基于多模板隐马尔可夫模型的文本信息抽取算法

由于训练数据来源的多样化,难以通过学习得到最优的模型参数,因此提出了一种基于多模板隐马尔可夫模型的文本信息抽取算法。该算法首先利用文本排版格式和分隔符等信息,对文本进行分块;然后在分块的基础上,对训练数据进行聚类以形成多个形式的模板（多模板）,并对多模板数据训练得到隐马尔可夫初始概率及转移概率参数;最后,用被训练的数据统一训练释放概率参数,结合初始概率、转移概率以及释放概率参数对文本信息进行抽取。实验结果表明,该算法在精确度和召回率指标上比简单隐马尔可夫模型具有更好的性能。     

基于分支函数线性逼近的测试数据自动生成算法

软件测试是保证软件可靠性的一个重要手段.面向路径测试是软件测试中一种重要方法.提出了一种分支函数线性逼近的测试数据自动生成算法.结合赵瑞莲给出的谓词切片算法和程序DUC表达方式以及本文提出的算法,给出了一个基于程序执行的路径测试及测试数据自动生成新算法.由于算法采用DUC表达式,不仅可以从源端判断子路径是否可行,而且有效地降低了不可行路径对算法性能的影响.另外,与现有文献中单纯利用分支函数极小化方法的算法相比,新算法由于有机结合了分支函数线性逼近和极小化方法的长处,因此减少了测试用例的数量,提高了测试效率.     

传感器网络中对偶密钥的动态密钥路径建立机制及算法

对偶密钥技术的采用使无线传感器网络通信的安全性得到保障.对偶密钥中的动态密钥路径的应用又进一步提高无线传感器网络通信的可靠性.利用层次超立方体模型中节点编码的特性及其高容错性,提出了基于局部弱连通性概念的簇内动态密钥路径和基于位置信息的簇间动态密钥路径的两类算法.理论与计算机仿真数据分析表明,该算法具有良好的可靠性和高效性,是一种适合无线传感器网络安全可靠的具有实用价值的算法.     

聚类算法在电信客户细分中的应用研究

结合聚类算法的分析，提出了一种解决电信客户细分的应用模型，该模型在实际中得到了较好的应用并为电信服务产品的策划设计提供了依据。同时，通过引入指标区分度的定义，给出了一种聚类方法应用效果评估的方法。该方法结合电信的案例应用与K-Means、SOM、BIRCH等聚类方法结果的分析，得出K-Means方法在电信客户市场细分中的应用优越性。     

有界整数规划问题的DNA计算

基于生化反应原理的DNA计算具有强大的并行运算能力,对于解决NP完全问题上具有硅计算机无法比拟的优势,因此对DNA计算的研究具有重要意义.基于荧光标记的策略,提出了约束方程变量分解的概念,通过将约束方程进行分解和增加约束补链的方法,解决了有界整数规划问题.利用荧光猝灭技术,基于DNA计算的新算法具有编码简单和错误率低的特点.     

电信资费优惠规则知识表示、冲突检测与实现研究

目前电信运营商资费优惠规则（俗称套餐）采用自然语言来描述,不仅容易产生歧义而且不能用计算机来进行重复套餐的自动冲突检测。针对重复套餐增多致使业务支撑系统（BSS）不堪重负而出现效率低下甚至宕机的现象,运用人工智能知识表示的方法将电信资费每条优惠规则表示为条件部分和结论部分,采用当前有代表性的冲突检测算法Rete算法和Rete改进算法的思想,提出了优惠规则冲突检测算法,与专家平台相结合,实现了优惠规则的自动化冲突检测。最后通过实例验证了优惠规则知识表示和冲突检测算法的合理性和有效性,在优惠规则的科学设置、减少客户投诉、压缩优惠规则数量、提高系统效率和增加经济效益与社会效益等方面都取得了较好的效果。     

基于Hadoop的云计算在清分系统中的应用

针对轨道交通行业客流量逐年增大而带来的大数据和在清分系统中采用大中型计算机和关系型数据库导致成本高与容错低的问题,本文首次提出了采用Hadoop云计算解决该问题的一个技术途径,包括系统设计与实现以及测试结果等。实践表明,于Hadoop的云计算完全适用于轨道交通售检票清分系统的处理实时数据业务和非实时数据业务,具有成本低,容错好,运行稳定和效率高的优点,硬件投资仅占单台服务器的十分之一,其扩展性与容错性均优于单台服务器。