苗族刺绣纹样之图形语言分析

图形语言分析的研究目的是解决图形符号以及符号组合的语义内涵。本文以凯棠型苗绣纹样为具体研究对象,从语言结构特点出发,分析了纹样的造型、色彩、风格特征以及语义内涵,并借助于现代形式语言对传统苗绣纹样的转换作可行性分析,尝试表达意义的重构。     

一种主动感知的纹理图像检索方法(英文)

基于Contourlet变换和支持向量机提出了一种新的纹理图像检索方法。在这种方法中,能量和广义高斯分布参数被用做Contourlet子带图像的特征。通过这种表示,提出了由一类和二类支持向量机组成的两阶段检索算法来完成感知相似性测度。通过具有640个纹理图像的VisTex库和具有1760个纹理图像的Brodatz库证明了所提方法的有效性。实验结果表明,对于这两个纹理库,新的纹理图像检索方法的平均检索率分别达99.38%和98.07%。     

基于多类别支持向量机的城市交通网络模式分类研究

在网络层次上进行区域交通信号控制、交通分配和路径诱导是缓解交通堵塞的有效途径之一。为进一步提高城市交通网络分类检测的准确性,将支持向量机（Support Vector Machine）应用于交通事件的模式分类研究。通过提出一种基于多类别支持向量机的交通模式分类方法,设计了适合该检测系统的网络结构。仿真结果表明：相对于其他算法,城市交通网络的状态可分为数量有限且不同类型的模式,并且这些模式不断重复出现,当系统识别出网络处于某种模式时,就可参照事先确定的优化参数及策略进行交通控制和诱导,以缓解交通拥塞,提高交通系统的运行效率。该网络结构对于小样本数据具有检测率高、误报率低的优点,完全适用于城市交通的模式分类,同时也存在不足之处,指出了今后进一步研究的方向。     

模式识别和支持向量机在复合材料优化设计中的研究和应用

论述了复合材料设计及优化的基本研究方法,介绍模式识别和支持向量机人工智能法,举例详述复合材料设计及优化中的两种智能法,总结两种智能融合法在复合材料优化设计中的分类、建模、预测等基本研究方法和应用。举例说明模式识别和支持向量机在复合材料优化设计中重要的研究价值。最后对该领域的发展提出若干建议。     

基于MCS-51单片机的洗衣机控制系统设计

根据洗衣机的控制要求,从功能要求、硬件设计、软件设计三个方面描述了一个以MCS-51单片机为控制核心的洗衣机控制系统。给出了硬件线路框图和相关的控制程序流程图。     

粗糙集理论的双重学习方法研究

提出了一种新的粗糙集双重学习方法,该方法能用遗传算法实现外层学习,用规则提取方法进行内层学习．其基本思想是：首先引入遗传算法,将属性编码,并针对不同的属性组合进行规则提取;然后用测试样本对规则集进行检验,并基于所得到的识别率建立适应度函数;最后在合适的遗传算子下获取最佳的属性组合及相应的知识规则．与其他方法相比,本文所提粗糙集双重学习方法集属性约简和规则提取于一体,整个过程具有很强的自适应能力．最后,用算例对本文方法进行了验证．     

高炉铁水硅含量预报的ICA-SVM建模方法

提出了一种基于改进的动态独立分量分析（independent component analysis, ICA）和支持向量机(support vector machine, SVM)的高炉铁水硅含量预报模型建模方法．采用动态ICA方法对样本数据进行特征提取,消除生产工艺参数之间的相关性．在此基础上,再使用目前计算复杂性较小的最小二乘SVM算法建立高炉铁水硅含量预报的动态递推模型,并引入了遗传算法以优化模型性能．以某钢厂高炉实际生产数据进行了应用实验,并与现有的时间序列分析、人工神经网络和基本SVM建模方法进行了对比．实验统计结果表明,本文方法显著提高了铁水硅含量的预测命中率．     

Web检索查询意图分类技术综述

查询分类是近年来信息检索领域的研究热点,并且在很多领域得到了广泛地关注。主要讨论根据查询的意图进行分类的研究工作,从查询分类的诞生背景、关键技术、所使用的分类方法和评价方法方面进行综述评论,提出了查询意图分类面临的问题和挑战。认为缺乏权威的评测标准、在大规模数据集上的未经全面测试的性能、如何准确地获取查询的特征以及如何证明分类体系的完备性和独立性是目前查询意图分类研究的关键问题。     

语言学组合特征在语义关系抽取中的应用

语义关系抽取是信息抽取中的一个重要的研究领域。目前基于特征向量的语义关系抽取已经很难通过发掘新的特征来提高抽取的性能。本文提出了一种特征组合方法,通过在各种词法、语法、语义的基本特征内部及特征之间进行合理的组合形成组合特征,使用基于支持向量机的学习方法,使得关系抽取的准确率和召回率得到了提高。在ACE 2004语料库的7个关系大类和23个关系子类抽取实验中F值分别达到了66.6%和59.50%。实验结果表明通过对基本语言学特征进行组合所得到的组合特征能够显著地提高语义关系抽取的性能。     

基于派生文法的日—蒙动词短语机器翻译研究

本文探索了源语为日语,目标语为蒙古语的动词短语机器翻译系统的实现方式。基于主张日语不活用的派生文法,重新分析日语附加成分。将日语的词干和附加成分转换到蒙古语的词干和附加成分之后,运用蒙古语的语音规则来处理并生成动词短语。在此基础上试做了日—蒙动词短语机器翻译系统。对30篇日文报道的403个动词短语进行测试,取得了95.78% 的正确率。