基于网格计算市场模型的资源管理和调度的研究

网格计算市场模型是把经济学的概念应用到网格资源管理和调度的模型。基于计算市场模型的网格资源管理系统借鉴人类社会竞争的市场调节机制，根据用户的经济需求进行资源管理与任务调度，不仅使资源所有者和资源消费者都能实现各自的经济目标，而且使资源消费者使用轻负栽和廉价的资源，达到整个网格资源整体的全局最优及合理利用。     

网格信息服务层次模型及其实现

介绍网格信息服务层次模型的体系结构和组成它的两个基本实体:信息提供者和集合目录,并讨论了其具体实现Globus的MDS中与其对应的两个基本实体框架GRIS和GⅡS,最后指出了信息服务的发展现状和动向.     

基于短语的统计机器翻译中汉维短语对抽取算法改进

提出一种改进的短语抽取算法,该算法首先考虑词对齐矩阵中一个汉语词对齐到多个维语词的情况(包括不连续),然后采用Och方法进行判断.如果满足条件则进行短语抽取.试验结果表明,改进后的短语抽取算法能够抽取出更多汉维短语对,提高短语翻译对抽取的效果.     

基于N元模型的维吾尔语词性标注实验研究

词性标注有很多不同的研究方法,目前的维吾尔语词性标注方法都以基于规则的方法为主,其准确程度尚不能完全令人满意。在大规模人工标注的语料库的基础之上,研究了基于N元语言模型的维吾尔语词性自动标注的方法,分析了N元语言模型参数的选取以及数据平滑,比较了二元、三元文法模型对维吾尔语词性标注的效率;研究了标注集和训练语料规模对词性标注正确率的影响。实验结果表明,用该方法对维吾尔语进行词性标注有良好的效果。     

语言计算的重要国际前沿

该文在互联网规模语言信息处理的语境下,从语言计算基础模型、语言分析、语言资源建设、机器翻译、文本内容理解与问答等多个方面,对国内外相关重要动态进行了评述,讨论了语言计算的若干前沿问题及其对中文信息处理近期研究工作所提出的要求。     

评分可信度条件下的协同过滤模型

通过对用户信任度进行量化,再从项目的角度进行调整,最终获得了较为准确的评分可信度度量。在此基础上,建立了评分可信度矩阵,并对提出的四种可信度相似性模型进行了优化。实验比较结果表明,基于不同的数据集,新提出的相似性模型在合理的时间开销下,相对于传统模型在项目预测准确性方面拥有出色的表现。     

综合用户和项目预测的协同过滤模型

针对基于用户和基于项目的协同过滤模型存在推荐质量不高等问题,提出一种综合用户和项目预测的协同过滤模型。该模型同时考虑用户和项目两方面,首先对性能优秀的相似性模型进行自适应的优化;然后根据相似性值分别选取相似用户和相似项目为目标对象构造近邻集合,并利用预测函数得到基于用户和基于项目的预测结果;最后通过自适应平衡因子的协调处理获得最终预测结果。比较实验在不同的评估标准下进行,结果表明,与目前典型的模型如RSCF、HCFR和UNCF相比,新提出的协同过滤模型不仅在项目预测准确性方面拥有出色的表现,而且在推荐准确性和全面性方面同样表现优秀。     

面向自然语言信息处理的维吾尔语名词形态分析研究

名词是人类语言中的基本词类之一。维吾尔语是一种形态变化很复杂的语言,其中名词是一种形态变化复杂的词类。因此名词的形态分析研究无论在语法研究还是在语言信息处理中都非常重要。本文对维吾尔语名词的形态变化(名词的数、人称、格等语法范畴)进行了形式化的描述和分析。指出了维吾尔语名词的基本形态参数,总结出参数的组配规律并统计了其类型,探索了维吾尔语名词的削尾方法。这些工作将为维吾尔语名词形态处理提供有效的方法和新的思路。     

混合策略的汉维句子对齐

提出了一种混合算法对齐汉维句子,不需要汉语分词、词性标注预处理,利用双语语料的词汇共现信息,自动抽取汉维语词汇搭配,作为基于词汇对齐的词典,并结合基于长度的方法进行句子对齐,实验结果验证了该混合算法的有效性,汉维语句子对齐的正确率和召回率,达到了97.5%和97.1%。     

基于支持向量机算法的配电线路时变状态预测方法

配电线路状态准确预测是进行配电网调控的基础。提出了基于支持向量机（SVM）算法的配电线路时变状态预测方法。首先,分析影响配电线路状态变化的因素,构建基于Fokker-Planck的配电线路状态转移模型。其次,融合配电信息系统多源海量数据,采用基于相关度的最优特征子集筛选方法构建配电线路状态特征变量集,采用合成少数类过采样技术（SMOTE）算法解决线路故障状态样本数量少而带来的样本集类别不平衡问题。然后,考虑到线路状态二分类的特点,采用SVM算法进行线路运行工况的分类预测,形成了基于SMOTE-SVM算法的状态转移模型求解方法,可实现配电线路时变状态预测。最后,以某实际配电系统为算例验证了所提方法的有效性。