一种基于特征向量分析的雷达信号关联识别方法

区别于传统的典型参数比对方法,将雷达信号理解为一种多特征变长数据来研究其关联识别。首先,应用奇异值分解方法得到雷达信号序列的特征向量;其次,基于特征向量对训练模板和测试数据进行相似度计算;最后,对每类训练数据采用滑窗提取模板以保证完备性和容错性,并用K近邻方法获取相似度最大的模板类别,从而实现多特征变长雷达信号序列的关联识别。仿真实验表明,该方法能以较高准确率实现雷达信号的关联识别,具有较强的普适性。     

一种改进的K近邻算法在网页分类中的应用

K近邻(k-Nearest Neighbor)算法是进行分类时最常用的文本分类算法,基本的K近邻算法是基于余弦向量距离计算相似度,由于特证词权值的计算采用的是TF-IDF方法,使得该算法在文本分类中对于噪声特征非常敏感,本文针对这一问题,提出在网页分类的领域中,根据网页文章的特性,考虑特征词出现不同位置,改进相似度的计算公式,实验证明,提高了分类的准确性。     

船舶辐射噪声信号相似度评估方法研究

船舶辐射噪声的信号相似度评估结果,可为噪声信号来源判定、仿真信号置信度评价等应用提供一种判断依据。提出一种船舶辐射噪声的信号相似度评估方法,综合了船舶辐射噪声信号的听觉、连续谱、线谱和调制谱特征,针对每一特征选择了具体指标参数和特征相似度的计算方法,然后在各特征相似度基础上实现船舶辐射噪声信号之间总体相似度的计算。利用实测船舶辐射噪声信号进行了数据试验,并给出了详细的评估和数据分析过程。试验结果表明,采用该方法得出的相似度评估数据,与船舶辐射噪声信号的实际相似情况一致,且数值区间的可分性好,因而具有较高的可信度。      

基于知网的中文词语相似度计算

针对中文词语相似度计算的问题,根据信息论中两个事物相似度计算的思想,提出一种基于知网义原信息量和义原及其角色关系的中文词语相似度计算方法,利用知网分类体系计算出词语义原信息量,根据义原信息量计算出词语概念间主类义原的相似度,结合词语概念中义原及其角色关系相似度及义原结点相似度来综合计算词语的相似度,与刘群、知网在线的方法及人工判断的相似度值进行了比较,实验结果显示该方法与人的判断更接近。     

综合多层信息的本体概念相似度计算方法的研究

提出了一种综合多层信息的本体概念相似度计算方法.首先从概念的单层信息出发,分别计算概念的语义、语用以及字面3个层面的相似度,在此基础上,对各层面相似度进行综合计算,得到能够更加全面的描述概念整体特征的综合相似度.实验结果表明,与基于单层信息的概念相似度计算方法相比,综合相似度计算方法能够有效提高计算精度,与人类主观判断的结果更加吻合.     

本体匹配中一种综合概念相似度计算方法的研究

在信息检索领域,概念间的相似度计算是实现高效率、高命中率搜索的前提。本文针对现有相似度计算方法的不足,提出一种综合的计算本体间概念相似度的方法。该方法分别计算两个概念的名称相似度、属性相似度和结构相似度,最后综合得到两个概念间的相似度,实验结果证明该方法有效。     

基于偏序图生成共识序列的改进星比对算法

多序列比对是生物信息学中十分常用的序列分析方法,主要用于分析分子进化关系、基因组分析、找出DNA序列之间的共同结构特征,从而准确判断序列结构和功能之间的具体联系。现今广泛使用的多序列比对方法主要分为渐进式比对和迭代式比对两种方式,但这两种方式在进行多序列比对时的时间开销相对较大,且比对结果准确性和复杂度受限于待比对序列的质量和相似度。相对来说,星比对算法的时间复杂度更低,常用于高相似度序列之间的比对。但对低相似度序列进行比对时,其结果精度还有待提高。针对星比对算法在低相似度序列中精度较差问题,文章提出了利用偏序图生成的共识序列对星比对算法进行了优化,结合SIMD并行策略加快共识序列的产生,从而扩大了算法的应用范围,提高了比对结果准确度,该研究最后通过实验证明了算法优化的有效性。     

基于K近邻算法的网络敏感信息过滤方法

面对当前方法受到数据稀疏性影响,导致敏感信息过滤效果差的问题,提出了基于K近邻算法的网络敏感信息过滤方法。以K近邻算法中用到的评分实际数据稀疏度为评判依据,对网络敏感信息进行分类,避免了过滤过程受数据稀疏性的影响。构造敏感信息决策树,在树节点上添加敏感关键词,利用K近邻分类算法计算特征值方差矩阵的权重和累积权重。将计算结果添加到反敏感信息库中,引入时间和主题相关度变量参数计算相似度,通过查找网络上的敏感素材,筛选符合条件的敏感信息。由实验结果可知,该方法平均绝对误差和标准化平均绝对误差与其他方法相比数值最小,分别为0.19和0.20,说明其网络敏感信息过滤效果较好。     

一种基于频繁序列匹配的交通状态趋势预测方法

海量的交通流数据中一定隐藏着某些潜在的交通状态演变规律,然而少有研究能以实验的方法支持这种观点。本文提出一种基于频繁序列匹配的交通状态趋势预测方法：首先,介绍交通状态序列模型及序列切分处理,其次,提出投影压缩序列相似度计算方法及序列匹配算法,第三,讨论基于频繁序列匹配的交通序列预测算法。通过真实采集数据验证本文提出的方法可行有效。     

高错误率长序列基因组数据敏感序列识别并行算法

为解决现有算法难以有效识别高错误率长序列基因组数据中敏感序列的问题，提出一种CPU和GPU协同计算识别的并行算法CGPU-F3SR。该算法通过将基因组数据中的长序列分割为多条短序列，引入布隆过滤机制，以免对分割短序列重复计算；采用k-mer编码策略并行地提取所有短序列中的错误信息，并提出改进的序列相似度计算模型，以提高识别准确率；采取CPU和GPU协同并行加速短序列相似度计算，以提升识别效率；进而高效、准确地识别出高错误率长序列基因组数据中的2类敏感序列——短串联重复序列和疾病相关序列。在长度为100～400kbp的长序列基因组数据中敏感序列识别的实验结果表明，与其他同类并行算法相比，所提CPU/GPU并行算法CGPU-F3SR识别准确率和查准率分别平均提升7.77%和43.07%，假阳性率平均降低7.41%，识别吞吐量平均提高2.44倍。     

一种基于等价字符的不完整时间序列相似度算法

针对几种典型相似度算法在求解不完整时间序列相似度问题上准确率低、适应性差的问题,利用差分变换、量化处理、符号化处理、等价字符变换方法并借鉴最长公共子序列、贪婪字符串匹配算法优点,提出了一种适用于不完整时间序列的相似度求解算法。针对等长脉冲缺失时间序列,该算法的相似度结果经加权平均处理,准确率比典型算法提高了10%以上;而对于更具一般性的非等长脉冲缺失时间序列,相似度结果准确率也有明显提高。实验结果表明该算法对不完整时间序列具有较好的数据关联效果,在真实数据环境下具有较强的鲁棒性。     

一种改进的基因功能相似度计算方法

近年来,基于基因本体比较基因之间的功能相似度成为一个研究热点.当前,基因功能相似度计算方法可以分为2种类型:逐对(pair-wise)比较法和成组(group-wise)比较法.然而,由于基因本体注释数据的丰度问题,造成大量的基因具有相同的本体注释数据,从而导致基因功能相似度计算方法的结果存在偏差.本文提出一种改进的基因功能相似度计算方法,对注释集合的语义信息量进行归一化,达到准确度量基因之间的功能相似度的目的.实验结果表明:本文提出的方法可以消除相同注释对基因功能相似度计算方法的影响,且在测试平台上获得非常优秀的结果.     

基于物理特征的音频相似度比对算法研究

针对电台播音需要将来自卫星的声音与拟发射的声音一致以保证播音安全,提出了一种基于物理特征的音频相似度比对算法.算法通过提取波形、包络、过零率等特征参数进行音频信号相似性的比较,并对比较结果进行融合,得出在不同环境下的待测音频相似性比较的优化方法,实验表明了该方法的有效性.     

云计算系统中基于噪声模板跳表的日志过滤方法

提出了一种基于时间序列相似度的日志特征提取方法,通过将噪声采样信息按照特定类型标识建模为时间序列,使用Haar小波变换提取序列特征,基于跳表构造噪声模板库。目标日志时间序列通过与噪声模板进行相似度比较来确定其是否为噪声日志。基于真实云计算平台的实验表明,提出的方法能够有效提高故障特征的有效性。     

图像相似度计算算法分析

针对灰度直方图提取算法在计算图像相似度时,受颜色分布等外界因素干扰较大的问题,提出基于特征点匹配的SIFT算法。其可通过构建尺度空间提取特征关键点,求解匹配度来弥补传统算法在计算图像相似度时的局限性。实验结果表明,相比于传统算法,SIFT算法能够通过匹配更多的特征点,从而更好地计算图像的相似度;对于一组相似图片,通过SIFT算法能提取出308个特征点,图片相似度可达63%。     

基于最长公共子序列的非同步相似轨迹判断

针对非同步相似轨迹判断问题,提出了一种基于最长公共子序列理论的相似轨迹判断新算法.首先,求出查询轨迹线段与候选轨迹线段之间的距离;其次,利用最长公共子序列算法,计算两轨迹的最长公共子轨迹长度;最后,根据相似度门限,判断轨迹是否相似.数值实例验证了所提算法能够提高非同步轨迹的相似度.     

基于基因本体的语义相似度计算方法研究综述

基因本体是一个被广泛使用的生物数据资源,主要用于描述基因和基因产物的属性,包括分子功能、生物过程和细胞组件三个方面.基于基因本体的术语相似度及基因功能相似度计算对基因功能分析、比较和预测等生物学研究热门领域具有非常重要的意义.本文综述了基于基因本体的语义相似度算法,主要包括基因本体同一分支中的术语相似度计算法和基因本体跨分支术语相似度算法两大部分内容,并对这些方法的优缺点做了一定的分析总结.     

相似度自适应估计的物联网实体高效搜索方法

针对现有相似实体搜索方法缺乏对于观测序列长度的自适应性，且搜索过程数据存储开销过大，搜索结果准确性较低的问题，该文提出相似度自适应估计的物联网实体高效搜索方法(SAEES)。首先，设计了轻量级观测序列分段表示方法，对传感器采集的实体原始观测序列进行轻量级分段压缩表示，以降低实体观测序列的存储开销。然后，提出了观测序列相似度自适应估计方法，实现对不同观测序列长度的实体相似性的准确估计。最后，设计了高效的相似实体搜索匹配方法，依据所估计的实体相似度进行实体的准确搜索匹配。仿真结果表明，所提方法可大幅提高相似实体搜索的效率。     

基于中文分词的文本相似度动态规划算法

针对传统的基于动态规划的对论文的文本相似度计算的不足,提出了一种基于中文分词和动态规划的论文文本相似度计算方法,并对此进行了讨论。该方法克服了一般基于动态规划的计算方法所具有的效率低,判断准确率低的缺点。通过对实际中的论文数据库中论文进行测试和分析,该算法能提高计算准确率,并一定程度上提高了运算速度,可以应用于论文防抄袭系统中。     

本体映射过程中的综合相似度计算

论文以相似度计算为基本思想提出一种综合相似度的映射算法.该算法首先利用wordnet进行语言层面上的相似度计算,在进行语言层面上相似度计算的同时考虑概念自身的微观结构(概念的密度和深度).引入密度制约参数和深度制约参数.然后基于概念实例计算概念相似度,给出了本体的综合相似度计算方法.最后采用学术领域内的SWRC本体和医...