向量空间模型中结合句法的文本表示研究

为增强向量空间模型(VSM)中项的语义描述性,克服VSM中各语义单元相互独立的缺陷,提出一种基于短语的特征粒度描述方法。该方法从文本的表示及特征项之间的组织方式入手,通过句法规则识别基本短语,构建特征与中心动词的关系树,利用基本短语代替BOW中的词。实验结果表明,采用基本短语的文本表示可提高分类的性能,增加项之间的联系,克服特征项相互独立的缺陷,在特征数量较少的情况下仍能保持良好的分类效果。     

两类频繁项算法在网络流上的适用性评估

通过建立基于分组俘获文件产生网络流的模拟环境,对计数型算法和略图算法两类经典的频繁项挖掘算法的适用性进行验证,检验采用界标窗口查询模式的效果。实验结果表明,算法查全率不低于98%,与查准率和查询精度的相关性弱,与数据项的规模及数据流中频繁项分布的相关性强。略图类算法对频率的估算误差比较稳定,计数型算法则偏大。计数型算法的执行效率明显优于略图类算法。     

线性码上的可验证多秘密共享方案

基于Massy的秘密共享体制和RSA密码体制,提出一个可验证的多秘密共享方案。在秘密共享阶段,参与者的份额由各个参与者自己选取,且其子秘密的传送可以通过公开的信道发送给秘密分发者。在秘密恢复阶段,可以验证参与者是否进行欺骗。该方案可以动态地更新秘密,无需更改参与者的秘密份额,只需更改公告牌上的部分相应信息。与以往的 门限秘密共享方案相比,该方案具有更丰富的授权子集。     

基于词项扩展的XML信息检索反馈技术

为提高XML信息检索的查询准确率,提出一种基于词项扩展的XML信息检索反馈技术.利用词项所在节点的语义权重、词项与查询词间的相邻频度、共现程度,评估词项权重并排序,取权重较大的词项对初始检索词进行扩展,给出各因子的计算方法.在Wikipedia2009数据集上的实验结果表明,扩展后的查询准确率较高.     

应用改进的C-V模型分割牛肉眼肌图像

牛肉眼肌图像的分割是牛肉自动分级的重要步骤。基于水平集的C-V模型采用两个具有不同均值的分块连续区域分割图像,在迭代过程中,为了约束水平集保持为符号距离函数,必须对其进行重新初始化,大大增加了计算量,降低了曲线演化速度。为此,通过加入边缘检测函数和惩罚项因子,提出了改进的C-V水平集模型,并用于牛肉图像分割,同时与模糊C均值聚类、阈值分割法进行了对比。结果表明:采用改进的C-V模型对牛肉图像进行分割,准确提取了眼肌边缘,分割出了脂肪和肌肉区域,准确率高;曲线演化过程中无需对水平集函数符号初始化,加快了曲线演化速度。     

基于ITSQEM的IT服务质量研究

在SERVQUAL模型以及软件工程产品质量模型的基础上,结合IT服务质量的内涵和范畴,提出了IT服务质量评价模型(ITSQEM);并对该模型特性及子特性进行分析,提出了模型裁剪原则以及相应指标项的度量方法,使得质量评价更具有实用性和可操作性。     

用串空间分析ZG乐观不可否认协议

根据公平交换协议和串空间的特点,定义了丛最大(极大)结点、良序丛的概念.依据公平交换协议的消息驱动特征,给出了两方不可否认协议的循环分析流程.分析了ZG乐观不可否认协议并发现了它的缺陷,这个缺陷同样存在于ZG在线TTP不可否认协议.分析结论中给出了该协议的安全执行需求和消息自由项成分的修正,并提示任何协议的设计应该避免消息中自由项的出现.本文的分析方法适用于其它两方公平交换协议.     

基于选择性冗余的测试数据自动生成算法

基于选择性冗余思想,提出了一种测试数据自动生成算法.算法首先利用分支函数线性逼近和极小化方法,找出程序中所有可行路径,同时对部分可行路径自动生成适合的初始测试数据集;当利用分支函数线性逼近和极小化方法无法得到正确的测试数据时,基于使得测试数据集最小的原理和选择性冗余思想,针对未被初始测试数据集覆盖的谓词和子路径进行测试数据的增补.由于新算法结合谓词切片和DUC表达式,可以从源端判断子路径是否可行,因此能有效地降低不可行路径对算法性能的影响.算法分析和实验结果表明,该算法有效地减少了测试数据数量,提高了测试性能.     

一类Lyapunov型矩阵方程组的中心对称解及其最佳逼近

建立了求矩阵方程组AiXBi＋GiXDi=Fi（i=1,2）的中心对称解的迭代算法.使用该方法不仅可以判断矩阵方程组是否有中心对称解,而且在有中心对称解时,还能够在有限步迭代计算之后得到矩阵方程组的极小范数中心对称解.同时,也能够在矩阵方程组的中心对称解集合中求得给定矩阵的最佳逼近.