基于QAR数据的民航客机设计理念分析

中国国内运行着大量国外先进民用飞机。这些飞机全部装有飞行数据快速存取记录器,以采集飞行数据开展飞行品质监控工作;民机日常飞行数据除了能够在航空公司运行中发挥作用,还能够通过技术手段分析得出先进型号的设计经验与运行特点,相关技术成果对国产民机制造业的发展也具有一定的借鉴意义;在分析国内外相关研究基础上,以两款国外民机巡航段飞行数据的分析为例,解析了两型飞机的高度保持控制律设计逻辑,实际案例分析表明,基于QAR数据的分析能够有效地反应在自动飞行阶段高度保持控制律中体现的设计逻辑,从而有助于对国产民机的设计和优化。     

基于关联矩阵的短信自动分类

短信自动分类是短文本研究的热点问题。针对此问题,提出了关联强度和关联矩阵特征提取方法,并设计了基于关联矩阵的全监督学习算法。为了实现系统的自我学习,探讨了基于关联矩阵的半监督学习算法,其结合了人工矫正的主动学习算法。最后通过实例验证说明了算法的有效性。     

面向手机3D动画自动生成的空间分层布局规划

手机3D动画自动生成系统是将用户发送的短信,经过信息抽取、情节规划等一系列的处理,最终生成一段与短信内容相关的三维动画并发送给接收方这一过程.布局规划是系统的一个重要组成部分,其功能是将模型放置到场景的可用空间上.通过对布局问题的研究,本文提出了一种基于区域布局和模型布局的分层布局方法,其包括定性规划和定量计算两个部分,利用语义网技术建立分层布局知识库,基于规则的方法推导出分层布局定性规划方案,并对模型位置进行动态计算.最后,通过实验验证了分层布局规划的有效性和多样性,满足了自动生成系统对布局规划的要求.     

一种面向突发事件的文本语料自动标注方法

事件语料库是研究语义Web中事件知识的抽取、表示、推理和挖掘的基础和关键技术之一。该文以事件作为文本知识单元,在LTP分析的基础上,用序列模式挖掘算法PrefixSpan从现有的小规模语料库中挖掘事件要素的词性规则等,用同义词词林(扩展版)对触发词表进行了扩充,结合自定义的事件要素词典,采用多遍过滤、逐遍完善的思想提出一种针对大规模突发事件语料库构建的自动标注方法,在实验部分不仅与人工标注做了对比,同时与Stanford CoreNLP NER进行了对比,实验效果理想。     

高校区域大学生微博身份的精确识别方法

对高校大学生微博身份进行精确识别有利于尽早的定位大学生网络谣言、高校舆情事件的起源,为高校辅导员及相关管理部门采取线下补救措施、及时处理突发事件争取时间.以学校提供的学生信息资料为背景,让挖掘到的大学生微博信息尽可能地去匹配已有的背景信息,从而识别高校区域大学生微博帐号.分别采用3种阈值进行实验分析,证明这种循环匹配的方法可以获得较好的识别效果.     

基于模式的远监督关系抽取算法

远监督关系抽取算法能够自动将关系库中的关系与无标注的文本对齐,以进行文本中的关系抽取。目前提出的远监督关系抽取算法中,大多数是基于特征的。然而,此类算法在将实例转换为特征时,经常会出现关键信息不突出、数据集线性不可分等问题,影响关系抽取的效果。该文提出了一种基于模式的远监督关系抽取算法,其中引入了基于模式的向量,并使用了基于核的机器学习算法来克服上述问题。实验结果表明,该文提出的基于模式的远监督关系抽取算法,能够有效地提升远监督关系抽取的准确率。     

汉语名词的隐喻知识表示及获取研究

隐喻知识的表示和获取是进行隐喻计算的基础。该文把隐喻知识看作是本体和喻体的特征和属性之间的关联。主要通过惯用语导入和句法模式识别两种机制,来获取名词的隐喻知识。惯用语的隐喻比较固定和单一,从专门的词典释义中就能获取准确的隐喻特征和属性。而一般名词的隐喻知识比较复杂,该文主要依托语料库和搜索引擎,通过关键词和句法匹配来获取同一名词不同的隐喻特征及对应属性。该项工作的结果,对隐喻句隐喻意义的获取和名词语义属性特征的描述体系构建具有一定的价值。     

基于句本位图解树库的汉语句式实例获取

为了将中文树库更好地服务于国际汉语教学,考虑到语法教学中句式框架的整体性,该文引入基于句式结构的句本位图解树库,深入分析其结构特征,并基于句式结构的分层抽取思路,提取了蕴含在每个标注句中的句式实例,构建了汉语句式实例库,具体分为基础句式实例库和复杂句式实例库两部分。该项工作使得小规模标注树库可以获取较大规模的句式实例库,为句本位图解树库在国际汉语教学中的应用提供了一种有效的数据解决方案。     

基于保边滤波的显著目标快速分割方法

在视频中自动发掘目标并对其进行精确分割是一个非常有挑战性的计算机视觉问题。本文提出了一种基于保边滤波的显著目标快速分割方法。首先,通过融合外观特征与运动特征,将视频中的显著目标发掘转为能量函数最小化问题进行求解。其次,为了更精确地进行分割目标,融合外观的高斯混合外观模型(Gaussian mixture mode,GMM)、位置先验以及时空平滑约束构建马尔科夫随机场(Markov random field,MRF)模型,并使用图割算法进行求解。本文提出的基于保边滤波的显著目标快速分割方法,在牺牲较少的精度下,极大地提高了分割效率。最后在两个数据集上进行了对比实验,实验结果表明,本文算法的分割精度超过了其他5种目标分割方法,且加速算法在损失少量精度的情况下提高了2倍分割效率。     

无方向的三角形匹配指纹识别

目的 指纹匹配是自动指纹识别系统研究的核心内容之一,匹配算法的好坏直接影响识别系统的效能。目前,大多数点模式匹配算法都依赖于指纹方向场的求取,由于输入的指纹图像存在平移、旋转和尺度变化,因此同一个手指在不同时间获得的指纹图像的方向场是不同的,这不仅增加了计算量,也影响了指纹识别的精度。针对上述问题,提出了无方向的三角形匹配算法。方法 提出的三角形匹配算法是以平面中任意点与一个确定的三角形之间的位置结构稳定性为理论基础的。首先,分别在待识指纹图像和模板指纹图像中确定基准三角形;其次,将各个特征点与基准三角形三个顶点的距离组成有序三数组;最后,利用数组的相等程度对指纹相似度进行匹配判断。结果 采用国际标准测试库FVC2004进行综合性能比对实验,实验结果表明,与其他几种匹配算法相比,本文方法在识别精度上提高了27.97%~33.81%,在比对时间上降低了3%~5%,在不同旋转角度下误匹配率平均降低了约86.63%,对噪声、平移、旋转和形变有足够的适应能力,具有较高的容错能力和鲁棒性。结论 无方向的三角形匹配算法是一种全局模式的算法,该算法不受指纹图像方向及其位置的影响,实现过程简单,识别精度高,平均比对时间少,适用于处理不同类型的图像数据。