基于搜索历史的用户兴趣模型的研究

提出了一种新的基于搜索历史的用户兴趣模型，目的是解决现有搜索引擎很难考虑用户兴趣来实现用户个性化搜索以及用户兴趣很难更新的问题。提出了基于搜索历史的用户兴趣的表达方法和自动隐式学习算法。全面地描述了用户兴趣模型的建立及通过自动隐式学习算法不断更新、优化模型的处理过程，并给出了对模型的评价标准。     

基于搜索历史的用户兴趣模型的研究

提出了一种新的基于搜索历史的用户兴趣模型,目的是解决现有搜索引擎很难考虑用户兴趣来实现用户个性化搜索以及用户兴趣很难更新的问题。提出了基于搜索历史的用户兴趣的表达方法和自动隐式学习算法。全面地描述了用户兴趣模型的建立及通过自动隐式学习算法不断更新、优化模型的处理过程,并给出了对模型的评价标准。     

基于用户反馈的智能合作过滤模型的研究

为了提供给用户更准确的信息，提出基于用户反馈的智能合作过滤模型和一种基于用户兴趣的动态Q学习算法，并建立用户兴趣模型．通过隐式反馈和显式反馈这2种反馈方式更新用户模型并实现合作过滤．实验结果表明，在输入相同查询提问情况下ACFM在预测用户兴趣的效果和推荐搜索信息的查全率和查准率方面比传统的搜索引擎有明显改善．     

基于禁止搜索的离散隐马尔可夫模型优化

隐马尔可夫模型(HMM,Hdden Markov Model)是语音识别中广泛采用的鲁棒性统计方法.本文采用禁止搜索(TS,Tabu Search)算法训练HMM参数,提出了基于禁止搜索的隐马尔可夫模型(TS-HMM)算法.该算法可以使搜索最优模型参数的过程达到全局优化.仿真结果表明与传统的前向-后向算法相比,TS-HMM算法具有更好的性能,且能够达到全局优化.     

面向虚拟企业的智能化专业搜索引擎的研究与实现

搜索引擎在虚拟企业中不但能完成信息导航的功能，还能协助用户构建、管理企业联盟．该文提出了一个基于虚拟企业集成的个性化智能搜索体系，它不但利用强化学习技术实现搜索代理的搜索策略最优化，还通过利用专业强化因子和π算法实现专业代理间的协作来协助选择盟友，进而为虚拟企业的构建(重构)提供了有效的辅助手段．为提高搜索效率，该文针对企业个性化搜索的需求，为用户设计了客户端模块，并通过贝叶斯法推理和用户代理有力地保证了系统满足个性需求的能力．     

网络号百用户兴趣模型挖掘算法

为了实现在线推荐信息服务,要对网络号百用户的访问行为进行分析,荻取用户访问聚类模型,从而在聚类模型的基础上进行在线推荐.介绍获取用户访问路径信息的方法,对用户访问路径信息建立相似度矩阵,基于相似度矩阵改进K-means算法,据此进行用户模型聚类,给出分析案例,并说明算法实现过程.     

基于进化HMM模型的动态Agent系统建模方法

提出一种基于隐式Markov模型（HMM）的进化建模方法．使用进化算法随机搜索HMM的模型空间,自动选择HMM的结构和参数-完成对动态智能体系统行为的建模,学习智能体对周围环境的分割和反映方式．实验结果表明,该方法可以很好地搜索HMM的模型空间,并且避免了人工确定HMM模型结构的困难和手工设计模型所需的多次反复．     

动态电源管理的随机切换模型与在线优化

考虑系统参数未知情况下的动态电源管理问题，提出一种基于强化学习的在线策略优化算法. 通过建立事件驱动的随机切换分析模型，将动态电源管理问题转化为带约束的Markov 决策过程的策略优化问题. 利用此模型的动态结构特性，结合在线学习估计梯度与随机逼近改进策略，提出动态电源管理策略的在线优化算法．随机切换模型对电源管理系统的动态特性描述精确，在线优化算法自适应性强，运算量小，精度高，具有较高的实际应用价值．     

基于SA模型的数字图书馆个性化搜索

随着信息技术的飞速发展，数字图书馆的信息正在已不可思议的速度增加，从而导致信息超负载。个性化搜索致力于跟踪大量搜索结果来满足每个用户的需求。本文提出一种基于激活扩散模型（SA）计算数据来重新对搜索结果进行分类的方法。扩散激活被应用于领域本体，从而建立一种新型的borrowintent的关系。     

基于Leap Motion的手语识别算法优化

Leap Motion设备产生的数据在虚拟环境中可以进行手势识别。通过识别和跟踪用户的手来生成虚拟3D手部模型,从而获取手势信息。本文设计了一种基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)分类算法来学习从Leap Motion中所获取的手势信息的系统,根据手势特征的重要性赋予不同权值,可进一步提高分类准确率,实现手语信息的识别输入。测试结果表明,识别准确率为86.1%,手语打字输入识别速度为每分钟13.09个字符,可显著提高聋哑人与正常人之间沟通的便捷性。     

基于改进HMM的文本信息抽取模型

提出一种基于改进隐马尔可夫模型(HMM)的文本信息抽取模型。给出一个新假设,使用绝对平滑算法对模型参数进行平滑,利用Viterbi算法对观察值序列进行正序和逆序解码,基于N-Gram模型对2次解码结果进行对比消歧,得到较准确的状态序列。实验结果表 明,该信息抽取模型能提高信息抽取的准确率。     

数据挖掘中属性约简算法的研究

本文就粗糙集理论及其在数据挖掘中的应用方法进行了较为深入系统地研究。重点研究了扩展粗糙集模型;基于连续属性的粗糙集模型及其约简算法;不完备信息系统下粗糙集模型及其约简算法;以及更一般的集值信息系统及其约简算法。     

数据挖掘中属性约简算法的研究

本文就粗糙集理论及其在数据挖掘中的应用方法进行了较为深入系统地研究。重点研究了扩展粗糙集模型;基于连续属性的粗糙集模型及其约简算法;不完备信息系统下粗糙集模型及其约简算法;以及更一般的集值信息系统及其约简算法。     

基于MRF模型的NSCT域SAR图像分割

针对复杂背景下的合成孔径雷达（SAR）图像的分割问题,提出一种基于非降采样Contourlet变换（NSCT）域马尔可夫（MRF）模型的算法。该算法综合利用了MRF模型在影像分割中的优势和图像的多分辨率描述的信息,采用高斯混合模型建模各个尺度的特征场,Potts模型建模各个尺度的标记场,大尺度的分割结果直接投影到小尺度上,作为分割的初始结果。实验部分与经典的阈值分割算法和马尔可夫分割算法进行比较、分析,结果表明该算法可准确地分割目标,同时保留目标的细节信息。     

Distributed best response dynamics for Nash equilibrium seeking in potential games

In this paper, we consider distributed Nash equilibrium (NE) seeking in potential games over a multi-agent network, where each agent can not observe the actions of all its rivals. Based on the best response dynamics, we design a distributed NE seeking algorithm by incorporating the non-smooth finite-time average tracking dynamics, where each agent only needs to know its own action and exchange information with its neighbours through a communication graph. We give a sufficient condition for the Lipschitz continuity of the best response mapping for potential games, and then prove the convergence of the proposed algorithm based on the Lyapunov theory. Numerical simulations are given to verify the result and illustrate the effectiveness of the algorithm.     

WCBVSM与SACA结合的文本分类模型

给出了一个词共现改进的向量空间模型（Word Co-Occurrence Mode Based On VSM,WCBVSM）与模拟退火交叉覆盖算法（Cross Cover Algorithm Based On Simulated Annealing Algorithm,SACA）相结合的文本分类新模型。传统的向量空间模型（VSM）采用词条作为文档的语义载体,没有考虑文本上下文词语之间的语义隐含信息,在词共现模型的启发下,提出WCBVSM,它通过统计文本中的词共现信息,加入VSM,以获得文档隐含的语义信息。针对交叉覆盖算法中识别精度与泛化能力之间的一对矛盾,结合模拟退火算法的思想,提出了SACA,改进了传统交叉覆盖在覆盖初始点选取时的随机性,并通过增加每个覆盖所包含的样本点来减少覆盖数,从而增强了覆盖的泛化能力。实验结果表明提出的文本分类新模型在加快识别速度的基础上,提高了分类的精度。     

基于隐马尔可夫模型的Web信息抽取

针对Web信息抽取领域中存在的“项缺失”和“项无序”问题,提出一种基于隐马尔可夫模型的Web信息抽取方法。将Web文档解析为一棵扩展的DOM树,映射待抽取的信息项为状态,映射待抽取的信息项在扩展DOM树中的路径为词汇,使用归纳算法构造隐马尔可夫模型。实验结果证明该方法可以获得更好的抽取性能。     

Target detection algorithm for dance moving images based on sensor and motion capture data

The effectiveness of classification based on motion capture data to identify the human skeleton dance types. The goal is based on the body joint's information is to perform the characteristic posture obtained by the ultra-high Kinect sensor, identifying for each dance. The proposed Target Detection (TD) algorithm is used to dance moving object identification based on the improved Gaussian Mixture Model (GMM). The proposed Target Detection (TD) algorithm based on a Gaussian Mixture Model is a widely used method for modeling background from a Kinect sensor moving objects. The used data set contains six folk dance sequences and their variations. Gesture recognition scheme using a plurality of time constraints, spatial information, and spatial distribution characteristics to create a training data set appropriate application. The Gaussian Mixed Model distribution background model account, the algorithm, and their frame difference can be extracted in straight lines to obtain target dance areas with less background and background photo station under motor damage conditions. Through real-time Target Detection (TD) algorithm dance moving images based on the Gaussian Mixture Model (GMM), these two algorithms effectively detect dance moving image targets.     

基于约束的半结构化信息的抽取方法

为了对WEB上不规则的动态信息按照数据库的方式集成和查询,本文采用对象交换模型(OEM)建立WEB上信息模型。为了将页面中各个部分表示为对应的OEM对象,本文(1)设计了半结构化信息的抽取算法;(2)定义了满足约束条件的数据抽取格式,并且设计了输出正确抽取格式的候选者算法;(3)给出测试结果。该方法可以抽取结构化和半结构化的信息,比现有的抽取方法通用性更强。     

基于语义信息的中文短信文本相似度研究

在传统TF-IDF模型基础上分析中文短信文本中特征词的语义信息,提出一种中文短信文本相似度度量方法。对短信文本进行预处理,计算各词语的TF-IDF值,并选择TF-IDF值较高的词作为特征词,借助向量空间模型的词语向量相似度,结合词语相似度加权,给出2篇短信文本相似度的计算方法。实验结果表明,该方法在F-度量值上优于TF-IDF算法及词语语义相似度算法。