈围10个特征指标及AX、BX、CY、BY等4种体型．为男性老年上装结构设计提供了合理可行的人体部位数据参考信息．     

基于海洋流场的多级拓扑可视化

拓扑结构分析法在侧重于考虑场的特殊结构时显示出了较大的优越性。但是将该方法应用在复杂而信息丰富的流场中时,可视化的结果可能是成簇的、混乱的,这就需要考虑一种方法来对拓扑图像进行简化。在传统拓扑可视化的基础上,采用多级拓扑的方法对可视化结果图像进行简化。首先使用传统拓扑可视化方法求得临界点,然后基于统计学的原理过滤掉可以被忽略的临界点,并绘制出积分曲线。最后将该方法应用于海洋流场,并和传统的拓扑可视化结果进行比较。实验表明,该方法可以快速的可视化流场的主要特征而不显得混乱,有利于保持复杂流场的全局信息。     

银川市近49a来降雨变化特征分析

根据银川市4个气象站(银川站、永宁站、贺兰站、灵武站)近49 a(1960—2008年)的实测降雨资料,运用统计学理论、回归分析、Mann-Kendall非参数检验、克里金插值等方法进行研究,依据有关统计量的计算结果,分析了银川市近49 a来降雨量的时空变化特征.研究结果表明:银川市年内降雨量分配不均,夏季降雨量最大,占全年降雨量的56.83%~58.32%,冬季最小,仅占全年降雨量的1.93%~2.07%;年际以及年代际降雨量变化大,多年平均降雨量为186.7 mm,且以20世纪60年代降雨量最大,90年代降雨量最小.经Mann-Kendall非参数检验和一元线性回归分析,发现银川市降雨量呈现逐年减小的趋势,Mann-Kendall非参数检验趋势系数β为-0.18 mm/a,线性回归倾向率为-5.386 mm/(10 a).银川市降雨量还存在空间分布不均的特点,灵武市降雨量最大,减小的趋势最小;贺兰县降雨量最小,减小的趋势最大.     

基于融合图像特征的角点提取方法

基于图像边缘的角点提取往往对噪音敏感,提取精度较高但运算量大,而基于图像灰度的角点提取易于实现但提取效果不佳.因此提出一种融合图像边缘特征和图像灰度特征的角点检测方法.首先在一较低尺度用Canny算法求出所有边缘点,然后求出每一边缘点的曲率值并求出初始角点集,利用Harris算法通过实验在一较优尺度下对初始角点进行筛选并确定最终的角点集合.所提方法融合图像角点提取的两大特征,可以有效改进在单一特征提取下的不足.通过对比实验,该算法明显地提高了图像角点检测性能.     

股权结构、董事会特征与信息披露质量的关系研究

采用深交所对上市公司信息披露质量的评级作为信息披露质量代理变量,借助于多元排序选择模型检验了深交所上市公司股权结构、董事会特征对信息披露质量的影响.研究发现:信息披露的质量与控制变量--公司规模、财务业绩呈显著正相关,与公司财务杠杆之间的相关性不显著;股权集中度、第一大股东的性质、流通股比例、高管持股比例、董事会规模、董事会领导结构、独立董事比例等公司治理变量对信息披露质量的影响不显著,只有年度董事会会议次数与信息披露质量之间是显著负相关的.     

基于概率神经网络的人群密度估计

研究图像在频域中的纹理特性,实现了在频域中的人群密度估计.首先,对视频的每一帧进行离散余弦变换(DCT),将视频图像的空域性质转化到频域中;其次,统计分析视频图像DCT变换矩阵的纹理特性,提取能描述不同密度等级的纹理描述子作为特征向量;最后,用提取出的特征向量训练概率神经网络,并进行人群密度等级估计.实验表明,该方法可以很好地进行密度估计,获得了较高识别效率.