传感器网络及其数据管理的概念、问题与进展

传感器网络综合了传感器技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术和无线通信技术,能够协作地实时监测、感知和采集各种环境或监测对象的信息,并对其进行处理,传送到这些信息的用户.传感器网络是计算机科学技术的一个新的研究领域,具有十分广阔的应用前景,引起了学术界和工业界的高度重视.介绍了传感器网络及其数据管理的概念和特点,探讨了传感器网络及其数据管理的研究问题,并综述了传感器网络及其数据管理的研究现状.  

变尺度混沌优化方法及其应用

基于混沌变量，提出一种变尺度混沌优化方法，该方法不断缩小优化变量的搜索空间并不断提高搜索精度，从而有较高的搜索效率，应用该方法对６个测试函数进行优化计算得到了满意的效果。  

多文档自动文摘综述

多文档文摘是将同一主题下的多个文本描述的主要的信息按压缩比提炼为一个文本的自然语言处理技术.随着互联网上信息的日益丰富,多文档文摘技术成为新的研究热点.本文介绍了多文档文摘的产生和应用背景,阐述了多文档文摘和其他自然语言处理技术的关系,对多文档文摘国内外研究现状进行了分关键技术,并总结了多文档文摘的未来及发展趋势.  

串频统计和词形匹配相结合的汉语自动分词系统

本文介绍了一种汉语自动分词软件系统，该系统对原文进行三遍扫描：第一遍，利用切分标记将文本切分成汉字短串的序列；第二遍，根据各短串的每个子串在上下文中的频率计算其权值，权值大的子串候选词；第三遍，利用侯选词集和一部常用词词典对汉字短串进行切分。实验表明，该分词系统的分词精度在１．５％左右，能够识别大部分生词特别适用于文献检索等领域。  

实体关系自动抽取

实体关系抽取是信息抽取领域中的重要研究课题.本文使用两种基于特征向量的机器学习算法,Winnow和支持向量机(SVM),在2004ACT(Automatic Content Extraction)评测的训练数据上进行实体关系抽取实验.两种算法都进行适当的特征选择,当选择每个实体的左右两个词为特征时,达到最好的抽取效果,Winnow和SVM算法的加权平均F-Score分别为73.08%和73.27%.可见在使用相同的特征集,不同的学习算法进行实体关系的识别时,最终性能差别不大.因此使用自动的方法进行实体关系抽取时,应当集中精力寻找好的特征.  

语句级汉字输入技术

本文讨论了包括声音输入、键盘输入、文字识别等各种形式的汉字输入技术的研究和发展，阐述了按照字、词、语句作为汉字输入技术发展阶段的思想，提出了适用于上述各种形式的类码语句岐义处理问题，该问题可描述为有向图求最短路径的问题。本文讨论了采用语法──语义分析和统计模型的最少元素概率推理方法和控制策略，在知识库完备或不完备的情况下均可进行正常的推理，并给出基于当时情况下的最佳结果。本文还简要介绍了几个应用事例。  

基于分解与动态规划策略的汉语未登录词识别

未登录词的识别是汉语自动分词中的主要问题,本文以对中国人名，中国地名和外国译名进行整体识别为目标，采用分解处理策略降低了整体处理难度，并使用动态规划方法实现了最佳路径的搜索，较好地解决了未登录词之间的冲突问题，通过对真实语料识别的测试，证明该方法可以提高未登录词识别的正确率和召回率。  

基于统计的网页正文信息抽取方法的研究

为了把自然语言处理技术有效的运用到网页文档中,本文提出了一种依靠统计信息,从中文新闻类网页中抽取正文内容的方法.该方法先根据网页中的HTML标记把网页表示成一棵树,然后利用树中每个结点包含的中文字符数从中选择包含正文信息的结点.该方法克服了传统的网页内容抽取方法需要针对不同的数据源构造不同的包装器的缺点,具有简单、准确的特点,试验表明该方法的抽取准确率可以达到95%以上.采用该方法实现的网页文本抽取工具目前为一个面向旅游领域的问答系统提供语料支持,很好的满足了问答系统的需求.  

文档聚类综述

聚类作为一种自动化程度较高的无监督机器学习方法,近年来在信息检索、多文档自动文摘等领域获得了广泛的应用。本文首先讨论了文档聚类的应用背景和体系结构,然后对文档聚类算法、聚类空间的构造和降维方法、文档聚类中的语义问题进行了综述。最后还介绍了聚类质量评测问题。  

直进轮式全驱动管内行走机构的研究

本文提出了一种新的管内行走机构，它利用一个电机同时驱动均布在机架上并与管内壁用弹簧力相封闭的６个行进轮，从而实现了可以轴向进直全驱动的管内行走，该机构结构紧凑，驱动效率高，制造容易，安装方便，工作可靠。