一种基于合并策略的机构名称切分方法

在就业招聘信息搜索系统中,如何正确切分机构名是一个非常重要的问题。在对机构名的组成结构进行了深入研究的基础上,提出了机构名的构成规则,建立了用于机构名切分的专有词典,并定制了一个基于合并策略的未登录词识别方法。本系统与海量分词系统进行了对比实验,实验表明,针对机构名切分这个特定领域,文中系统有更好的切分性能。在封闭测试中未登录词识别的准确率可以达到97.26%,召回率可达96.77%。     

一种与分词一体化的中文人名识别方法

提出了一种与分词一体化的人名识别方法，根据中文人名内部用字产生潜在人名，可信度较高的潜在人名与其它候选切分词共同组成分词有向图的节点。利用Bigram和Trigram给有向边赋值，使有向图的最短路径对应句子的正确切分，确定了句子的切分路径即可识别出句子中的人名。实验结果表明，该方法取得了较好的人名识别正确率。     

基于词典和词频的中文分词方法

汉语分词是中文信息处理的前提和基础.由于中文句子中,词与词之间没有明显的分隔标志,且存在多音多义词,因此不可避免的存在切分歧义.汉语分词已成为中文信息处理的"瓶颈".本文通过使用带有词频的词典,采用逐词分解实现了中文自动分词,并使用词频计算、歧义消除等方法提高了分词的准确率.     

一种基于区域分割的图像融合方法

提出了一种基于区域分割的图像融合方法.首先,通过对原图像进行小波分解得到其近似子图和细节子图,对细节子图运用分水岭分割法获得每一层的分割子图用于引导融合过程.然后在分割区域中对原图像小波系数的活动水平及匹配度进行度量,并在组合细节子图系数和近似子图系数的过程中分别采用最大值法则和加权平均法则.最后,通过逆小波变换得到最...     

一种基于纹理的图像分割方法

提出了一种基于多进制小波变换的纹理特征提取方法，通过对小波系数的标准差作为纹理测度以生成特征向量，利用模糊c-均值聚类算法进行纹理分割，获得了较好实验结果。     

一种结合双特征的运动捕获数据行为分割方法

运动捕获数据行为分割的目的是将长序列数据划分为单个运动类型短片段的序列集合,使集合中每个片段具有特定的运动语义。针对相邻运动片段的过渡区间存在部分运动帧序列的语义归属歧义,提出了一种结合 双特征的运动捕获数据行为分割方法。该方法首先从原始数据中提取角度和距离两组不同类型的运动特征集,并分别基于PPCA方法构建规格化的综合特征函数;然后利用子区间标准差阈值限定方法分别对综合特征函数进行粗分割,从而将运动捕获数据划分为若干具有独立语义特性的可信区域与待定区域;最后采用高斯混合模型方法判别待定区域的具体归属,从而得到最终的分割结果。实验结果表明,该算法能对模糊歧义区域进行细分割,具有较好的分割效果。     

An Optimized Image Segmentation Approach Based on Boltzmann Machine

Image segmentation with complex background is a tedious task. In our study, a convex spline is constructed based on Good Features to Track (GF2T) method’s region-based salient feature (i.e., corner) set. For an optimized edge-based segmentation, an ellipse shape prior based on this convex spline is useful in edge regularization procedure with region-based features. This kind of optimization is achieved by Boltzmann machine (BM) to automatically form an elliptical foreground mask of the GrabCut method. We demonstrated our approach’s usability through traveling salesman problem (TSP), thus, we consider that the TSP’s valid tour’s path solved by BM can be taken as an optimized convex spline for edge-based segmentation. In our experiments, proposed BM-based approach has the performance improvement of segmentation to stand-alone GF2T as 29.79% improvement based on bounding boxes evaluation and as 38.67% improvement based on the overlapping pixel regions for a quantitative evaluation via objective metrics.     

一种基于类推思想的图像分割方法

论文结合图像类推思想提出了一种图像分割的新思路。图像类推技术是一种基于学习的思想。论文利用图像自身的特性构造训练集合的源图像对,并学习他们之间的关系,达到图像分割的目的。实验证明基于类推思想的图像分割可以得到满意的分割效果。     

基于transformer神经网络的汉蒙机构名翻译研究

机构名翻译是机器翻译的研究内容之一,在机器翻译任务中机构名翻译的准确度,直接影响着翻译性能。在很多任务上,神经机器翻译性能优于传统的统计机器翻译性能,该文中使用基于transformer神经网络模型与传统的基于短语的统计机器翻译模型和改进后的基于语块的机器翻译模型做了对比试验。实验结果表明,在汉蒙机构名翻译任务上,基于transformer神经网络的汉蒙机构名翻译系统优于传统的基于语块的汉蒙机构名翻译系统,BLEU4值提高了0.039。     

一种基于组合赋权法的Web服务选择策略*

针对Web服务选择中服务请求偏好权重表达的模糊性及服务质量(QoS)属性值间存在的相互制约关系等问题,提出一种基于组合赋权法的Web服务选择策略。首先利用模糊层次分析法(FAHP)和主成分分析法(PCA)分别计算主观QoS权重和客观QoS权重;然后综合主、客观QoS权重利用组合赋权法(CWA)计算服务请求的综合QoS权重;最后提出一种综合评价函数,以保障所选择的服务在满足服务请求偏好的基础上,能更准确地反映候选Web服务总体QoS水平。实例分析表明该方法是有效的。     

一种基于字符分割与字符识别的LPR方法

对车牌识别(LPR)系统中字符分割与字符识别方法进行探讨.根据车牌字符的特点,首先利用投影法采用水平扫描和垂直扫描进行字符分割,接着对字符图像进行归一化处理,实现对字符的完全分割.在此基础上,利用BP神经网络识别算法实现车牌字符的识别,从而提高系统的识别速度和识别率.数字仿真的识别结果验证了该方法的正确性和有效性.     

一种基于一致性邻域超图模型的图象分割方法

提出了一种将超图理论与图象的空 -频域特征分析相结合的图象分割方法 .该方法是基于图象的多分辨率小波分析及高斯 -马尔可夫随机场理论 ,在抽取一组反映图象局部空间结构信息的特征矢量基础上 ,根据同一区域的象素具有相似的特征矢量的原则 ,将图象转换为一个关于特征相似性测度的邻域超图 ,再利用覆盖 -选择算法对该超图进行分割的方法 .实验证明 ,该方法具有较好的稳定性和适应性 ,尤其对于一些信噪比较低的图象 ,也具有良好的分割效果 .