用扫描链重构来提高EFDR编码的测试压缩率和降低测试功耗

为了解决系统芯片测试中日益增长的测试数据和测试功耗的问题,提出一种不影响芯片正常逻辑功能的扫描链重构算法--Run-Reduced-Reconfiguration(3R).该算法针对扩展频率导向游程(EFDR)编码来重排序扫描链和调整扫描单元极性,重新组织测试数据,减少了游程的数量.从而大人提高了EFDR编码的测试压缩率并降低测试功耗;分析了扫描链调整对布线长度带来的影响后,给出了权衡压缩率和布线长度的解决方案.在ISCAS89基准电路上的实验结果表明,使用3R算法后,测试压缩率提高了52%,测试移位功耗降低了53%.     

一种基于图像表观的鲁棒姿态估计方法

提出一种利用图像的表观特征进行头部姿态估计的方法.该方法首先使用了一维Gabor 滤波器对头部图像进行特征提取,然后对提取得到的一维Gabor 特征进一步使用了基于核函数的局部费舍尔判别分析方法增强特征的判别能力.与传统二维Gabor 特征相比,一维Gabor 特征除了在计算速度和存储空间上具有明显的优势以外,更与姿态紧密相关.而基于核函数的局部费舍尔判别分析方法,能够解决姿态问题中存在的非线性问题和多模态问题.大量的实验结果表明,该算法对于姿态估计问题是有效的.特别需要指出的是,该算法具有良好的推广能力     

二维矩形条带装箱问题的底部左齐择优匹配算法

针对二维矩形条带装箱问题提出了一种启发式布局算法,即底部左齐择优匹配算法(lowest-level left align best fit,简称LLABF). LLABF算法遵循最佳匹配优先原则,该原则综合考虑完全匹配优先、宽度匹配优先、高度匹配优先、组合宽度匹配优先及可装入优先等启发式规则.与BL(bottom-left),IBL(improved-bottom-left)与BLF(bottom-left-fill)等启发算法不同的是,LLABF能够在矩形装入过程中自动选择与可装区域匹配的下一个待装矩形     

基于Nearest Pair 的XML 关键词检索算法

随着大量数据以XML格式保存,针对XML文档的关键词检索技术已经成为信息检索和数据库等相关领域的研究热点.以树的杜威编码为基础,分析并证明了XML 关键词检索中核心概念SLCA(smallest lowest commonancestor)的两个重要性质,并在其基础上提出了Nearest Pair 算法.该算法采用二分迭代查找技术寻找最邻近点,将求解中间结果的次数降低了一个量级.实验结果表明,该算法的性能在绝大多数情况下优于现有主流算法.     

一种过程支持向量机及其在动态模式分类中的应用

针对一般SVM在机制上难以直接对动态模式进行分类的问题,提出了一种基于函数正交基展开的过程支持向量机.该模型的输入为时变函数,输出为模式类别.在输入函数空间中选择一组适当的正交函数基,将输入函数在该组函数基下进行有限项展开,把展开式系数作为核函数的输入.由于时变函数在基函数映射下与展开式系数一一对应,从而可利用SVM的变换机制实现动态模式分类.给出了基于SMO的求解算法,实验结果验证了模型和算法的有效性.     

基于实例的隐喻理解与生成

语言中的明喻可以看作是带标记的隐喻,比较容易识别,为隐喻的理解和生成提供了很好的知识源.利用web搜索引擎大规模获取明喻实例,自动构建明喻知识库.基于明喻知识库,考察了汉语隐喻的源域分布情况;提出了一个基于实例的隐喻自动理解和生成方法.实验结果表明,隐喻的理解和生成均取得了较高的准确率.该方法具有很好的可扩展性.明喻知识库中所表达的概念之间的组合关系也可以用于其他多种自然语言处理任务.     

基于扩充的GIX/M/1/N排队系统的主动队列管理算法性能评价模型

为了评价主动队列管理(AQM Active Queue Management)算法的性能,通过在标准的排队系统GIX/M/1/N中嵌入主动队列管理(AQM)算法的方法,建立了一个扩充的GIX/M/1/N排队系统。利用该扩充的GIX/M/1/N排队系统和Internet业务流量自相似性的特征,提出了一种评价AQM算法在非响应业务流量下的性能的分析方法,并据此评价了TD,RED,GRED和Adaptive RED等4个经典的AQM算法。为了验证该分析方法的合理性,利用NS2进行了一系列的仿真实验。结果表明,该分析方法所得结果与仿真实验所得结果一致,因此该分析方法能用于评价AQM算法的性能。     

基于词汇语义特征的中文语义角色标注研究

语义角色除了受句法结构限制之外,同词汇的语义特征也有着紧密的内在联系。对于一些仅依靠句法分析不能很好解决的角色标注问题,如句法结构相同的两个成分所对应的角色分别为完全不同的施事、受事角色的情况,可以通过引入一些词汇语义特征来进行处理。该文基于北京大学的语义词典CSD,引入了配价数、主客体语义类等词汇语义特征来进行语义角色标注研究。10折交叉验证的结果显示,通过引用词汇语义特征,所有角色标注的总体评价F值比单纯使用句法特征上升了1.11%,而其中Arg0和Arg1角色标注的F值达到93.85%和90.60%,比仅使用句法特征进行角色标注分别提高了1.10%和1.26%。     

基于SVM融合多特征的介词结构自动识别

介词结构在汉语文本中出现频率很高,正确识别介词结构边界对句法分析、语音合成中的韵律短语划分有着重要意义。该文较为系统地探讨了汉语中常用介词的边界识别问题。利用支持向量机SVM模型,基于输出概率而不是简单的二分法来选择正确的后边界。探讨了不同的特征选择,并尝试加入语义信息等不同特征组合以提高识别准确率。对常用的68个介词进行边界识别实验,5折交叉验证的准确率达到90.95%,优于前人的识别结果。     

一种基于使用差异的词语领域性分析方法

领域知识的表达形式最终体现在词汇的领域性上,因此对领域词及其部件的领域度分析是一个关键。该文在分词的基础上,对各个领域语料进行分析,利用词语之间的关系,引入链接分析方法分析词语在各个领域中的使用重要性,并通过词语在各个领域中的使用差异性计算其领域度,从而达到领域分析的目的,获取某个领域的领域部件词。该文采用以上方法在军事、娱乐等领域进行了实验,实验结果表明该方法相对于当前常用的tf×idf方法和Bootstrapping方法,可以更有效地进行领域分析获取领域部件词。