基于条件随机场的中医临床病历命名实体抽取

中医临床病历是中医重要的科研数据资源,但目前临床病历仍以文本为主要表达形式,对病历数据深入分析的前提是进行结构化信息抽取,而命名实体抽取是其基础性步骤。针对中医临床病历的命名实体,如症状、疾病和诱因等的抽取问题,通过手工标注的413份病历数据(以中文字为特征)与4类特征模版,将条件随机场(CRF)、隐马尔科夫模型(HMM)和最大熵马尔科夫模型(MEMM)用于中医病历命名实体抽取的实验,并进行比较分析。结果表明,结合合适的特征模版,CRF命名实体抽取方法取得了较好的性能,F1值的症状达到0.80,疾病名称达到0.74,诱因0.74。与HMM和MEMM相比,CRF有最高的准确率和召回率,是一种较为适用的中医临床病历命名实体抽取方法。     

基于相似重复记录检测的特征优选方法研究

目前已有的重复记录检测方法大多数基于"排序&合并"的思想,其检测精度不高、执行检测的代价过大.针对这些问题,提出了一种分组模糊聚类的特征优选方法.该方法首先进行分组记录的属性处理,以有效降低记录属性的维数,并获得分组中的代表性记录,然后采用一种相似度比较计算方法进行组内相似重复记录的检测.理论分析和实验结果表明,该方法有较高的识别精度和检测效率,能较好地解决大数据集中相似重复记录的识别问题.     

基于多尺度特征的双层隐马尔可夫模型及其在行为识别中的应用

借鉴人类视觉感知所具有的多尺度、多分辨性的特性,针对智能视频监控系统的人体运动行为识别,提出了一种基于多尺度特征的双层隐马尔可夫模型.根据人体行为关键姿态数确定HMM的状态数目,发掘人体运动行为隐藏的多尺度结构间的关系,将运动轨迹和人体姿态边缘小波矩2个不同尺度特征应用于2层HMM,提供更为丰富的行为尺度间的相关信息.分别用Weizmann人体行为数据库和自行拍摄的室内视频,对人体运动行为识别进行仿真实验,结果表明,五状态HMM模型更符合人体运动行为特点,基于多尺度特征的五状态双层隐马尔可夫模型具有较高的识别率.     

基于内容的图像检索技术研究

阐述基于内容的图像检索研究中存在的问题,并介绍其基本原理、检索方法、关键技术以及研究的进展和趋势.     

基于方向矢量的多特征融合粒子滤波人体跟踪算法研究

针对传统的多特征融合粒子滤波跟踪算法计算量大、不利于实时性、人群拥挤遮挡时容易出现跟踪匹配错误等情况,提出了基于方向矢量的多特征融合粒子滤波跟踪算法.该算法首先将人体颜色特征与轮廓特征进行乘性融合和加性融合后相加并加上两者的不确定性的乘积,以便能够根据两种特征的实际贡献率来调节各自在跟踪过程中所占的权重比例,从而提高了跟踪的准确性;其次结合方向矢量,根据先前的跟踪信息来预测运动物体可能运动的范围从而减少了粒子迭代计算量;最后通过动态调节窗口将合并的人体进行分离处理.实验证明,本方法能够在复杂情况下对人体进行实时准确的跟踪.     

话题跟踪中静态和动态话题模型的核捕捉衰减?

话题跟踪是一项针对新闻话题进行相关信息识别、挖掘和自组织的研究课题,其关键问题之一是如何建立符合话题形态的统计模型.话题形态的研究涉及两个问题,其一是话题的结构特性,其二是话题变形.对比分析了现有词包式、层次树式和链式这3类主流话题模型的形态特征,尤其深入探讨了静态和动态话题模型拟合话题脉络的优势和劣势,并提出一种基于特征重叠比的核捕捉衰减评价策略,专门用于衡量静态和动态话题模型追踪话题发展趋势的能力.在此基础上,分别给出突发式增量式学习方法和时序事件链的更新算法,借以提高动态话题模型的核捕捉性能.实验基于国际标准评测语料TDT4,采用NIST(National Institute of Standards and Technology)提出的最小检测错误权衡系数评测法,并结合所提出的核捕捉衰减评价方法,对各类主要话题模型进行测试.实验结果显示,结构化的动态话题模型具有最佳的跟踪性能,且突发式增量式学习和时序事件链的更新算法分别给予动态话题模型0.4%和3.3%的性能改进.     

基于边缘颜色分布的图像检索方法

提出了一种新的基于边缘颜色分布的图像检索算法。该算法将不同类型边缘附近的颜色分布作为刻画图像内容的主要特征,设计了一种紧凑的2D边缘颜色直方图来对图像的边缘颜色分布特征进行描述，既利用了局部颜色特征，又考虑了不同类型边缘的空间分布信息，克服了传统颜色直方图不能反映空间信息的缺陷。实验结果表明，该算法与其他同类方法相比，有效地提高了检索性能。     

基于角度径向变换的旋转不变纹理分类

纹理分类广泛的应用于医学图像分析等领域,纹理图像的采集因拍摄角度的变化产生一定的旋转,本文提出一种基于角度径向变换的旋转不变纹理分类方法。首先采用角度径向变换方法对图像进行特征提取,分别得到图像的角向特征向量和径向特征向量;然后将提取出的2组特征向量结合起来作为图像的整体特征向量,利用K近邻特征空间距离的分类方法进行纹理分类。选取Brodatz纹理库中的图像进行纹理分类测试,实验结果表明,该算法具有较好的旋转不变纹理分类效果。     

基于辅助特征的Web服务QoS预测

随着互联网以及Web服务技术的快速发展,相同功能的Web服务数量越来越多.在构建面向服务的应用时,服务质量（QoS）作为Web服务的非功能特性开始被越来越多的用户所重视.为了向用户推荐高质量的服务,首先我们需要对服务质量进行预测.现今有很多关于Web服务QoS预测的工作,这些研究大都关注在建模方法的优化上,忽视了辅助特征对于QoS预测的影响.着重分析辅助特征对于QoS预测的影响,例如服务类别和用户地理位置.为了实现此目标,基于因子分解机（Factorization Machines）设计并构建了一个统一的QoS预测架构,该架构可以灵活、方便地考虑进多个辅助特征.结合服务类别和用户地理位置这两类辅助特征,提出了一种QoS预测方法,并通过在真实数据上的实验证明了我们的方法的优越性.