工程图中工程量预算信息的识别和研究

结合送电线路概预算编制系统的专业特点,建立一种新的信息滤波算法,并与字符串匹配的改进算法相结合,按先后顺序用于概预算编制的工程量录入中,借助预算模板,实现送电线路工程量的自动录入。     

基于用户行为聚类的个性化推荐算法

将介绍一种基于用户行为聚类的协同过滤推荐算法苛刻算法首先采用web日志和数据库记录的方法,将用户的行为记录下来,并将这些隐性的用户行为转化为显性的用户对项目评价;然后采用改进后的相似度计算方法计算用户之间的相似度;接着对用户进行聚类,将用户按照他们的行为自动地划分为若干个用户聚类簇;最后根据用户对最近邻居的评分来预测其对目标项目的评分,进而产生推荐。     

增加结构非循环模糊自动机最小化算法

我们提出了一种新的不完全的增加结构算法,该算法结合了非循环确定模糊自动机的性质。由于该算法与隶属度有关,因此算法给出了与传统方法不同的运算函数,而且通过构造模拟状态使该算法可在有多输入状态的条件下运行。所以这个新的不完全增加结构算法较传统算法更可行和实用。新算法由两部分构成:增加模糊字符串到最小非循环确定模糊自动机和最小化增加模糊字符串后得到的自动机。因为在增加模糊字符串到最小非循环确定模糊自动机的过程中,运用了一些相关的新函数,所以得到的自动机仍然是确定的,而且没有增加任何无关的字符串到自动机的可识别语言。     

基于MCM的不确定度评定软件开发

蒙特卡洛法(MCM)是基于对输入量的概率分布进行统计模拟的一种不确定度评定方法,主要应用于不适合使用GUM法评定测量不确定度的场合,并可对GUM法评定结果进行验证。提出一种用VB6实现自适应蒙特卡洛试验的软件实现方法,根据用户录入的输入量参数生成符合相应分布规律的伪随机数,代入用户录入的测量模型,得到一组输出量的蒙特卡洛试验数据,对这些数据进行统计处理得到输出量的测量不确定度评定结果及其概率密度分布曲线。该文简要介绍了软件的系统架构、测量不确定评定中常见分布的伪随机数算法及统计试验关键算法。     

一种改进的k-means文档聚类初值选择算法

提出了一种改进的基于最小最大原则的k-means文档聚类初始值选择算法.该方法首先构造相似度矩阵,然后利用最小最大原则对相似度矩阵进行分析,从而选择初始聚点并自动确定聚类k值.实验结果表明利用该方法找到的k值比较接近真实值.     

基于GPS轨迹挖掘的兴趣地点个性化推荐方法

随着全球定位系统(GPS)等定位设备的普及,用户可方便地记录其GPS轨迹,这使得自动从用户的GPS轨迹中发现兴趣地点(POI)(如餐厅、商场、景点)并在用户之间进行推荐成为可能。因此,本文提出了一种基于GPS轨迹挖掘的兴趣地点个性化推荐方法。该方法与现有主流的兴趣地点推荐平台具有以下不同:首先,现有平台假设兴趣地点是事先已知的,而该方法通过一个层次化聚类算法从用户GPS轨迹中自动挖掘兴趣地点。其次,现有平台的推荐模式为平台向用户推荐,因此仅考虑了用户的偏好,忽略了用户之间的社交关联对推荐效果的影响。针对此问题,该方法基于用户交叠访问行为计算用户之间的社交信任度,基于用户访问行为的相似性计算其对兴趣地点偏好的相似度,在此基础上提出了一种能够融合用户信任度和相似度的评分算法。文本基于真实GPS轨迹数据对提出的方法进行了评测,实验结果表明,本文所提方法的综合推荐性能明显优于简单的基于访问数量的推荐方法、仅基于用户信任度的推荐方法及仅基于偏好相似度的推荐方法。     

基于内容相似度的文摘自动评测方法及其有效性分析

为进行快速、可重复地自动文摘评测,提出利用文本余弦相似度评价自动文摘系统的方法,研究了不同项权重选取策略对评测结果的影响.对比了多个英文单文档、多文档自动文摘系统的人工评测和自动评测结果,证明余弦相似度方法能够较有效地区分不同文摘质量的系统.统计相关分析表明该自动评测方法和人工评测存在较高的一致性.评测结果对比表明基于tf-idf词权重信息的余弦相似度方法改善了缺少评测语料的多文档文摘自动评测的质量.     

基于Web技术的通用网络考试系统

通过利用网络和数据库技术,采用基于B/S模式研究开发了试题库与在线考试系统,它运用方便、操作简单,效率很高,现阶段虽只实现了试卷的客观题部分,但已具有试题(卷)录入、修改和查询,手工组卷与自动组卷,手工评分和自动评分以及进行在线考试管理等重要功能,也就是说实现了真正的无纸化考试,满足任何授权的考生随时随地考试并迅速获得成绩,并给出其详细的成绩分析与试卷评估,同时也大大减轻了教师出题、组卷和阅卷等繁重的工作量.     

基于数据相似度和引力理论的密度峰聚类算法

本文针对密度峰聚类算法(DPC)中存在的参数敏感、算法不连续和聚类分块化问题,提出一种基于数据相似度和引力理论的密度峰聚类算法(SLDPC)。该算法基于数据相似度确定局部密度,采用引力理论扩大簇心与非簇心数据点之间的差异,通过设定阈值自动确定簇心,通过基于边缘分布的合并策略对聚类分块化进行合并。实验共采用16个数据集,并与DPC、K-means、基于密度的噪声应用空间聚类算法(DBSCAN)及DPC改进算法进行了对比。实验结果表明,本方法具有优异的聚类准确性和良好的稳定性。     

词语相似度算法的分析与改进

对现有的词语相似度算法进行分析,提出一种基于知网,面向语义、可扩展的词语相似度计算方法,通过对实验结果进行分析,所提出的词语语义相似度计算方法比以前的方法更好,在计算词语相似度时,准确率更高。     

情境感知的移动阅读个性化推荐算法研究

针对移动环境下资源的个性化推荐问题,提出一种结合情境和协同过滤的移动阅读推荐算法。该算法汇聚了两阶段的情境感知思想,首先使用朴素贝叶斯方法推算用户某情境下偏好度最高的资源类别,然后对该类别下的资源,通过情境相似度的计算,过滤出仅当前情境或者与当前情境最相似的情境的"用户-资源"二维评分模型,再运用传统的基于用户的协同过滤算法产生推荐列表。抓取新浪博文进行实验测试,结果表明相同条件下所提出算法的平均绝对偏差值比其他相关算法要低,具有更高的推荐质量。     

大规模复杂规则匹配技术研究

针对当前安全系统对复杂规则的需求和复杂规则匹配技术的状况,提出了一种新的规则表示方式——字符串表达式,并给出了对应的匹配方法——基于扩展的有限状态自动机(XFA)实现大规模复杂规则匹配的算法。字符串表达式可以描述多个精确字符串之间的逻辑关系与空间位置关系,从而满足安全系统对复杂特征的描述需求。匹配使用二维结构来完成,首先用经典串匹配算法进行字符串的存在性验证,然后将其结果作为输入,驱动以表达式中字符串为"字符"的XFA完成逻辑关系的验证。基于XFA的匹配方法的空间效率和时间效率都接近多模精确串匹配算法。实验结果表明,文中提出的方法既能满足安全系统对关联特征的描述需求,又能提供高效的匹配性能,较好地解决了大规模(万条)的复杂规则匹配问题。     

考虑主题多样性的工程领域知识推荐方法

工程问题的解决涉及到多个学科和专业的知识,主题单一的推荐列表已无法满足当前工程领域用户对知识多样性的需求。对此提出一种基于知识主题网络的多样性工程领域知识推荐方法(topic diversity collaborative filtering, TDCF)。该方法构建有向图形式的知识主题网络,定义并计算用户对知识主题的专业度;提出考虑用户专业度的评分矩阵预填充方法以缓解评分矩阵稀疏问题;利用知识主题网络和用户专业度改进传统协同过滤推荐算法中的用户相似度计算方法,从而有针对性地提升推荐结果多样性,进而提高推荐准确度和用户满意度。结合国内某船厂实际数据,设计对比实验。结果表明,TDCF推荐算法的F₁分数和多样性指标最高分别达到0.52和0.44,均优于对比算法。因此,TDCF算法具有可行性与优越性,能够为用户提供更好的知识推荐服务。     

基于结构相似度的彩色图像质量评价算法

目的研究在Matlab中度量彩色图像之间结构相似度的评价算法,用以评估彩色图像的质量。方法以灰度图像的结构相似度评价模型(SSIM)为基础,在Matlab中将以RGB色空间存储的彩色图像转换到亮度信息和色彩信息分别度量的YUV色彩空间中,设计算法度量彩色图像之间的亮度比较值、对比度比较值和结构比较值,综合三部分后可得彩色图像之间的结构相似度。结果实验结果表明,利用彩色结构相似度算法可以计算彩色图像与参考图像之间的相似度数值,用作质量评价,且其评价结果与人类视觉感知评价(即主观评价)结果保持一致。结论该方法可作为一种新型的彩色图像质量评价准则。     

基于熵函数的快速自动聚焦方法

自动聚焦是图像自动录入系统的核心技术之一 ,长期以来一直受到国内外广泛的关注。本文介绍了针对弹头发射痕迹计算机图像比对系统的需要而研制的一种基于熵函数的快速聚焦算法 ,应用结果表明 ,该方法较好地解决了传统的基于熵函数的自动聚焦方法存在的问题 ,实现了快速、准确的聚焦要求 ,而且具有较好的鲁棒性。     

模糊相似度推理算法及其构造的模糊系统逼近性能的分析

本文首先将相似度理论进一步推广,给出了模糊相似度的公理化定义;然后给出了基于模糊相似度的推理算法,证明了该算法是规则再现的;进一步地,对基于模糊相似度推理算法构造的模糊系统的逼近性能进行了理论分析,给出了该系统具有插值性的充要条件,并给出了满足该条件的两个模糊相似度.最后,证明了当满足一定条件时,该系统具有二阶逼近精度.     

语音录入系统中音字对应问题的研究

语音录入是用与主机相连的话筒读出汉字的语音,并将语音信号转换成对应汉字的一种录入文字的方法（又称声控输入1）。本文通过对现有的语音录入系统的分析,围绕着语音录入过程中所遇到的一音多字的问题来展开研究的,并提出了一种转换正确率高的录入方法。     

模式匹配研究

字符串模式匹配算法是众多领域中的一种非常重要的算法。如何改进,如何提高查询速度,是目前研究的主要问题,通过对BF算法和KMP算法的分析,提出一种简单实用、易于理解的字符串匹配改进算法。实验表明该算法能减少模式匹配中字符的比较次数和尝试次数,从而提高模式匹配的效率。     

一种中文文本聚类算法的研究

聚类是一种无指导的分类方法,在没有预先定义好分类的情况下,将一个大的数据集合分成若干个簇,要求数据在同一个簇中相似度尽可能大,而不同簇之间相似度尽可能小。聚类作为数据挖掘的一种重要方法,现在越来越被人们所重视。目前常见的聚类方法有:基于划分的聚类方法、基于层次的聚类方法、基于局部的聚类方法和基于模型的聚类方法,吸取各类聚类算法的实质,提出一种预设阀值,逐一归类的简单聚类实现算法,并在后端对聚类结果做精确行处理,经实验验证该方法能达到一定的聚类效果。     

关于运用Visual FoxPro实现自动组卷的讨论

本文分析了在无纸化考试中自动组卷的方法,对于试题库的准备定义了一定的原则和要求,将用Word录入的试题库进行了转换,使之成为Visual FoxPro环境下的试题库表结构,并对该表构造了自动组卷的算法,最后给出了一种从试题库表中随机抽出试题生成试卷库的Vsiual FoxPro程序。