几种开发通用题库管理系统方法的比较

研究了几种通用题库管理系统开发中的试题输入与输出方法,对这几种方法的优缺点进行比较,并给出了对应的程序代码。同时提出了自己开发通用题库管理系统中的试题的输入与输出方法,实验结果表明此方法比其它方法稳定性要好、处理效率要高。     

基于细胞神经网络和网格特征的碑刻文字识别

碑刻作为文字的载体,具有极其重要的历史价值和艺术价值。但是,因为时间的久远,其拓本大量的噪声对碑刻文字的辨识产生一定的影响。针对这种情况,提出了一种新方法,首先利用细胞神经网络（CNN）技术,去除单个碑刻文字的噪声,然后用网格特征提取方法对其进行识别。本文在MATLAB平台上进行了实例模拟,取得了较好的效果。     

一种多视角人脸检测方法

目前的人脸检测方法多是针对正面人脸,而对于多视角人脸检测还存在很大困难,有效的方法还不多。本文考虑到人脸检测中旋转人脸和侧面人脸两种多视角情况,提出了一种多视角人脸检测方法。针对平面内旋转的问题,在YCbCr色彩空间内建立肤色模型,经过处理确定人脸椭圆区域,利用基于灰度加权的主成分分析算法进行人脸的角度校正,得到偏转校正后的人脸图像。针对侧面人脸的问题,通过上下和左右2个方向的人脸旋转样本库来训练分类器,然后组合成并联分类器,再对偏转校正后的人脸图像进行人脸验证。实验结果表明,该方法可以对任意视角的人脸进行有效的检测,且有较高的检测率。     

面向医学的本体学习方法

现有的大多数本体都是通过手工构建的。本体的构建是一项费时费力的过程,特别在医学领域更是如此。对此,提出了基于中文分词和文本挖掘技术的自动领域本体构建方法,该方法能大大提高本体构建的效率,保证本体的构建质量。     

文本分类中基于概率主题模型的噪声处理方法

训练集中文本质量的好坏直接决定着文本分类的结果。实际应用中训练集的构建不可避免地会产生噪声样本,从而影响文本分类方法的实际应用效果。为此,针对文本分类中的噪声问题,本文提出一种基于概率主题模型的噪声处理方法,首先对训练集中的每个样本计算其类别熵,根据类别熵对噪声样本进行过滤;然后利用主题模型进行数据平滑,进一步减弱噪声样本的影响。这种方法不但能够减弱噪声样本对分类结果的影响,同时还保持了训练集的原有规模。在真实数据上的实验表明,该方法对噪声样本的分布具有较好的鲁棒性,在噪声比例较大的情况下仍能保持较好的分类结果。     

敏感图片自动检测系统的研究

设计并实现了一个敏感图片自动识别系统。该系统首先利用肤色模型从敏感图片中检测出肤色区域,再从图片肤色区域中,提取大量经验特征表示图像内容,然后采用Haar特征算法设计一个检测敏感部位对象的分类器,最后通过敏感部位的几何特征逐级识别正常图片与敏感图片。该检测系统具有良好的系统性能。     

类关联词约束的K-Means半监督文本聚类方法

提出了一种利用类关联词和K-Means聚类算法实现对文本文档进行分类的方法。类关联词是与类主题相关、能反映类主题的单词或短语。根据文档中包含的类关联词,形成初始聚类中心。在聚类算法过程中,类关联词提供的信息被用来约束待分类文档与聚类中心的相似度比较,加快了算法的执行。实验证明了算法的有效性。     

Supervised classification of share price trends

Share price trends can be recognized by using data clustering methods. However, the accuracy of these methods may be rather low. This paper presents a novel supervised classification scheme for the recognition and prediction of share price trends. We first produce a smooth time series using zero-phase filtering and singular spectrum analysis from the original share price data. We train pattern classifiers using the classification results of both original and filtered time series and then use these classifiers to predict the future share price trends. Experiment results obtained from both synthetic data and real share prices show that the proposed method is effective and outperforms the well-known K-means clustering algorithm.     

一种基于Vague-Sigmoid核的支持向量机研究

Sigmoid核最初起源于神经网络,目前在支持向量机中也得到了广泛应用,但由于核矩阵的非半正定性,其应用受到一些限制.研究表明Sigmoid核可以用简单的模糊三角隶属函数来近似替代,使得其学习效率能进一步提高.本文首先分析模糊支持向量机的特性,将模糊理论用于支持向量机的核中,并在此基础上提出了基于Vague-Sigmoid核函数的支持向量分类器.该方法充分结合了Vague集的自身优势,用基于Vague集的相似度量来代替了常规中的样本间的点积计算方法.将文中提出的方法应用于标准数据集中,并与传统的Sigmoid核方法、Fuzzy -Sigmoid核方法进行了实验分析, 实验表明文中提出的方法在不损失精度的情况下,能较好的提高算法的执行效率,取得了较好的实验结果;同时也表明在支持向量机中能利用Vague-S igmoid核取代替传统的Sigmoid核,从而减少对Sigmoid核的限制.     

基于协同过滤的垃圾邮件过滤系统

针对当前垃圾邮件过滤技术中邮件性质评价难及邮件附件判断难的问题,提出协同过滤模型,设计一个多层次垃圾邮件过滤系统。该系统针对垃圾邮件一般群发给多人的特点,提取用户的操作和阅读速度进行反馈,利用他人的反馈结果进行协同过滤。实验和分析结果表明,协同过滤技术有效地提高了垃圾邮件过滤的召回率。