一种基于小字典不对等语料的跨语言词嵌入方法

双语词嵌入通常采用从源语言空间到目标语言空间映射,通过源语言映射嵌入到目标语言空间的最小距离线性变换实现跨语言词嵌入。然而大型的平行语料难以获得,词嵌入的准确率难以提高。针对语料数量不对等、双语语料稀缺情况下的跨语言词嵌入问题,该文提出一种基于小字典不对等语料的跨语言词嵌入方法,首先对单语词向量进行归一化,对小字典词对正交最优线性变换求得梯度下降初始值,然后通过对大型源语言(英语)语料进行聚类,借助小字典找到与每一聚类簇相对应的源语言词,取聚类得到的每一簇词向量均值和源语言与目标语言对应的词向量均值,建立新的双语词向量对应关系,将新建立的双语词向量扩展到小字典中,使得小字典得以泛化和扩展。最后,利用泛化扩展后的字典对跨语言词嵌入映射模型进行梯度下降求得最优值。在英语—意大利语、德语和芬兰语上进行了实验验证,实验结果证明该文方法可以在跨语言词嵌入中减少梯度下降迭代次数,减少训练时间,同时在跨语言词嵌入上表现出较好的正确率。     

基于k-means改进算法的入侵检测系统研究

入侵检测技术作为一种主动的网络安全防护技术越来越引起研究者的关注,该文以k-means算法为基础,对基于k-means算法的入侵检测系统进行了研究和分析,指出了传统k-means算法的不足,提出了相应的改进策略,在此基础上完成基于k-means改进算法的入侵检测系统的研究。     

模拟退火改进K均值算法在镜头聚类中的应用

针对基于内容的视频检索中的镜头聚类问题,采用了一种基于模拟退火思想改进的K均值聚类算法.该方法提取视频帧的时间信息、均值、方差、偏度和信息熵等颜色直方信息作为特征,利用模拟退火算法全局寻优的能力来改善K均值聚类易陷入局部极值的缺点,从而提高视频镜头聚类的准确性.理论分析和实验结果表明该方法是一种有效的视频镜头聚类算法.     

基于统计聚类方法的儿童下肢肌电信号周期识别

为运用肌电信号分析髋脱位儿童和正常儿童的差异,提出一种基于统计的聚类方法,识别步态中下肢肌电信号的周期起始时刻。使用非参数贝叶斯模型将肌电信号序列聚类为状态序列,并通过k均值聚类算法将该状态序列标记为肌肉活跃和不活跃两种状态,将肌肉活跃状态的起始时刻作为肌电信号周期的起始位置,并且利用窗函数方法提高预测准确性。实验结果表明,该方法对于预测正常儿童周期起始位置的识别误差较小,平均值为2.15%,并且在5%的置信度水平下与SampEN、SNEO和IP等检测算法相比具有较高的预测准确率。     

基于键盘行为数据的用户身份识别

用户击键行为作为一种生物特征,具有采集成本低、安全性高的特点。然而,现有的研究方法和实验环境都是基于实验室数据,并不适用于极度不平衡的真实数据。比如,在实验室数据上效果出色的分类算法在真实数据上却无法应用。针对此问题,提出了基于真实击键行为数据的用户识别算法。该方法将聚类算法和距离算法结合起来,通过比较新来的击键行为和历史击键行为相似度以实现用户识别。实验结果表明,该算法在100名用户的3015条真实击键记录组成的数据集上准确率达到88.22%,在投入实际应用后,随着样本集的增大算法的准确率还可以进一步提升。     

云环境下基于数据流的k-means聚类算法

k-means算法是一种 最常用的基于划分的聚类算法。传统的集中式k-means算法已不能适应当前呈爆炸式增长的数据规模,设计分布式k-means算法成为了目前亟需解决的问题。现有分布式k-means算法基于MapReduce计算框架且没有考虑初始聚类中心的影响。由于每个MapReduce任务均需要读写分布式文件系统,导致MapReduce不能有效表达多个任务之间的依赖关系,因此提出了一种基于数据流的计算框架,该框架建立在MapReduce之上,将数据处理过程按照数据流图建模。在该框架的基础上,提出了一种高效的k-means算法,它采用基于多次采样的初始聚类中心选取方法来实现负载均衡及减少迭代次数。实验结果表明,该算法的可扩展性较好,且效率比现有算法高。     

一种改进的k-means初始聚类中心选取算法

在传统的k-means聚类算法中,聚类结果会随着初始聚类中心点的不同而波动,针对这个缺点,提出一种优化初始聚类中心的算法。该算法通过计算每个数据对象的密度参数,然后选取k个处于高密度分布的点作为初始聚类中心。实验表明,在聚类类别数给定的情况下,通过用标准的UCI数据库进行实验比较,发现采用改进后方法选取的初始类中心的k-means算法比随机选取初始聚类中心算法有相对较高的准确率和稳定性。     

基于主题短语的搜索引擎结果聚类

为了解决搜索引擎检索结果中的主题混杂现象,帮助用户快速准确地定位到有价值的信息,提出基于主题短语的搜索引擎结果聚类方法。首先从检索结果中提取查询词并与相邻词语组成主题短语,建立包含高频独立词语及主题短语的混合向量空间模型,同时引入同义词词林对特征项进行语义扩充,最后采用改进的k-means聚类算法对搜索结果进行聚类,并为各个类别提取类别标签。实验结果表明,该算法能有效提高聚类结果的准确率。     

GPU并行加速的均值偏移算法

为克服mean shift算法计算复杂度高、运行速度慢的缺点,提出一种基于GPU的快速mean shift算法.首先使用k-means算法对图像像素进行预分类,之后在预分类、下采样后缩小的数据集上进行mean shift聚类,以有效地降低算法复杂度.此外,借助GPU的通用计算功能对k-means和mean shift分别进行并行了处理.实验结果表明,通过对图像进行预处理,有效地提高了几何模板查找在强噪声、低信噪比图像中的识别率;同时,改进后的mean shift算法的运行速度提高了近40倍,满足了高速机器视觉检测的实时性要求.     

基于谱残差和多分辨率分析的显著目标检测

根据人类视觉系统的特点,提出一种融合谱残差和多分辨率分析的显著目标检测方法。该方法通过在不同尺度上计算图像的亮度、颜色以及方向特征的谱残差,构建多分辨率显著性图谱序列,然后用线性插值方法将不同分辨率的特征显著图叠加得到3个特征显著图,再利用k均值聚类算法将每个特征显著图聚为两类,选择聚类中心距离最大的特征显著图作为最终的显著图,最后经过动态阈值处理获得图像的显著目标区域。基于自然图像的显著目标检测实验结果表明,该方法具有较强的稳定性和实用性,得到较为满意的检测结果。