基于条件随机场与时间词库的中文时间表达式识别

该文提出一种统计与规则相结合的时间表达式识别方法。首先,通过分析中文文本中时间表达式的词形、词性和上下文信息,采用条件随机场识别时间单元而非时间表达式整体,避免了中文时间表达式边界定位不准确的问题;然后,从训练语料中自动获取候选触发词,并依据评价函数对候选触发词打分,筛选出正确的触发词完善触发词库;最后,根据时间触发词库与时间缀词库,制定规则对时间表达式边界进行定位。实验结果显示开式测试F1值达到98.31%。     

规则与统计相结合的日语时间表达式识别

该文提出了一种基于自定义知识库强化获取规则集,以及规则与统计模型相结合的日语时间表达式识别方法。在按照Timex2标准对时间表达进行细化分类的基础上,我们结合日语时间词的特点,渐进地扩展重构日语时间表达式知识库,实现基于知识库获取的规则集的优化更新,旨在不断提高时间表达式的识别精准度。同时,融合CRF统计模型提高日语时间表达式识别的泛化能力。实验结果显示开放测试F1值达0.898 7。     

基于依存分析和错误驱动的中文时间表达式识别

时间表达式识别是进行时间表达式归一化的基础,其识别结果的好坏直接影响归一化的效果。本文提出一种基于依存分析和错误驱动识别中文时间表达式的新方法。首先以时间触发词为切入点,据依存关系递归地识别时间表达式,大大地提高了识别效果;然后,采用错误驱动学习来进一步增强识别效果,根据错误识别结果和人工标注的差异自动地获取和改进规则,使系统的性能又提高了近3.5%。最终在封闭测试集和开放测试集上,F₁值达到了76.38%和76.57%。     

中文时间表达式及类型识别

目前,时间信息识别在信息抽取、问答系统、摘要生成、话题跟踪和检测等领域中有着广泛应用,同时也是自然语言处理的重要研究任务之一.针对TempEval-2会议评测任务中的时间表达式识别和类型识别任务:1)句内时间表达式识别,2)时间表达式类型识别,分别提出了基于词性构建时间单元规则库的识别方法以及基于最大熵的类型识别方法.实验对象为中文,结果显示时间表达式识别的准确率为85.16％,时间表达式类型识别的准确率为93.02％.     

基于定制时间约束的正负时态关联规则挖掘

传统关联规则挖掘是在整个事务数据库的时间范围内进行的,但有时用户想得到某一特定时间范围(如商品的促销阶段)内的关联规则,该文对这一问题进行了详细讨论,提出了基于定制时间的时态支持度、时态频繁项集、时态置信度、时态关联规则等概念,在传统Apriori算法的基础上提出了挖掘时态频繁项集的算法。另一方面,讨论了当同时考虑正、负关联规则出现的矛盾规则问题以及用相关性解决这一问题的方法,提出了挖掘正负时态关联规则的算法,实例说明了算法的执行过程及有效性。     

多策略汉语句子时间分析与英译

提出了汉语时间信息的新分类和时间模式的概念,基于时间模式对汉语句子的时间信息进行形式化,构建汉语句子的词汇信息和语法信息时间模式库;提出多策略汉语句子时间分析和英译方法,将汉语单句时间分析算法、汉语关联词语标记句时间分析算法、类虚拟语气句时间分析算法和篇章信息识别规则相结合。实验表明该方法能有效解决汉英机器翻译中汉语句子时间分析和英译问题。     

基于BLSTM网络的医学时间短语识别

从医学文本中识别时间短语是临床医学自然语言处理的关键技术之一。传统基于规则和机器学习的方法,需要设计复杂规则和提取特征,而且大多数系统采用串行方法会导致错误的传播。提出了一种基于双向长短时记忆网络（BLSTM）的神经网络架构,在识别时间表示式的同时判别它们的类型：首先使用卷积神经网络（CNN）学习得到单词的字符级别向量和大规模生物医学背景语料上训练得到的词向量进行组合作为BLSTM的输入,然后使用BLSTM网络学习单词的上下文语义表示,最后使用条件随机场（CRF）对BLSTM输出的序列进行标签优化。实验基于SemEval 2016的task 12,结果表明没有添加任何特征的神经网络学习方法比该任务中官方提供的最高分的◢F▼1▽◣值提高了3%。     

基于知识图的观点句识别算法研究

针对观点句的特点提出了适合观点句识别的特征抽取规则.在此基础上,融合图论中最小割原理和机器学习分类方法,引入知识图的概念,并提出了基于知识图的观点句识别算法.以公开评测语料、自建语料和开放语料进行了相关实验,结果表明:基于知识图的观点句识别算法的分类性能和稳定性有明显优势.     

面向常识的时间推理

常识和时间推理是人工智能研究的两个主要课题.Allen等人提出的时间推理缺少时间点、时区和时距的统一表示;过分考虑计算,缺少规则推理;求解算法难以应用于多Agent环境并且没有考虑常识不一致性.该文提出一种时间信息表示网络,分析了约束之间的推导规则,给出了常识时间问题的多Agent合作满足弱路径一致性的求解方法.该文的工作改进了Meiri,Wetprasit和Sattar等人的工作,为时间推理结合常识特性和适应多Agent合作环境提供了可行的方案.     

一个简单高效的动态手势识别方法

文章首先给出了基于角度的动力学模型及其特征值,并提出了基于SCG神经网络的静态特征值识别算法和基于模板匹配的动态特征值识别算法。使用该文提出的动态时间规整算法和手势分割算法建立的动态手势识别系统,实践证明具有较好的实时性和识别率。     

基于DTW匹配的粒子滤波故障预报

现有的粒子滤波故障预报方法主要是通过粒子滤波算法得到对应时刻的预测值,然后比较预测序列与观测序列的距离来对故障进行预报,但这种基于相同长度时间序列的故障预报方法不能处理预测序列与观测序列长度不同的情况.本文借助适用于不同长度时间序列的动态时间弯曲技术,对故障相关的时间序列进行分析,从动态时间弯曲算法度量设备正常工作的时间序列与潜在故障引起的异常序列之间相似度的角度,设计了系统正常度及反常度来判别设备是否正常运行,进而对潜在故障进行预报.实验结果验证了该方法的可行性,并能及时准确地预报出系统故障.     

自适应网络往返时延采样方法

在讨论周期性数据采样算法弊端的基础上,提出自适应往返时延（RTT）的采样算法。该算法以时延变化率作为动态控制采样频率的主要依据,根据网络时延变化的缓急自动调整采样时间间隔。通过实验分析证明,该算法实现简单,可有效地跟踪网络RTT变化情况,从总体上减少采样工作量,减轻因网络测量而给网络带来的额外负载。     

基于内积的快速分形编码算法

在基于方差的分形编码算法基础上，提出了基于内积的快速分形编码算法，从理论上证明了该内积具有仿射变换不变性，并将其同基于方差的分形编码算法从时间复杂性上作比较。实验表明，该算法能够在保证解码图像质量的同时，使编码时间比原来减少10倍以上。     

基于CM-DTW算法的智能手机动态手势身份认证

针对DTW算法在手势身份认证中存在的问题，提出了一种基于约束多维DTW算法（Constraints Multi-dimension Dynamic Time Wrapping，CM-DTW）的智能手机动态手势身份认证方法.该方法利用手机内置传感器获取代表用户生物行为特征的手势数据，通过Sakoe-Chiba窗约束下的DTW算法选择合法用户的候选模板集，采用线性升降采样归一化候选模板得到一个标准模板.该方法与DTW算法相比，不仅提高了身份认证的时间效率，并且保证了用户身份认证的准确率.     

角闪烁噪声测量条件下的剩余飞行时间估计

针对雷达导引头角闪烁噪声测量条件下的机动目标,研究剩余飞行时间计算方法;建立了闪烁噪声计算模型;在粒子滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法的基础上,推导了扩展卡尔曼粒子滤波算法的实现过程;根据估计结果建立了剩余飞行时间计算模型,在剩余飞行时间表达式中考虑了目标机动加速度的影响;仿真结果表明,基于机动目标当前统计模型的扩展卡尔曼粒子滤波算法对闪烁噪声测量条件下的机动目标具有良好的跟踪性能,对剩余飞行时间具有较高的估计精度。     

基于Haar小波的多尺度NLOS误差抑制算法

针对无线定位中非视距（Non-Line of Sight,NLOS）误差对定位精度的影响,在分析NLOS误差特性的基础之上提出了多尺度误差抑制算法。该算法将信号的多尺度估计方法和卡尔曼滤波相结合,利用小波变换特有的低通滤波特性能和小波阀值去噪能够很好地消除到达时间/到达时间差分（Time of Arrival/Time Diff of Arrival,TOA/TDOA）测量值中的NLOS误差,给出了Haar小波的实现方法。仿真实验结果表明,该算法在不同的NLOS误差模型和不同的信道环境下均能很好地抑制NLOS误差,较大幅度地提高了定位精度。     

带时间窗口动态车辆路径规划模型及其求解算法

基于事件触发,把带时间窗口动态车辆路径规划问题（DVRPTW）分解成一系列延迟快照,在快照基础上建立相应的动态数学模型,并提出双缓冲区改进大邻域搜索算法进行求解。利用算法的特点,实现新请求无缝插入。采用Solomon设计的56个100节点范例和Lackner相应的动态测试数据,经不同类型动态实例的实验表明,所建立的模型和给出的算法是有效的。     

基于遗传算法的单机提前/拖期调度方法研究

针对对工件有不同交货期要求 ,并对提前 /拖期工件进行惩罚的一类单机调度问题 ,提出了基于遗传算法的优化方法 .提出一种基于“非”一致次序交叉算子的遗传算法 ,用于排序优化 ;在分析了惩罚函数性质的基础上 ,给出了最优开工时间算法 .对不同规模的调度问题 ,应用本文提出的算法与其它算法进行了比较 ,结果表明该方法具有优良的性能 .     

vBSP的算法设计与应用

BSP数据结构已经在大规模的游戏引擎产品中取得了突破性的成功,但是在现实应用中还有许多需要实际改进后才能应用。为此,改进BSP开发出一种简单、灵活的解决方案,即虚拟BSP(vBSP)来解决应用实际应用。通过研究并改进原始的BSP树,意在使BSP树简单化、实用化,并可以减少算法的复杂度,降低其它改进算法的负面影响。基于"空间换时间"的思想,通过开辟引用存储空间而不是直接分割BSP树的方法,最终达到提高算法的实用性。     

基于直接后继节点完成时间的异构调度算法

分布式环境下的异构计算系统（HCS）是大数据时代进行数据密集型计算不可或缺的,一个有效的任务调度算法可以提高整个异构计算系统的效率。在对异构环境下的任务调度进行有向无环图（DAG）建模的基础上,提出基于直接后继节点完成时间的异构调度算法（HSFT）。在计算开销和通信开销差异度较大的异构环境中,考虑两者之间的平衡,采用更为合理的以计算均值与标准方差的乘积和通信权值与任务节点出度的比值作为优先权值计算方法,并在考虑最快完成时间（EFT）的基础上,将直接后继节点完成时间（SFT）用于处理器分配策略。实验结果表明,HSFT在不增加算法时间复杂度的情况下,比HEFT、SDBATS、PEFT等算法有更短的调度长度（makespan）、更优的调度长度比和效率。