小波变换域中的塔式网格矢量量化

在高保真小波变换编码中，塔式网络量量化中塔的半径较大，经典算法的熵编码效率较低；为了提高熵编码的效率，本文提出了两种新的编码解码方案，其性能优于经典的算法。     

不相关匹配追踪的分段区分性特征变换方法

为了提高基于分帧特征变换方法的稳定性,提出了一种基于分段的区分性特征变换方法.该方法将特征变换当成高维信号的稀疏逼近问题,采用状态绑定的方法训练得到基于域划分的线性变换矩阵（Region Dependent Linear Transform,RDLT）和基于最小音素错误准则均值补偿的特征（mean-offset feature Minimum Phone Error,m-fMPE）变换矩阵,将两者的特征变换矩阵构成过完备的字典;采用强制对齐的方式对语音信号进行分段,以似然度最大化作为目标函数,利用匹配追踪算法对目标函数迭代优化,自动地确定各语音信号段中的变换矩阵及其系数.为保证特征变换的稳定性,在选择变换矩阵过程中引入相关度测量,去除相关的特征基矢量.实验结果表明,相比于传统的RDLT方法,当声学模型分别采用最大似然和区分性准则训练时,识别性能分别可以提高1.63%和2.23%.该方法同时能应用于语音增强和模型区分性训练中.     

基于近义词自适应软分配和卡方模型的图像目标分类方法

传统的视觉词典模型（Bag of Visual Words Model,BoVWM）中广泛存在视觉单词同义性和歧义性问题.且视觉词典中的一些噪声单词-“视觉停用词”,也会降低视觉词典的语义分辨能力.针对这些问题,本文提出了基于近义词自适应软分配和卡方模型的图像目标分类方法.首先,该方法利用概率潜在语义分析模型（Probabilistic Latent Semantic Analysis,PLSA）分析图像中视觉单词的语义共生概率,挖掘图像隐藏的语义主题,进而得到语义主题在某一视觉单词上的概率分布;其次,引入K-L散度度量视觉单词间的语义相关性,获取语义相关的近义词;然后,结合自适应软分配策略实现SIFT特征点与若干语义相关的近义词之间的软映射;最后,利用卡方模型滤除“视觉停用词”,重构视觉词汇分布直方图,并采用SVM分类器完成目标分类.实验结果表明,新方法能够有效克服视觉单词同义性和歧义性问题带来的不利影响,增强视觉词典的语义分辨能力,较好地改善了目标分类性能.     

基于最小方差无失真响应谱的语音特征提取

对最小方差无失真响应谱进行了研究,并将其应用到语音特征参数的提取中,对传统的美尔频率倒谱系数提取方法进行了有效的改进。该方法首先计算短时语音信号的最小方差无失真响应谱,在该谱的基础上提取美尔频率倒谱系数。基于最小方差无失真响应谱的美尔频率倒谱系数在保留语义信息的同时有效抑制了说话人信息,更加适合于关键词检出。     

论坛数据形式化表示技术研究

随着互联网的日益发展,网络论坛已成为人们发表自身观点的重要场所。论坛数据形式化表示是论坛内容挖掘的前提。根据论坛数据的特点,利用向量空间模型表示论坛数据,并提出了一种基于多因子加权策略的特征权重计算方法。实验结果表明,该方法可以有效解决论坛数据形式化表示问题。     

距离函数分类法在垃圾邮件过滤中的应用

为了得到实用性强的垃圾邮件过滤方法,将距离函数分类法首次引入到垃圾邮件过滤中.在通用邮件语料库上进行测试,并与目前过滤性能较好的KNN算法进行比较,实验结果显示距离函数分类法中的类中心向量法不适合用于垃圾邮件的过滤,而类重心向量法在保持较高过滤性能的同时,具有训练和过滤速度快的优点,是一种理想实用的垃圾邮件过滤方法.     

一种基于证据理论与神经网络的遥感影像分类方法

把影像的空间信息融入分类决策，提出了一种基于证据理论与神经网络的遥感影像分类方法。对原图像作平滑处理．得到原图像的平滑图像；利用神经网络对原图像及其平滑图像分别进行训练、分类；利用证据理论对它们的分类结果(决策)进行融合；最后，把融合结果(决策)作为原图像的最终分类结果。实验结果与性能比较表明．新方法是有效的．提高了影像的分类精度。     

网络新闻口语评论文本中人物对象识别方法

网络新闻口语评论文本中的人物对象是网络舆情的重要内容,是口语评论情感倾向性分析的基础。该文结合新闻口语评论中人物对象特点,提出了一种有效的人物对象自动识别方法。该方法首先在分词基础上,采用多频率综合判别对单字作为人物对象的可靠度进行评估,以获得稳定的识别线索;其次,根据线索划定处理窗口,利用改进频繁项挖掘算法,从窗口中提取候选人物对象;最后,对结果中存在的冗余进行优化处理。实验结果表明,新方法能够完整、有效地识别网络新闻口语评论文本中的人物对象。     

一种基于视觉词典优化和查询扩展的图像检索方法

视觉词典方法（Bag of visual words,BoVW）是当前图像检索领域的主流方法,然而,传统的视觉词典方法存在计算量大、词典区分性不强以及抗干扰能力差等问题,难以适应大数据环境.针对这些问题,本文提出了一种基于视觉词典优化和查询扩展的图像检索方法.首先,利用基于密度的聚类方法对SIFT特征进行聚类生成视觉词典,提高视觉词典的生成效率和质量;然后,通过卡方模型分析视觉单词与图像目标的相关性,去除不包含目标信息的视觉单词,增强视觉词典的分辨能力;最后,采用基于图结构的查询扩展方法对初始检索结果进行重排序.在Oxford5K和Paris6K图像集上的实验结果表明,新方法在一定程度上提高了视觉词典的质量和语义分辨能力,性能优于当前主流方法.     

基于聚类集成的人名消歧算法

传统人名消歧算法中,每类特征仅反映人物实体的部分信息,且不同聚类算法各有优缺点。本文提出了一种基于聚类集成的人名消歧算法。首先,从文本中提取上下文特征、实体特征、社会关系特征得到三个相似度矩阵,并对这三个相似度矩阵进行融合得到一个融合相似度矩阵;然后,把这四个相似度矩阵作为输入,利用不同的聚类算法得到不同的划分;最后,采用基于均方误差邻接矩阵聚类（Squared Error Adjacency Matrix Clustering,SEAM）算法对这些划分进行集成,实现人名消歧。在CLP2010人名消歧训练语料上进行实验,结果表明,新算法有效地提高了人名消歧的准确性和鲁棒性。