基于双分支特征融合的场景文本检测方法

研究一类布尔控制网络的集成集可控性和集成集镇定性问题.首先,利用矩阵的半张量积理论,给出布尔控制网络等价的代数表示;其次,通过自由控制序列研究布尔控制网络的集成集可控性,并给出相应的充分必要条件,对于布尔控制网络的集成集镇定性问题,使其转换为集成集可控性问题,并给出相应的判定定理;最后,给出数值例子说明所提出方法的有效性.     

模式分类方法比较研究

模式分类方法是模式识别的关键。文中重点研究了支持向量机、BP神经网络、K近邻、朴素贝叶斯、线性判别分析和二次判别分析共六种模式分类方法,并利用MATLAB对UCI上的数据集进行了分类测试,根据测试结果分析了数据集的样本数、特征数、类别数对每一种模式分类方法的准确率和运行时间的影响。结果表明,在对一些小数据进行分类时,可以采用朴素贝叶斯、K近邻、线性判别分析方法,而对于大的数据集,支持向量机、BP神经网络、二次判别分析分类方法则比较适合,但对运行时间要求严格的分类不能采用BP神经网络方法。     

基于输入法的通用存储结构

输入法的实现具有递增解码的特性,因此设计一种存储结构来描述这种特性.随着用户的输入,插入对应的节点来构造整个空间,由遍历算法可无一遗漏的将所有的可能均记录下来,等待后期的处理,而当用户进行删除时,无需重构状态空间,只需删除对应的相关节点.整个空间随用户输入和删除操作不断变化,且变化均匀.该结构空间在手写笔画输入法、整句输入法、歧义音节切分等应用中体现出其描述问题状态空间的清晰性、解决问题的方便性和针对输入法领域的通用性.     

经验模态分解方法（EMD）在数据挖掘中的应用

股市数据无时无刻不在变化,然而带有明显的时序性。从直观上说,数据值的变化直接受到时间参数的影响,因此直接利用原始数据不仅简单明了,而且容易发现数据瞬时变化的特性。本文阐述了经验模态分解（EMD）方法的原理和思想,利用经验模态分解方法在提取数据时存在的优势,解决了在股票预测时由于数据量大不利于判断股票走势的问题。我们把经验模态方法和多层反馈神经网络FP算法相结合对现实中的股票数据进行相似模式匹配,简化股票趋势预测的复杂性,为股市的预测提供了一种简单有效的方法。     

XQuery查询语言的规范化

在对W3C的XQuery查询语言规范体系的分析、理解和研究的基础上,使用Java语言实现了XQuery查询语言的处理引擎.文章介绍XQuery查询语言的规范化是XQuery查询处理引擎的一部分,它使得XQuery解析语法树转变为规范化语法树,实现了易于计算机处理的优化了的中间代码,有力地支持XQuery处理引擎实现的后继工作.     

XQuery视图机制

从XML数据安全性考虑,在已经使用XQuery作为查询语言的前提下,为增强XQuery对XML文档查询能力,创造了类似关系数据库视图的XQuery视图机制,使得不同用户对XML文档具有不同的查看能力,保证查询安全可靠.XQuery视图由查询来定义其内容,分为实视图和虚视图两种.虚视图根据需要计算视图定义的查询,而实视图不管以后是否需要,只要一创建就计算其视图定义,类似关系数据库视图,实视图和虚视图对于数据查询都是必要的.     

基于样本选择的RGBD图像协同显著目标检测

协同显著目标检测的目的是在包含两张及以上相关图像的图像组中检测共同显著的物体。该文提出一种利用机器学习的方法对协同显著目标进行检测。首先,基于4个评分指标从图像组中选择部分显著目标易于检测的简单图像,构成简单图像集;接着,基于协同一致性的原则,从简单图像集中提取正负样本,并用深度学习模型提取的高维语义特征表示正负样本;再者,利用正负样本训练的协同显著分类器对图像中的超像素进行分类,得到协同显著目标区域;最后,经过一个平滑融合的操作,得到最终的协同显著图。在公开数据集上的测试结果表明,所提算法在检测精度和检测效率上优于目前的主流算法,并具有较强的鲁棒性。     

基于标签相关性的K近邻多标签分类方法

针对K近邻多标签(ML-KNN)分类算法中未考虑标签相关性的问题,提出了一种基于标签相关性的K近邻多标签分类(CML-KNN)算法。首先,计算出标签集合中每对标签间的条件概率;其次,对于即将被预测的标签,将其与已经预测的标签间的条件概率进行排序,求出最大值;最后,将最大值跟对应标签值相乘同时结合最大化后验概率(MAP)来构造多标签分类模型,对新标签进行预测。实验结果表明,所提算法在Emotions数据集上的分类性能均优于ML-KNN、AdaboostMH、RAkEL、BPMLL这4种算法;在Yeast、Enron数据集上仅在1~2个评价指标上低于ML-KNN与RAkEL算法。由实验分析可知,该算法取得了较好的分类效果。     

一维图像识别实现虚拟触摸屏系统

为避免大屏幕触摸屏中人体遮挡无法识别手指的问题设计了一种虚拟触摸屏系统,由至少两个一维图像采集装置、显示屏和数据处理装置构成。一维图像采集装置可以是一维线性传感器,配合镜头、信号转换和接口电路实现;也可以是市场上易于购得的二维图像采集装置摄像头,使用其一维图像数据。由一维图像采集装置采集手指在虚拟触摸屏上的一维图像数据,根据多个一维坐标点位置与二维虚拟触摸屏上点位置的一一对应关系,由数据处理装置将其转换为手指触摸屏幕上的二维直角坐标,从而完成对应的操作,实现人机交互。     

基于整句输入法的状态空间模型

提出融入Viterbi算法的状态空间模型,成功地描述了整句转换的状态空间,实现了整句输入法。这种模型的插入操作,只需对新增的拼音节点与已输入的拼音节点可能产生的所有字词候选节点进行概率累积计算,链接到状态空间模型中;删除操作,只需直接删除与拼音节点相关的候选字词节点;而当到达用户输入边界,可以依赖右指针域指向尾节点的候选字词节点中累积概率最大者的父指针,通过回溯找到最优语句候选。该状态空间模型比起词网格更易判断前驱和后继,实验证明其对整句输入法实现是有效的。