基于层次化语义框架的知识库属性映射方法

面向知识库的自动问答是自然语言处理的一项重要任务,其旨在对用户提出的自然语言形式问题给出精练、准确的回复。目前由于缺少数据集,存在特征不一致等因素,导致难以使用通用的数据和方法实现领域知识库问答。因此,该文将“问题意图”视作不同领域问答可能存在的共同特征,将“问题”与三元组知识库中“关系谓词”的映射过程作为问答核心工作。为了考虑多种层次的语义并避免重要信息的损失,该文分别将“基于门控卷积的深层语义”和“基于交互注意力机制的浅层语义”通过门控感知机制相融合。在NLPCC-ICCPOL 2016 KBQA数据集上的实验表明,该文方法与现有的CDSSM和BDSSM方法相比,效能有明显提升。此外,该文通过构造天文常识知识库,将问题与关系谓词映射模型移植到特定领域,结合Bi-LSTM-CRF模型构建了天文常识自动问答系统。     

基于光谱尺度空间与管道滤波的红外目标检测

为了准确地从复杂干扰背景下检测出真实弱小目标，本文引入视觉显著性，设计了基于快速光谱尺度空间与动态管道滤波的红外目标检测算法。基于真实目标与背景内容之间的整体差异，引入快速光谱尺度空间与阈值分割技术，设计视觉显著性机制，对红外图像完成处理，输出全局显著性映射，以高效过滤干扰背景内容。考虑目标与背景的局部特征差异，构建自适应局部对比度增强机制，对粗检测结果实施处理，获取对应的局部显著性映射，改善视觉显著性区域内目标的对比度。引入高斯差分理论，通过估算每一帧红外图像中的目标像素直径，形成动态管道滤波，充分消除虚警，准确识别出弱小目标。多组实验数据显示：较已有的红外目标检测技术而言，在各种不同的复杂背景干扰下，所提算法呈现出更好的检测能力，拥有更理想的接收机工作特性ROC曲线。     

WSN低功耗低时延路径式协同计算方法

针对云计算应用于无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)时延敏感型业务时存在的高传输时延问题,提出了一种WSN低功耗低时延路径式协同计算方法。该方法基于一种云雾网络架构开展研究,该架构利用汇聚节点组成雾计算层;在数据传输过程中基于雾计算层的计算能力分步骤完成任务计算,降低任务处理时延;由于汇聚节点计算能力较弱,时延降低将导致能耗增加,WSN工作寿命减短,为此提出能耗约束下的任务映射策略,并利用离散二进制粒子群优化(Binary Particle Swarm Optimization,BPSO)算法解决能耗约束下的时延优化问题。仿真结果表明,在相同的能耗约束下,对比其他算法,基于BPSO算法得出的映射方案能有效降低业务处理时延,满足时延敏感型业务的需求。     

基于多基表示的滑动窗口椭圆曲线多标量乘算法

标量乘运算从整体上决定了椭圆曲线密码体制的快速实现效率，在一些椭圆曲线公钥密码体制中需要计算多标量乘。多基数链的标量表示长度更短、非零比特数目更少，较好地适用于椭圆曲线标量乘的快速计算。为了提高椭圆曲线密码的效率，在已有的二进制域和素域的标量乘算法的基础上，结合滑动窗口技术、多基算法，提出新的更高效的多标量乘算法。实验结果表明，新算法与传统Shamir算法和交错NAF算法相比，其所需的运算量更少，能有效地提高椭圆曲线多标量乘算法的效率，使多标量乘的运算更高效。相比于其他算法，新算法的计算效率比已有的多标量乘算法提高了约7.9%~20.6%。     

基于业务优先级划分的虚拟网可靠性映射算法

现有研究在重映射失效虚拟网过程中未对不同类型的虚拟网承载业务进行有效区分,导致资源收益较低。为此,提出一种基于业务优先级划分的虚拟网可靠性映射算法。定义虚拟节点和虚拟链路的重要性指标,运用混合整数线性规划方法将基于业务优先级划分的虚拟网可靠性映射问题建模为最优化问题。在此基础上,提出快速可扩展的启发式虚拟网可靠性映射算法,以提高失效虚拟网的重映射效率。实验结果表明,该算法在虚拟网请求接受率、服务提供商收益和利润成本比3个指标上,表现优于FD-EVN、APG-TABU和MW-AC算法。     

融合多颜色分量的舌图像阈值分割算法研究

针对中医自动化舌诊中的舌图像分割问题,提出一种融合多颜色分量的舌图像阈值分割算法。对RGB颜色空间中的蓝色和红色分量执行阈值分割,确定舌图像中的人脸区域;对HSI颜色空间中的色调分量执行变换,在变换后的色调分量上执行阈值分割,以获得包含真实舌体与上嘴唇的初始目标区域;对初始目标区域对应的红色通道执行阈值分割,得到舌根和嘴唇之间的间隙区域;利用间隙区域剔除掉初始目标区域中的上嘴唇,获得最终舌体分割结果。仿真实验表明:该算法较大程度地改善了舌图像分割的精度。