纵横切割的碎片文件复原方法

为了实现对规则纸质碎片的快速复原,提出基于碎片边缘像素的特征匹配算法.该算法通过分析规则碎片图像的边缘像素点,构建二维灰度向量;通过引入像素灰度相似度指标,构建基于规则图像碎片边缘像素点的灰度值二维匹配向量,建立像素点二维灰度匹配的数学模型;在进行碎片图像的横向匹配时,引入行约束条件以减少纵向误差,同时,对列匹配进行优化,最终实现对规则纸质碎片的快速匹配.仿真实验显示：在对209块中文(英文）规则碎片进行匹配时,采用该方法分别只需21次（34次）人工干预调整,即可实现碎片文件的完整复原.     

混合匹配规则的否定选择算法

针对目前基于免疫的检测器生成算法中,匹配规则单一造成的检测器质量低下的问题,提出一种基于混合匹配规则的否定选择算法,采用海明距离整体匹配的各段内R连续比特匹配的否定选择算法,即混合匹配否定选择算法,对算法的性能进行了分析．实验结果表明,该算法能够高效地产生所需要的检测器,提高了检测率,且降低了误报率．     

基于多槽哈夫曼Trie树的规则引擎快速匹配算法

为了提高机场类企业数据在海量规则集合中的匹配能力,提出了基于多槽哈夫曼Trie树（MSTHTrie）的规则引擎快速匹配算法。该算法充分利用了规则点属性名数与规则条数之间的不对称特性,将对规则的线性比对转换为对多槽的并行比对,从而在稳定的空间复杂度下提高了规则引擎的匹配效率。首先对通用规则进行了严格的形式化描述,并在合理假设条件下证明了槽内规则分布命题和动作数定理;然后基于动作数定理提出了简化操作符的MSHtree算法;随之扩展操作类型提出了MSHTrie算法,使规则引擎有了普适性;最后在国内枢纽机场的业务数据上完成对比实验,表明新算法在空间复杂度上较传统线性匹配算法节约了52.6%,匹配性能上与Policytree算法相比提高了21.3%。     

基于PCR-DSmT的序列帧融合景像匹配算法

针对INS/SMNS组合导航系统中,单帧景像匹配难以判断匹配结果是否正确并给出准确的匹配置信度的情况,提出一种基于PCR-DSmT的序列帧融合景像匹配算法。算法分为单帧粗匹配和序列帧融合精匹配两步:首先提取图像的相位一致性特征并采用快速归一化互相关算法初步匹配;然后建立序列帧时空约束关系,利用相关阵中极大峰构建辨识框架,采用层次分析法自适应计算置信指派并利用适配因子进行折扣运算,最后采用证据推理组合规则融合并根据判决准则输出匹配位置及置信度或对错误匹配结果报警。针对Dempster组合规则在高冲突序列帧融合时出现错误以及DSmT组合规则在多证据融合时正确位置置信指派难以增大并收敛的问题,提出一种PCR-DSmT组合规则。采用真实航拍图像和对应的Google earth卫星基准图像的仿真实验验证了匹配算法的有效性。     

基于海明匹配的r连续位匹配规则的研究

基于免疫原理的否定选择算法中,很重要的一环就是字符串的匹配,现在的研究中主要采用的匹配规则是r连续位匹配.但是r连续位匹配算法的时间开销与r的大小成指数关系,随着r的增大,系统的性能受到严重影响.本文提出了一种基于海明匹配的分段r连续位匹配规则,可以在保持r较小的情况下保证检测器的质量.实验表明,基于该规则确定的算法具有很好的检测效果,并且减少了检测器的生成时间.     

基于时空联合的规则放置方法

针对联合采用超时机制和通配符匹配机制的规则放置问题,提出了基于时空联合的规则放置算法TSRPM,综合考虑了规则在流表中的逗留时间和规则的匹配空间,以确定规则的放置方案.实验结果表明,所提算法产生的规则放置方案能够有效提高规则命中率,降低分组拒绝率.     

中文自动校对系统的研究与实现

提出了一种词匹配的语法分析相结合的中文文本自动校对法，采用规则与统计相结合的方法，不使用大规模语料库；而且根据原文的输入方式，用逆向最大匹配和局部语料统计的算法，找出散串，通过词匹配和语法分析处理散串，得到错误串的候选串，通过人机交互的方法对错误串进行自动校正。实验表明，系统的查错率达80％以上，误报率在5％左右，基本满足了应用要求。     

基于优化最大匹配与统计结合的汉语分词方法

汉语自动分词是中文信息处理的前提,如何提高分词效率是中文信息处理技术面临的一个主要问题。基于词典和基于统计的分词方法是现有分词技术的主要方法,但是前者无法处理歧义字段,后者需要大量的词频计算耗费时间。本文提出优化最大匹配与统计结合的分词方法,首先提出优化最大匹配算法,在此基础上提出了规则判断与信息量统计两种消歧策略。然后,给出了优化最大匹配与统计结合的分词算法,提高了分词的效率。最后,基于分词算法实现中文分词系统,并通过实验对算法进行了分析和验证。     

一种适用于移动搜索的中文分词算法

针对现有中文分词算法无法为移动搜索提供用户兴趣偏好信息的现状,提出一种改进的正向最大匹配中文分词算法。该算法基于逐字二分的分词词典机制,添加词分类信息,在词典中存储了每个词条的分类信息,分词时采用改进的次字区位码哈希非均匀分段机制进行正向最大匹配分词。实验结果表明,与逐字二分法相比,改进的分词算法其存储空间增加了13%,但时间效率提高了20%左右,且分词后可同时提取出词条的分类信息。     

用于入侵检测的快速多模式匹配

针对目前入侵检测匹配算法速率过慢的问题,提出了一种快速多模式匹配算法.一般情况下,该算法能充分利用匹配过程中本次匹配不成功的信息和已经匹配成功的信息,尽可能多地跳过待查文本串中的字符,不需要匹配目标文本串的每个字符,就能一次性实现对文本的快速搜索.此外,该算法由于采用组合状态自动机,还能对中文进行快速搜索.实验结果表明,本文算法具有更高的检测效率,能有效降低系统的丢包率.     

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。     

本体语义检索系统

基于关键词匹配的检索方法存在不足,使用分布式大数据处理技术,基于本体对用户输入的查询关键词进行查询扩展,利用Lucene针对扩展后的关键词进行检索,按照语义相似度将检索结果排序后返回给用户。实验表明,基于本体的语义检索系统在查全率和查准率两个方面均优于传统检索方法。     

支持多关键字的P2P搜索技术研究

在结构化的P2P网络中,传统的资源搜索过程大多采用DHT路由算法进行资源的定位和搜索,但这类网络只能支持单一关键字的精确匹配查询。针对这个问题,本文提出混合式的P2P网络模型,并在此基础上实现了支持多关键字搜索的搜索算法。首先为节点和资源关键字分配唯一的标识符,然后对资源关键字标识符进行拆分操作,并将拆分后的标识符存储到相应的节点上。在搜索过程中,只需根据拆分后的标识符查找相应的节点即可。结果表明,采用这种搜索算法的网络不仅能够支持多关键搜索,同时也能实现网络的负载均衡。     

管网材料腐蚀信息语义检索系统的设计与实现

传统的基于关键词的信息检索不能理解用户的需要,仅仅对关键词进行简单的匹配,其结果往往包含大量与用户实际需要毫不相干的信息,同时却丢失用户实际需要的信息,使得检索的效率很低．基于本体的语义检索技术的出现,弥补了基于关键词检索的不足,成为目前构建信息检索系统的应用热点．本文主要针对燃气管网的材料腐蚀信息,设计一个基于GIS（Geography Information System）的管网材料腐蚀信息语义检索系统,使用户检索管网空间数据和腐蚀数据时为其提供相关数据的语义信息,同时也使得检索结果更加符合用户需求．     

一种OA系统主题词提取算法设计

设计了一种用于OA系统主题词提取算法,该算法包括单句聚类、抽取代表句、代表句分词和主题词提取几个步骤。采用层次凝聚法作为单句聚类算法,研究公文句子的特点,设计了代表句抽取算法,根据公文群体较为单一的特点,建立主题词词库以及主题词提取规则库,对机械分词法进行改进,设计了代表句的分词算法,实现了公文搜索主题词的自动生成。     

基于SWN理论提取复合关键字系统的设计与实现

实现了一个利用小世界网络模型(SWN)提取中文文档的关键字的系统。小世界网络模型具有两个统计性质:平均路径长度和聚类系数。本系统使用的算法首先对文档进行分词,以分词之间的相邻关系为边、以分词为节点构造文档结构图。然后计算每一个分词的平均路径长度变化量和聚类系数变化量,并且使用这两个变化量作为提取关键字的标准,最后按照一定策略合并关键字成复合关键字。本文首先详细介绍了小世界网络模型的概念和在关键字提取方面的应用,然后介绍了本系统的设计与实现,最后通过实验证明了该算法的正确性和有效性。     

Public key encryption with multi-keywords search

In order to improve the server-side keywords-searching efficiency in public key encryption by keyword search schemes, we propose a method of constructing reciprocal maps based on lagrange polynomial and a public key encryption by multi-keywords search scheme. In the scheme, each couple of reciprocal maps corresponds to a set of keywords. The sender makes ciphertext transformation for the set of keywords, and sends the result to the server. The receiver sends a searching-keyword trapdoor to the server. The server can restore the ciphertext of the keyword corresponding to the trapdoor for matching, only if the keyword belongs to the set. Only one pair computing is required to finish multi-keywords searching. The scheme is semantically secure in the standard model, and has a high efficiency of keywords searching with no restriction.     

基于词汇同现模型的关键词自动提取方法研究

关键词提取是中文信息处理的一个关键环节。提出一种关键词自动提取的有效方法,首先对普通词典进行了扩充,在普通词典的基础上结合大量的训练样本对词典进行训练得到一个带有TFxIDF值和互信息的优化词典。然后在此词典上按段落进行切词,对切词结果集根据词频、权重、同现关系和互信息排序后筛选出候选关键词。最后根据候选词的上位词和下位词进行词汇合并,设定一个阀值,取出其中的n个词作为文章的关键词。通过小数据测试样本集的抽取实验结果表明,文中方法在一定程度上能够提高关键词提取的正确率,得到了较为满意的效果．