考虑视觉焦点权重和词相关性的图像标注方法

为了弥补图像底层特征到高层语义之间的语义鸿沟,提出一种基于视觉焦点权重模型和词相关性的图像标注方法。由于人们对图像的认识过程中,对焦点区域有比较多的关注,因此可以通过视觉焦点权重模型计算图像各区域的视觉焦点权重来提取图像的焦点区域。同时焦点区域的标注词和其他区域的标注词在逻辑上是相关的,因此通过WordNet根据词汇相关性确定图像的最终标注向量。实验结果表明,通过该方法能提高图像自动语义标注的准确率。     

语言自然节奏在文本分类中的研究与应用

大规模文体分类是一个非常复杂的任务。提出了一种基于语言自然节奏的文本分类方法,通过对语言中标点标记的自然节奏进行分析,获取其特征,应用贝叶斯分类器,可以快速高效地完成文本分类任务。这种文本分类方法与当前主流基于词条特征的文本分类方法不同,不需要理解和分析语义,即无需分析文章中的词条,特征空间小,数据稀疏性现象不明显,文本分类效果显著。     

多尺度非监督特征学习的人脸识别

为了充分利用人脸图像的潜在信息,提出一种通过设置不同尺寸的卷积核来得到图像多尺度特征的方法,多尺度卷积自动编码器（Multi-Scale Convolutional Auto-Encoder,MSCAE）。该结构所提取的不同尺度特征反映人脸的本质信息,可以更好地还原人脸图像。这种特征提取框架是一个卷积和采样交替的层级结构,使得特征对旋转、平移、比例缩放等具有高度不变性。MSCAE以encoder-decoder模式训练得到特征提取器,用它提取特征,并融合形成用于分类的特征向量。BP神经网络在ORL和Yale人脸库上的分类结果表明,多尺度特征在识别率和性能上均优于单尺度特征。此外,MSCAE特征与HOG（Histograms of Oriented Gradients）的融合特征取得了比单一特征更高的识别率。     

基于时间顺序标码的可计算的信任评价模型

信任本身是一个社会认知的概念,因此从认知的角度来研究信任是合适的。通过引入时间认知,建立一种基于时间顺序标码(TSM)的信任评价的概念模型。在分析了经验信息的三种遗忘效应（即距离效应、边界效应以及层级效应）后,将其应用到个体信任值的计算中。在概念模型的基础上,采用D-S信度理论来建立信任的可计算模型。对比了理论与实验结果,表明该模型是有效的。     

Turbo码译码算法在多径Nakagami信道中的修正

分析了宽带DS／CDMA系统在Nakagami信道中的性能的基础上, 针对Nakagami信道对Turbo码译码提出了修正算法——由Rake接收输出经最大比例合并等处理后的信号、 除以信道幅度参数α^m_i的平方之和、 以高斯分布计算Turbo码译码的γ函数、 进行Turbo码译码.     

一种新型的广义铣削力模型

基于微分几何理论建立了任意形状铣刀的数学模型,给出适用于任意形状铣刀的三维单元铣削力模型。该铣削力模型考虑了铣刀的法向前角,认为作用单元体上的铣削力由作用于前后刀面上的正压力和摩擦力组成,并表示为与瞬时切厚有关的非线性函数。     

程序设计竞赛ACM中树链剖分的研究

线段树在ACM大学生程序竞赛中应用非常广泛，是解决区间问题的一把利器，但对于树形数据结构线段树不能适用，考虑采用树链剖分进行操作。先从线段树的定义出发，讲述线段树的存储方式、建树、区间操作等原理及其实现，分析了线段树各个操作的时间复杂度并与其他算法进行对比。随后引出树链剖分使用重轻链分离的方法对线段树进行改进使之可以解决树上的操作问题；并以例题的方式介绍了树链剖分的应用。     

产品数据管理概述

ＰＤＭ是一门新的工程数据管理技术,是支持ＣＩＭＳ及ＣＡＤ／ＣＡＭ／ＣＡＰＰ集成的重要平台,简要介绍了产品数据管理的定义、体系结构功能模块,在企业中的实施及其发展趋势。