基于分布的中文词表示研究

针对基于分布的中文词表示构造过程中的参数选择问题进行了系统性的研究。选择了六种参数进行对比实验,在中文语义相似度任务上对不同参数设置下得到的中文词表示的质量进行了评估。实验结果表明,通过选择合适的参数,基于分布的词表示在中文语义相似度任务上能够得到较高的性能,而且,这种高维的词分布表示的质量甚至优于目前流行的基于神经网络（Skip-gram）或矩阵分解（GloVe）得到的低维的词表示。     

基于互信息的湖泊日水位预测——以西洞庭湖为例

鉴于传统的湖泊水位预测在输入因子选择时具有一定的盲目性,以西洞庭湖为例,利用基于互信息的输入因子选择法建立了日水位预测模型。按河流生态功能将水文年划分为枯水期、汛前涨水期、汛期、汛后退水期4个时期,然后分期计算影响湖泊日水位的自变量与日水位的互信息,并引入广义相关系数将互信息归一化,选出各时期互信息最大的自变量因子作为模型的输入变量。经过模型计算与数据分析可得:F检验结果显著,回归值与实测值的相关度高,剩余标准差小。由此证明用互信息筛选出的因子作为模型的输入变量能取得较好的精度并在实际中易于操作。     

基于质子串分解的网络新词抽取

发现网络新词在中文信息处理方面具有非常重要的作用和意义.本文提出了一种基于质子串分解的网络新词抽取方法.首先,从网络上下载语科;然后,使用分解得到质串:并在其基础上,进一步使用改进的检验方法结合质子串分解方法抽取具有复杂结构的合串并比较验证新词:实验结果显示,该算法有效地提高了网络新词抽取的精确度.     

基于Lucene和LSA的法律咨询系统

本文设计的法律咨询系统,结合法律行业的现状,以中文问答系统为原型,结合了开源数据检索项目Lucene.net,扩展了数据的存储类型. 本文借助中科院研发的中文分词系统,集成到Lucene.Net平台上,弥补了其分词不足. 并使用互信息技术,使同义的法律相关词语优先进行检索. 在中文问答系统的答案提取时,经常出现答案的“漏取”和“错取”的情况,本文提出了一种基于潜在语义分析（LSA）的问题和答案句子相似度计算方法,利用空间向量模型作为表示方法,借助潜在语义分析理论,通过奇异值分解的降维方法构建了一个低维的语义空间,并在语义空间上实现了问题与答案句子相似度计算. 经试验证明,本系统具有较精准的查询正确率以及较少的运行计算时间.     

结合PCM和MIE的多模态图像配准方法

针多模态图像配准问题,提出了一种基于相位一致性模型（PCM）和互信息熵（MIE）的配准方法.通过相位一致性模型同时提取多模态图像的角点和边缘特征,在边缘图上取角点的邻域,依据邻域间互信息熵的最小值在估计区域搜索匹配特征,利用RANSAC算法去除错配,进而确定待配准图像间的变换参数.实验表明：该方法达到了像素级配准精度、求解稳定,对多模态引起的非线性灰度变化、光照变化、噪声等都具有较强的鲁棒性;计算精度较基于同类特征的配准方法高,角点、边缘等几何特征综合运用在多模态图像配准中效果良好.     

基于小波分解和最大互信息的图像配准方法研究

研究了基于最大互信息图像配准的理论和实现算法,提出了将小波分解与之相结合的算法,证明了该算法优于基于最大互信息的图像配准。通过实验数据比较可以得出,提出的基于小波分解和最大互信息的图像配准的算法可以有效地提高配准的速度和具有较好的配准效果。     

中文文本分类中特征提取的方法

讨论了文本分类系统中的特征提取方法.探讨了文档频率(DF)、信息增益(IG)、互信息算法(MI)三种不同的特征提取方法对中文文本分类的影响,并提出了一种结合信息增益和互信息的特征提取方法.实验表明本文提出的特征提取方法一定程度上提高了中文文本分类准确性.     

Oil monitoring methods based on information theory

To evaluate the wear condition of machines accurately,oil spectrographic entropy,mutual information and ICA analysis methods based on information theory are presented. A full-scale diagnosis utilizing all channels of spectrographic analysis can be obtained. By measuring the complexity and correlativity,the characteristics of wear condition of machines can be shown clearly. The diagnostic quality is improved. The analysis processes of these monitoring methods are given through the explanation of examples. The availability of these methods is validated and further research fields are demonstrated.     

互信息域中的无参考图像质量评价

目的无参考图像质量评价是近几年来的研究热点,具有深远的现实意义和广泛的应用价值,提出一种基于互信息的无参考图像质量评价方法。方法该方法使用原始自然图像及其对应的规范化亮度图像和局部标准差图像作为输入,利用自相关互信息对输入图像邻近像素间的相关性进行量化,并引入多尺度分析得到图像在两个尺度上的互信息特征,最后使用支持向量机(SVM)在LIVE图像数据库上训练学习,从而对多类失真图像进行客观质量评价。结果在LIVE图像数据库中对本文算法进行性能测试,实验结果显示该算法得到的评价结果与人眼主观评价结果之间的平均相关系数高达0.93,总体分类准确率达到79%,性能足以与当前主流的全参考、无参考方法相竞争。结论本文方法有别于传统的基于变换的无参考图像质量评价方法,将着眼点放于自然图像邻近像素之间的固有联系上,并取得了较好的实验效果。由于没有使用图像变换并从全局域进行考虑,本文方法具有较低的时间复杂度。     

基于互信息和众数的类间关系研究

簇间关系的评估对于确定许多现实中的关键未知信息具有重要作用,可被广泛应用在犯罪侦查、进化树、冶金工业和生物嫁接等领域。提出了一种称为“众数模式+互信息”的方法对簇间关系进行排序。该方法使用众数模式从每个簇中寻找具有代表性的对象,使用互信息衡量簇间的关联程度。由于该方法利用簇间关系判断簇与簇的联系程度,所以它不同于传统的分类和聚类。在图形和癌症诊断数据上的实验表明了该算法的有效性。