快速非参数分类器BDPATCH-GBB

本文提出了一种快速的浓缩近邻分类器BDPATCH-GBB,并从压缩样本集和减少计算 量两方面着手提高分类器的性能.实验表明,与其它近邻分类器相比,BDPATCH-GBB是高 效的.     

基于神经网络的长距离油气管道安全预警系统

提出了一种基于分布式光纤传感和人工神经网络判别的长距离输油管道安全预警系统.该系统利用光纤传感器收集管道周围土壤的振动信号,通过神经网络判断是否存在针对管道的破坏性行为和判别破坏性行为的类别,实现对油气管道的长距离安全预警.系统在预处理阶段对信号大幅度降维,降低数据处理的时间复杂度,以满足实时性的要求.在识别阶段则采用人工神经网络模型,包括反向传播(BP)网络和支持向量机(SVM).试验结果表明,这两种神经网络模型对打夯、镐刨、电钻三类破坏行为的识别率分别达到96.5和97.1%,均优于以往文献中的报道.     

我国计算机教育如何借鉴欧美CDIO模式

<正>在我国著名学者查建中教授和汕头大学顾佩华副校长的大力倡导下,在教育部有关部门的大力支持下,90年代末期发源自美国麻省理工(MIT)的CDIO工程教育模式     

欧洲文字识别方法研究

其它欧洲文字识别系统与英文OCR系统的主要差异在于字符集.因此,在当前英文OCR系统已经非常成熟的情况下,欧洲文字识别系统构造的关键在于欧洲文字识别.本文将欧洲文字的字符集分为两部分:英文字符和特殊字符.如何避免英文字符和特殊字符之间的混识以及如何提高特殊字符的识别率是本文的主要贡献.实验结果表明,本文提出的解决方案是行之有效的,系统识别率明显高于以往的欧洲文字识别系统.另外,本文提出的一些思想可以推广到任何相似符号的区分上.     

基于结构模式的构件系统测试方法

基于构件的开发模式使大型软件系统的开发提高了效率,增强了可靠性,但同时也给测试带来了诸多困难。本文从构件使用者的角度出发,提出了一种基于结构模式的测试方法,在借鉴ADL的基础上详细描述了这种方法的形式化表示,并给出了工具的设计方案。     

数学公式识别系统:MatheReader

数学公式广泛存在于各类文献之中，但是公式的识别远比文字段落的识别困难．义章介绍了一个数学公式图像识别系统MatheReader，重点阐述了其在公式定位及公式分析方面的技术方案．在公式定伉方面，抽取版式特征，采用Parzen分类器区分独立公式和普通文字行，在普通文字行内检测二维结构定位内嵌公式．在公式分析方面，定义十一种基本公式类型，并用产生式规则限定每类公式的唯一分解方法，提出先识别公式类型，然后分解为子表达式的公式分析方法．和已有系统比较，MatheReader的功能更加强大，能够处理的公式更加丰富．     

中英文混合文章识别问题

当前,已经有大量为单一字符集(或语种)而设计的OCR(optical character recognition)分类器.同时,随着全球一体化,多语文档的出现越来越普遍.因此,设计多语文档处理系统势在必行.提出了一般性的解决方案:两项OCR技术、一个系统和语言判断.为了使研究工作具体化,实现了一个中英文混合文章处理系统.其中主要涉及了3个关键问题:系统流程控制、汉英语言区域分离和英文字符切分.与以往的系统相比,该系统增加了汉英语言区域分离模块,并将基于等间距性的新方法应用于该模块.为了验证本系统的有效性,综合以往的方法实现了另一个系统.实验结果表明,该系统的性能明显优于另一个系统,在杂志样和书籍样上的识别率分别从98.48%和98.68%提高到99.13%和99.25%.     

Guidelines for creating a rule-based knowledge learning system and their application to a Chinese business card layout analysis

Rule selection has long been a problem of great challenge that has to be solved when developing a rule-based knowledge learning system.Many methods have been proposed to evaluate the eligibility of a single rule based on some criteria.However,in a knowledge learning system there is usually a set of rules,These rules are not independent,but interactive,They tend to affect each other and form a rulesystem.In such case,it is no longer rasonable to isolate each rule from others for evaluation.A best rule according to certain criterion is not always the best one for the whole system.Furthermore,the data in the real world from which people want to create their learning system are often ill-defined and inconsistent.In this case,the completeness and consistency criteria for rule selection are no longer essential.In this paper,some ideas about how to solve the rule-selection problem in a systematic way are proposed.These ideas have been applied in the design of a Chinese business card layout analysis system and gained a goods result on the training data set of 425 images.The implementation of the system and the result are presented in this paper.     

文本挖掘中的中文分词算法研究及实现

文本挖掘是指使用数据挖掘技术，自动地从文本数据中发现和提取独立于用户信息需求的文档集中的隐含知识。而中文文本数据的获得是依靠中文信息处理技术来进行的，因而自动分词成为中文信息处理中的基础课题。对于海量信息处理的应用，分词的速度是极为重要的，对整个系统的效率有很大的影响。分析了几种常见的分词方法，设计了一个基于正向最大匹配法的中文自动分词系统。为了提高分词的精度，对加强歧义消除和词语优化的算法进行了研究处理。     

文本挖掘中的中文分词算法研究及实现

文本挖掘是指使用数据挖掘技术,自动地从文本数据中发现和提取独立于用户信息需求的文档集中的隐含知识。而中文文本数据的获得是依靠中文信息处理技术来进行的,因而自动分词成为中文信息处理中的基础课题。对于海量信息处理的应用,分词的速度是极为重要的,对整个系统的效率有很大的影响。分析了几种常见的分词方法,设计了一个基于正向最大匹配法的中文自动分词系统。为了提高分词的精度,对加强歧义消除和词语优化的算法进行了研究处理。