一种基于区域的视频车辆跟踪系统

基于区域跟踪法提出一种视频车辆跟踪系统,改进了系统中涉及的多个方法。以车辆的提取检测结果为基础,提出基于混合差分的车辆检测方法,使检测更快速,检测结果质量更高。通过设计堆栈搜索技术和车辆识别规则,提高了基于差分法的识别准确率,改进了区域跟踪效果。实验结果证明了系统的可行性与实用性。     

基于自适应混合差分的快速视频目标检测法

目标检测是视频跟踪过程一项重要的处理技术.目前,国内外常用主流的目标检测方法有基于统计的方法和差分法.基于统计的方法(如GMM等算法)计算量较大,而且不适用于快速移动的刚性物体分析;差分法容易造成跟踪对象重叠部分的较大空洞,造成分割结果不连通,而且大多需要人工给定参数阈值.本文针对以上方法的不足,提出了一种适用于分析快速移动刚性物体的目标检测方法:自适应差分法.新方法采用了混合差分策略提高了对象分割质量,并用高斯初始化策略实现了阈值的自适应选取.实验结果表明:自适应差分法比GMM算法、相邻差分法和间隔差分法效果更优且抗噪能力更强,更易应用于实际.     

一种基于主题的概率文档相关模型

现有文档关系分析模型难以从主题层次上判别文档相关性.为此,提出了一个基于主题的概率文档相关模型(TPDC).TPDC借助Latent Dirichlet Allocation模型学习文档的主题结构;在计算出主题后验概率和主题相似度的基础上推导出文档后验概率;基于文档后验概率构建文档相关性分析模型.实验结果证明,TPDC模型在文档检索精度和文档压缩程度两方面优于向量空间模型,因而更能胜任实际应用中的文档检索任务.     

二进神经网络的汉明图学习算法

二进神经网络的几何学习算法ETL必须分隔全部真顶点集合和伪顶点集合,且为一种穷举的算法。该文使用所定义的汉明图和子汉明图,给出了选择核心顶点的依据,组成和扩展子汉明图的方向和步骤,以及一个子汉明图可用一个稳层神经元表示的条件和权值、阈值的计算公式。所提出的二进神经网络汉明图学习算法可用于任意布尔函数;无需穷举并一定收敛,因而是快速的;对文献所举实例取得了较ETL算法结构更为优化的三层前向网络。     

创新计算及其应用研究

本文从认知模型的角度对创新计算及其应用的研究进展进行了综合分析,归纳出计算模型、计算方法以及应用等主要方面,分析了它们的研究方法以及存在的主要问题,目的是为进一步的深入研究奠定基础,最后就该领域的发展方向提出一些看法。     

模块化神经网络的系统结构和学习算法

提出了一种基于模块化的神经网络的系统结构和学习算法,它通过用分解判定子模块对输入向量的适当分区域、由合成子网将各区域的结果合成,实现了复杂任务的自动分解判定和模块化训练策略。一般函数逼近和三维墨西哥草帽等2个实现表明,该文提出的结构和算法是可行的、有效的;与非模块化神经网络技术相比,提高了训练速度、改善了网络性能,它具有并行性高、通用性强、对新增样本易于学习、便于硬件实现等特点。     

用于T细胞表位预测的分类器集成方法*

T细胞表位预测技术对于减少实验合成重叠肽,理解T细胞介导的免疫特异性和研制亚单位多肽及基因疫苗均有重要意义.为弥补已有基于机器学习方法的T细胞表位预测模型的可理解性的不足并进一步提高模型的预测精度,首先通过肽的预处理构建出了存储等长肽段的决策表,而后提出了基于粗糙集的分类器集成算法.该算法不但综合利用了基于信息熵的属性约简完备算法和其他属性约简算法的优势,而且将T细胞表位预测领域中的锚点知识融入到了属性值约简过程中.最后利用该算法来预测MHC Ⅱ类分子HLA-DR4(B1·0401)的结合肽,首次提取出了预测精度高且能帮助专家理解MHC分子与抗原肽的结合机理的产生式规则,为下一步的分子建模工作奠定了基础.     

基于词序列频率有向网的中文组合词提取算法*

随着人类知识体系的不断拓展和深化,很多组合词（多个词或语素组成的词）被创造出来用于表达新的概念。由于无法及时把组合词收录进词库,分词系统无法识别它们。为此,从文本中提取组合词成为智能计算领域的一个热门的研究方向。借鉴人类的认知心理模式,提出一种基于词序列频率有向网的组合词抽取算法,以识别自由文本中的组合词。算法首先建立描述文本中的词序列出现频率的有向网,然后通过独特的矩阵运算,逐步把组合词提取出来。算法的优点是无须借助专业的语言知识,在实验分析中,算法显示了较好的效果。     

基于主题关联联想的Web知识发现

提出了一种新的面向主题的关联挖掘和联想算法，并提出了主题关联联想概念以及挖掘主题的间接关联关系。实验表明，该算法能有效地实现Web主题知识的自动获取和自学习。     

基于用户任务级的Web日志聚类

利用改进的用户描述计算公式和启发式聚类方法 ,进行基于用户任务级的 Web日志聚类 ,产生簇用户访问模式 ,进行有效的推荐和个性化服务 .结果表明 ,算法具有较好的聚类质量和较高的性能 .它可以成功地应用到 Web日志挖掘中 .