基于分类词典的文本相似性度量方法

针对现有基于语义知识规则分析的文本相似性度量方法存在时间复杂度高的局限性,提出基于分类词典的文本相似性度量方法。利用汉语词法分析系统ICTCLAS对文本分词,运用TF×IDF方法提取文本关键词,遍历分类词典获取关键词编码,通过计算文本关键词编码的近似性来衡量原始文本之间的相似度。选取基于语义知识规则和基于统计两个类别的相似性度量方法作为对比方法,通过传统聚类与KNN分类分别对相似性度量方法进行效果验证。数值实验结果表明,新方法在聚类与分类实验中均能取得较好的实验结果,相较于其他基于语义分析的相似性度量方法还具有良好的时间效率。     

基于语义的组件组合方法研究

在基于组件的一般性应用系统中,面向自然语言描述需求的组件自动组合技术的研究仍然存在很多挑战。但是,在限定的上下文中,以基于语义的方式对特定应用提供组件自动组合的方法仍然是可行的。采用关键字描述语义信息,提出了一种基于语义的组件组合方法,对组件和请求过程建模,采用规划器搜索组件序列,完成组件的自动组合。方法已经应用于航天器自动化测试数据查询应用系统中,取得了较好的应用效果。     

Experimental study on the extraction and distribution of textual domain keywords

Domain keywords of text play a primary role in text classifying, clustering and personalized services. This paper proposes a term frequency inverse document frequency (TFIDF) based method called TDDF (TFIDF direct document frequency of domain) to extract domain keywords from multi‐texts. First, we discuss the optimal parameters of TFIDF, which are used to extract textual keywords and domain keywords. Second, TDDF is proposed to extract domain keywords from multi‐texts, which takes document frequency of domain into account. Finally, the distribution of domain keywords on scientific texts is studied. Experiments and applications show that TDDF is more effective than the optimal TFIDF in the extraction of domain keywords. Domain keywords accord with normal distribution on a single text after deleting the ubiquitous domain keywords. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.     

云存储中支持属性撤销的多关键词可搜索加密方案

云存储的便捷性和管理高效性使得越来越多的用户选择将数据存放在云端。为支持用户对云端加密数据进行检索,提出云存储中基于属性加密支持属性撤销的多关键词搜索方案。采用线性秘密共享矩阵来表示访问控制结构,实现密文细粒度访问控制,在属性撤销过程中不需要更新密钥,应对用户属性变更的情况,在此基础上构造基于多项式方程的搜索算法支持多关键词搜索,从而提高搜索精度。理论分析和实验结果表明,该方案具有陷门不可伪造性和关键词隐私性,能够保证用户数据的隐私和安全,相比CP-ABE方案,具有较高的存储性能和计算效率,功能性更强。     

基于维基百科的领域概念语义知识库的自动构建方法*

针对为检索服务的语义知识库存在的内容不全面和不准确的问题,提出一种基于维基百科的软件工程领域概念语义知识库的构建方法;首先,以SWEBOK V3概念为标准,从维基百科提取概念的解释文本,并抽取其关键词表示概念的语义;其次,通过概念在维基百科中的层次关系、概念与其它概念解释文本关键词之间的链接关系、不同概念解释文本关键词之间的链接关系构建概念语义知识库;接着, LDA主题模型分别和TF-IDF算法、TextRank算法相结合的两种方法抽取关键词;最后,对构建好的概念语义知识库用随机游走算法计算概念间的语义相似度;将实验结果与人工标注结果对比发现,本方法构建的语义知识库语义相似度准确率能够达到84%以上;充分验证了所提方法的有效性。     

信息融合中重要性测度的区间估计

在现代信息融合中,各个信源之间的相关性使得已不能再用简单的加权平均线性模型来描述,而需要采用非线性模型描述．文中针对基于Ｓｕｇｅｎｏ积分的非线性模型,提出了一种对重要性测度进行估计的方法,该方法仅需比较运算,简便有效,特别适合于有大量信源的大型信息融合系统和实时获得信源证据度信息情况的场合,并指出证据度信息中仅包含重要性测度的区间估计信息,未含有其点估计信息．最后还给出了估计的例子．     

交齿形微带滤波器特性的时域分析

利用时域有限差分法结合Ｆｏｕｒｉｅｒ 变换分析了交齿形微带滤波器．给出了时域模拟中Ｇａｕｓｓｉａｎ 脉冲激励问题空间时脉冲参数必须满足的条件,以限制数值色散误差和尽可能利用信号能量．讨论了尺寸微变和不同齿数对交齿形微带滤波器性能的影响．分析表明,结构尺寸变化对滤波器通带性能的影响较小,而齿数变化对滤波器通带性能的影响相对较大,并可能出现新的通带     

雷达目标双谱持征分析与分类方法研究

利用复信号双谱估计技术分析了常规相参雷达实测飞机目标回波信号,研究指出目标回波是典型的非高斯信号,且其双谱分布区域信息较好地反映了目标的部分散射调是特性,可作为目标分类特征,在此基础上,提出一种目标双谱特征抽取和模板构造方法。利用双谱经阈值化处理后的二值特征图,分别定义了“核”和“域”来表征目标双谱分布区域的共性和范围,并用其构造目标模板,实测数据实验结果表明了该方法在分类效果和特征降维方面的有效     

一种用蒙特卡罗法分析电路的高效交换抽样法

提出一种在各随机变量产生随机样本时的交换抽样法,以减少在抽样计算中的工作量,从而提高蒙特卡罗法的计算效率。通过算例说明这一方法能使计算时间显著地缩短。     

基于轨迹行为模式特征的视频拷贝检测算法

为了有效地利用视频的时域运动信息来提高视频拷贝检测的精度和鲁棒性,提出一种基于特征点轨迹行为模式的拷贝检测算法.首先从视频连续帧中提取特征点轨迹的行为模式特征,然后采用视觉关键词典技术构造视频的运动特征,最后基于运动特征的相似度进行视频拷贝检测.该算法在TRECVID标准数据集上取得了较高的检测精度.实验分析表明,基于轨迹的运动特征具有较强的描述区分能力,对各种常见的拷贝变化具有鲁棒性.