多媒体文本数据的模式挖掘方法

给出了多媒体文本数据挖掘（MTM）的定义和分类,提出了多媒体文本数据挖掘过程模型（MTMM）及其特征表示,讨论了多媒体文本类挖掘方法,MTM与Web挖掘的区别与联系,以期发现有用的知识或模式,促进MTM的发展和应用。     

基于人类视觉系统的交通标志优化分割方法

交通标志的有效分割是交通标志识别系统中的关键问题.针对禁令标志颜色特征,结合人类视觉系统的颜色感知特点,首先以颜色分量R（红）、G（绿）、B（蓝）作为输入特征量构造颜色特征粗分类器,再通过计算粗分类结果的特征量与红色特征类标准样本中心的矢量余弦,得到颜色相似度特征灰度图,用改进的Otsu方法实现标志的最终分割,最后给出了通过训练粗分类器优化分割结果的方法.实验结果表明,本文的分割方法可在不同气候条件下,有效地提高交通标志分割效率,具有较好的鲁棒性.     

基于改进RI方法的文本聚类

旨在通过考虑特征词汇的潜在语义和自身的重要性来提高文本聚类效果,研究基于RI方法的文本向量表示方法。首先,对基于RI方法构建的特征词汇随机索引向量中+1和-1向量元素出现位置进行约束,以避免在构建特征词汇上下文向量时可能造成该特征词汇潜在语义丢失现象;其次,在生成文本向量时考虑特征词汇自身重要性来改进权值的计算;最后,在测试数据上对基于RI方法的文本向量表示进行聚类效果测试与对比分析,结果表明采用基于RI方法能提高文本聚类效果。     

复杂背景下的宫颈癌细胞图像分割方法

提出了一种基于完备色差模型的分割方法.利用优化的颜色空间模型转换公式,将宫颈癌细胞图像从RGB颜色模型转换为HSV颜色模型,对H、S、V通道分别进行最大类间方差直方图均衡化,构造最优色差模型实现图层重组,然后通过阈值分割结合特征参数筛选完成细胞从复杂背景中的提取.在VC++和OpenCV开发系统予以实现.实验结果表明,在处理背景与目标细胞色彩相似的宫颈癌细胞图片时,能够得到准确、完整的分离结果,弥补了传统分割方法的不足.     

规模养种生态能源工程系统中种植模式优化

在利用系统动力学理论研究规模养种生态能源系统工程基础上,设计了种植模式优化的多目标线性规划模型,实现了系统动力学理论和优化模型的结合,研究结果为冬闲田开发工程中的种植模式具体实施提供了科学决策依据。     

基于用户关系的维吾尔文微博数据获取方法的研究

目前,互联网上的大部分群体性数据资源集中在微博、论坛等社交网络上.跨语言社会舆情分析是我国智能信息处理的一个研究热点.维吾尔语是我国主要少数民族语言之一,为了构建一个好的跨语言舆情分析系统,维吾尔文微博的数据获取显得尤为重要.维吾尔文微博数据获取最大的难点是微博开发商不提供API.本文以技术和经济为基础的"Guduk"微博为研究对象,提出了一种基于用户关系的维吾尔文微博数据获取爬虫系统方案,此方案解决了在不提供API情况下的数据获取难点.本文的研究为跨语言舆情分析系统提供大量的维吾尔文社交网络数据资源、数据获取方法和技术.     

语音识别中基于语谱图 的语音音素分割方法

语谱 图在语音分析方 面 有着广泛 的应用.音素的 自动分割是语音识别过程中的一个基本阶段,它 将把语音句子按音素特征 进行分割.本文提出 了一 个音素 自动分割的方法 ;使用了两个表示 语谱图密度变化 的形变函 数,以及 自适应阂值技术来 定位每个音素段的边 缘.这个方法在 计算机 上 具体实现 后.我们对取于 一 个 语谱图数据 库的一组 实验数据,用本 文所介绍 的自动分割方法划分 音素,将所得结果与 由一 语音学家分 割的结果进行 比较,得到 的识别率高于 93 %.这 个方法作为语音识别系 统的一 部分.已经在一 个语音分析 系统中使用.     

游客情感计算的文本大数据挖掘方法比较研究

旅游文本大数据以其方便、快捷和低门槛的特点为游客情感计算提供了极大便利,已经成为旅游大数据的主要来源之一。基于大数据理论和情感理论,以文本大数据为数据源,在全面梳理国内外情感计算相关成果的基础上,利用人工智能中的逻辑/算法编程方法、机器学习方法、深度学习方法对旅游文本大数据进行挖掘,探索最佳的基于文本大数据的游客情感计算方法。研究发现：（1）基于情感词典的游客情感计算模型,其核心是构建情感词典和设计情感计算规则,方法简单,容易实现,适用语料范围广。（2）机器学习,用统计学方法抽取文本中的特征项,具有非线性特征,可靠性较线性特征的情感词典方法高。（3）基于深度学习技术的游客情感计算,效果良好,准确率在85%以上。训练多领域的文本语料易于移植,实用性强,且泛化能力好,较适合大数据时代游客情感计算研究。     

游客情感计算的文本大数据挖掘方法比较研究

旅游文本大数据以其方便、快捷和低门槛的特点为游客情感计算提供了极大便利,已经成为旅游大数据的主要来源之一。基于大数据理论和情感理论,以文本大数据为数据源,在全面梳理国内外情感计算相关成果的基础上,利用人工智能中的逻辑/算法编程方法、机器学习方法、深度学习方法对旅游文本大数据进行挖掘,探索最佳的基于文本大数据的游客情感计算方法。研究发现：（1）基于情感词典的游客情感计算模型,其核心是构建情感词典和设计情感计算规则,方法简单,容易实现,适用语料范围广。（2）机器学习,用统计学方法抽取文本中的特征项,具有非线性特征,可靠性较线性特征的情感词典方法高。（3）基于深度学习技术的游客情感计算,效果良好,准确率在85%以上。训练多领域的文本语料易于移植,实用性强,且泛化能力好,较适合大数据时代游客情感计算研究。     

流水线模数转换器系统功耗建模与优化方法

针对低功耗应用的需求,对流水线模数转换器(ADC)的系统功耗进行了研究与分析,深入探讨了余量放大器电流、级分辨率分配、热噪声限制、电容缩减系数以及前级采样保持电路等因素对系统功耗的影响.在分析基础上进行了功耗建模,导出系统总功耗.同时,提出采用混合搜索算法来同时优化流水线每一级的精度和单位电容值,实现了一个可以自动完成整个优化过程的CAD工具,应用该工具分别在不同优化条件下对10～15位流水线ADC进行了优化,并给出了14位,100MS.s-1 ADC的具体优化结果.     

融合形态学连通域和CV模型的民族服饰图案纹样元素分割方法

对民族服饰图案进行自动分割以提取图案纹样元素,是民族服饰图案素材库构建急需解决的难题。通过融合形态学连通域标记和CV模型（MCC-CV）,提出了一种民族服饰图案自动分割方法,首先对民族服饰图案进行预处理,然后采用形态学连通域标记算法获得待分割目标的位置和大致轮廓信息,对CV模型进行初始化,最后通过CV模型对不同分割目标进行边缘追踪,以实现民族服饰图案纹样元素的自动分割。实验表明,融合形态学连通域和CV模型的民族服饰图案纹样元素自动分割方法在边界召回率（BR）为0.5时,分割准确率为60%,与其他自动分割算法相比,该算法更为有效,满足了民族服饰图案素材库建设对图案纹样元素分割的基本要求。     

融合形态学连通域和CV模型的民族服饰图案纹样元素分割方法

对民族服饰图案进行自动分割以提取图案纹样元素,是民族服饰图案素材库构建急需解决的难题。通过融合形态学连通域标记和CV模型（MCC-CV）,提出了一种民族服饰图案自动分割方法,首先对民族服饰图案进行预处理,然后采用形态学连通域标记算法获得待分割目标的位置和大致轮廓信息,对CV模型进行初始化,最后通过CV模型对不同分割目标进行边缘追踪,以实现民族服饰图案纹样元素的自动分割。实验表明,融合形态学连通域和CV模型的民族服饰图案纹样元素自动分割方法在边界召回率（BR）为0.5时,分割准确率为60%,与其他自动分割算法相比,该算法更为有效,满足了民族服饰图案素材库建设对图案纹样元素分割的基本要求。     

无穷多目标优化的Geoffrion真有效性及其在鲁棒优化中的应用

在多目标优化中,Pareto有效性体现了目标之间的妥协与补偿,而Geoffrion真有效性能保证补偿是有界的.本文对有无穷多个目标的优化问题引入了真有效性,完整保留了Geoffrion的结构.基于一族锥,揭示了Geoffrion真有效性的特点及其与Pareto有效性的区别.并将Geoffrion真有效性的思想用于鲁棒优化,得到了著名的Hurwicz决策准则.     

融合蚁群算法与支持向量机的网络流量预测

网络流量的精确预测对控制网络拥塞有效控制有着重要意义。支持向量机是一种新的机器学习方法,能有效解决非线性、小样本及高维等问题。因为支持向量机的训练参数的取值与其预测能力有着较大关系,所以经常采用遗传算法选取训练参数。但是,遗传算法容易陷入局部极值,而蚁群算法     

塔北哈拉哈塘地区走滑断裂分段特征及其与油气成藏的关系

塔北哈拉哈塘地区奥陶系碳酸盐岩油气资源丰富,走滑断裂是该地区油气成藏最主要的控制因素.基于最新的高精度三维地震资料,借助最大波谷振幅属性提取的物探手段,结合走滑断裂的理论模型,探讨了哈拉哈塘地区走滑断裂的分段特征及其与油气成藏的关系.研究表明,哈拉哈塘地区主干走滑断裂平面不是连续不断的,而是由一系列雁列排布的R剪切断裂组成,具有明显的分段性：断阶带（overlap）发育成的P剪切断裂与R剪切整体构成辫状的构造样式;而在R剪切末端,派生出R'剪切、T剪切等次级断裂,组成马尾或羽状构造.不同区带具有不同的油气成藏条件：断阶带,受挤压应力控制发育局部背斜,为油气运移的长期指向区,而背斜翼部沿断层发育的串珠储集体为油气聚集提供了有效空间;走滑断裂末端的马尾构造区,断裂数量多、地势低,发育规模储集体,但油气易沿断裂向高处运移,油气保存条件较差.     

基于振荡序列的灰色GM(1,1|sin)幂模型及其应用

针对现实中普遍存在的振荡序列预测问题,传统灰色模型的预测效果并不理想。为此,在现有灰色GM(1,1|sin)模型基础上,提出了GM(1,1|sin)幂模型,给出了最小二乘准则下的参数计算公式;构建了以平均模拟相对误差最小化为目标的非线性优化模型,利用粒子群优化算法求得最优参数。最后,将新模型应用于城市交通流和高新技术产品出口额模拟预测,并将预测结果与传统GM(1,1)模型、GM(1,1)幂模型和GM(1,1|sin)模型进行了比较,结果表明,新模型具有更高的模拟精度,更适合对振荡序列的预测分析。     

基于振荡序列的灰色GM(1,1|sin)幂模型及其应用

针对现实中普遍存在的振荡序列预测问题,传统灰色模型的预测效果并不理想。为此,在现有灰色GM(1,1|sin)模型基础上,提出了GM(1,1|sin)幂模型,给出了最小二乘准则下的参数计算公式;构建了以平均模拟相对误差最小化为目标的非线性优化模型,利用粒子群优化算法求得最优参数。最后,将新模型应用于城市交通流和高新技术产品出口额模拟预测,并将预测结果与传统GM(1,1)模型、GM(1,1)幂模型和GM(1,1|sin)模型进行了比较,结果表明,新模型具有更高的模拟精度,更适合对振荡序列的预测分析。     

折线Mamdnai模糊系统及其权值参数的萤火虫优化算法

折线Mamdnai模糊系统是基于折线模糊数的线性运算构造的系统模型,其主要特点是前件模糊集及后件中心连接权均取值于由有限个有序点决定的折线模糊数.依据折线模糊规则建立了折线Mamdnai模糊系统模型,进而基于适应度函数、荧光素和决策半径设计了该系统权值参数的萤火虫优化算法,以优化该系统的后件中心连接权参数.最后,通过一个双输入单输出仿真实例,验证了该萤火虫优化算法的有效性.     

三值FPRM电路极性间转换算法及其在面积优化中的应用

通过对三值FPRM(Fixed-polarity Reed-Muller)展开式和四值列表技术的研究,提出了一种三值FPRM电路极性间转换算法,并将其应用于电路面积优化.首先根据四值RM(Reed Muller)逻辑多项式系数的计算方法,推导出三值FPRM展开式极性间系数转换算法;然后利用该算法,结合三值模代数特点以及电路面积估计模型,沿非循环格雷码极性遍历路径进行三值FPRM电路面积最佳极性搜索,得到面积最优的FPRM电路.最后对8个MCNC基准电路进行测试,结果表明：与0极性Reed-Muller电路相比,三值FPRM电路的面积平均减少56.2%.