二值响应数据贝叶斯中位数估计

中位数回归是一种稳健的估计方法,在实践中有着广泛应用.基于贝叶斯方法研究二值响应数据的中位数估计问题,通过引入合适的潜在变量得到了贝叶斯层次模型,进而得到易于后验抽样的吉布斯抽样程序.为验证新方法估计的稳健性,通过大量数据模拟,并与已有方法进行比较,得到了满意的结果.最后实例数据分析进一步证明了所提方法的有效性.     

基于深度CRF模型的图像语义分割方法

从图像中提取多种特征向量堆叠为一个高维特征向量用于图像语义分割,会导致部分特征向量的分类能力减弱或丢失。针对此问题,提出了一种结合深度卷积神经网络AlexNet和条件随机场的图像语义分割方法。利用预训练好的AlexNet模型提取图像特征,再通过条件随机场对多特征及上下文信息的有效利用来实现图像的语义分割。与利用传统经典特征的方法进行对比,实验结果表明:在利用AlexNet模型提取特征进行图像语义分割时,Conv5层为最有效的特征提取层,在Stanford background和Weizmann horse数据集下的识别准确率分别为81.0%和91.7%,均高于其他2种对比方法,说明AlexNet可以提取更有效的特征,得到更高的语义分割精度。     

英汉空间范畴化对比分析——以in、on和(在)……上、(在)……里为例

在人类所有的概念范畴中,空间范畴是最基本、最重要的范畴之一,它反映了人们对事物间各种空间关系的认知、分类和组织.本文以认知语言学的范畴化理论为基础考察了英语介词in、on与汉语的(在)……上、(在)……里在空间范畴化上的异同.分析结果表明:英、汉语在划分这两个空间范畴的核心成员时趋于一致,而在划分它们的非核心成员.尤其是边缘成员时则有差异.造成这种差异的深层原因是由于英、汉两个民族拥有不同的空间认知系统和习惯,并在观察空间关系时采取了不同的观察视角.     

结合语义的位置语言模型

针对位置语言模型没有考虑词与词之间语义关系的问题, 提出一种结合语义的位置语言模型。首先采用高斯核函数来度量词与词之间的位置关系; 然后提出一种平滑互信息的技术来度量词与词之间的语义关系, 证明了平滑互信息能够有效解决大量词对之间无法通过互信息来计算转移概率的问题; 还证明了位置语言模型是结合语义位置语言模型的一个特例; 最后将结合语义的位置语言模型应用于信息检索, 得到一个基于该模型的检索模型。实验结果表明, 基于该模型的检索模型在性能方面要优于基于位置语言模型的检索模型。     

一种使用混合匹配的有限服务自动组装算法

提出了语义企业服务总线的概念,并给出了相应的原型设计及实现该总线所涉及的技术.针对语义Web服务的自动组装问题,设计了一种使用混合匹配的有限服务自动组装算法,相比手工和半自动的组装方法,该算法能实现语义Web服务的全自动组装.     

基于InSAR的潜在滑坡人工智能识别——以延安宝塔区为例

基于合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术,结合热点分析和机器学习算法,进行区域高形变斜坡自动提取和潜在滑坡人工智能识别研究,以提升潜在滑坡识别效率和准确性,解决传统人工调查和目视解译无法有效识别位于高位、隐蔽性较强的潜在滑坡问题.结果表明,基于热点分析自动提取20处高形变区域,提取正确率、错分率和漏分率分别为74.31%、25.69%和11.80%,证实热点分析方法能够有效应用于InSAR高形变区自动识别和提取.基于识别的高形变区,结合历史滑坡灾害发育特征,利用机器学习算法建立潜在滑坡预测模型,采用表现最佳的自适应提升模型对自动提取区域进行预测,预测召回率和准确率分别为81%和65%,能够实现潜在滑坡的有效识别.     

英语报刊语篇中的词汇衔接研究

词汇衔接是衔接的主要部分。本文以韩礼德等语言学家的衔接理论为基础，对英语报刊语篇进行具体分析，指出词汇衔接能使语篇达到统一的语境，是构建语篇主题以及使语篇连贯的主要手段。     

纯Peer-to-Peer环境下有效的本体匹配方法

目前大多数的Peer-to-Peer(P2P)系统由于欠缺对语义的支持而不能很好地应用于知识共享领域.可能的方法是采用本体(ontology)来描述Peer节点共享资源的语义.针对纯P2P环境下不同节点单独维护局部本体异构的特点,提出了基于历史查询记录的纯P2P环境下的本体匹配方法HOM.首先利用历史查询记录挖掘出概念之间可能存在的映射关系,然后利用向量空间模型VSM(vector space model)方法来识别概念在语言学上可能存在的联系,进而修正概念之间的映射关系,建立不同节点间本体概念的匹配.分析和仿真表明,与现有方法相比,HOM方法考虑了节点的自治特性,并提高了本体匹配的精度.     

基于本体的关系数据库关键词语义查询扩展方法

目前关系数据库关键词查询技术主要利用关键词的语法匹配,而没有利用数据之间的语义关系进行匹配,导致查询效果往往都不太令人满意。为了改善查询效果,结合本体概念,提出了基于本体的关系数据库关键词查询的语义查询扩展方法,把用户提交的查询关键词扩展为基于本体的语义关键词。实例分析表明,扩展后的语义关键词尽可能符合用户的真实意愿。     

CAI素材库逻辑结构及其操作模式

在构造实用CAI素材库的实践基础上,通过研究CAI软件制作中存在的问题,提出了素村库的逻辑结构、各类素材的数据模型、语义关联机制以及素材库的存储与管理模式,能够有效支持素材检索操作,为建立实用的多媒体素材库系统MMDS建立了理论框架。