基于统计和规则混合策略的维吾尔人名识别研究

本文采用统计和规则相结合的混合策略,提出一种维吾尔人名的自动识别方法.该方法利用知识库中的统计信息,对维吾尔人名做初步的提取,分析维吾尔人名构成的各类特征,提取特征集,总结相应的识别规则,对候选人名进行识别,并消除歧义.在此基础上构建了维吾尔人名识别系统,并对系统进行了封闭和开放测试,实验结果表明,封闭测试的准确率达到88.47%,召回率达到85.1%.     

双面碎片的英文文件复原方法研究

对英文材料的双面规则碎片文件复原问题进行了研究.由于碎片边界是规则的几何形状,无法采用几何形状匹配算法进行复原,为此提出了基于碎片边缘像素特征的匹配复原算法,建立了双面二维灰度匹配数学模型.通过加入行约束条件,减少横向匹配中的纵向误差,并通过消除列匹配中的误差,优化了匹配算法.该模型可以实现块状双面英文碎片的完整复原.     

基于模糊遗传算法的XNOR/OR展开式最小化研究

提出一种改进的模糊遗传算法用于求解XNOR/OR展开式最小化问题. 在算法进化过程中,采用模糊规则对交叉率和变异率进行修正, 以提高算法的收敛速度, 并在一定程度上抑制了局部收敛现象的发生. 并采用8个MCNC Benchmark电路对该算法进行测试, 结果表明: 所提算法具有较好的优化效果和较高的收敛速度.     

自适应推理的知识求精

简要分析了传统的决策支持系统中的自适应知识库求精问题,提出了一种基于神经网络块间联系的规则的自适应推理知识求精算法.该算法能够有效地检查知识的一致性与相容性,及时发现并排除知识库知识之间的冗余和矛盾.该算法能够更好支持决策过程.     

基于模式矩阵的P_Matrix算法

Apriori算法是关联规则挖掘中最经典的算法,该算法需多次扫描数据库并产生海量的候选项目集.利用模式矩阵对Apriori算法进行改进,提出一种P_Matrix算法,它使扫描数据库的次数降为一次,同时不产生候选项目集而直接产生频繁项目集,从而使算法的时间复杂度和空间复杂度大大降低.     

基于树结构的多策略本体映射算法

针对语义Web中的本体异构问题, 提出了一种基于树结构的多策略本体映射算法,该算法的特点在于:按照数据类型分类进行映射,并采用启发式规则,提高了映射效率;同时考虑了概念的语言相似性、实例相似性和结构相似性,提高了相似度计算的准确性;采用迭代矫正,最终得到正确而完整的映射对.实验结果表明,该算法的查准率和查全率均优于GLUE算法,能有效完成本体间的映射.     

基于多个一维混沌映射系统的多重加密算法

本文提出了一种新的基于多个一维混沌映射的对称加密算法,该算法利用了混沌系统的伪随机性;在加密或解密过程中,该算法产生了在固定区间的混沌伪随机序列,并对各种类型文件的信息进行了加密与解密处理,还分析了本密码系统的性能.实验结果发现:与Kocarev的算法相比,本算法的安全性明显增强了对已有的攻击方法有了更强的抵抗能力.     

基于规则的维吾尔语、哈萨克语机器翻译

本文主要介绍基于规则的维吾尔语、哈萨克语机器翻译的设计与实现过程:(1)根据这两种语言之间的对应关系,构建了其词尾映射库、翻译规则库;(2)对源语言维吾尔语进行形态分析后,根据映射库和翻译规则,初步实现了基于规则的维吾尔语、哈萨克语机器翻译系统.在收集的维哈对齐的语料上做了实验,实验结果BLEU值为0.2,表明本文采取的方法是可行的.     

统计机器翻译中汉维短语对抽取的研究

双语短语对抽取是基于短语的统计机器翻译中短语翻译模型训练的关键步骤,但由于汉维平行语料库规模有限,数据稀疏问题严重.本文提出了一种改进的短语抽取算法,该算法首先考虑词对齐矩阵中一个汉语词对齐到多个维吾尔语词的情况(包括不连续),然后利用Och方法抽取短语对,最后考虑维吾尔语SOV语序结构特点,抽取双语短语.实验表明,该算法能够较准确地且尽可能多地抽取汉维短语对,从而提高翻译模型的质量.     

基于Rough集从临床数据中提取诊断规则

在医学上,没有正确的诊断就没有正确的治疗.本文提出用简化的分明矩阵方法对临床数据信息表属性约简,并在此基础上提出相应分类和合并诊断规则生成算法.通过对该数据集测试表明,此算法是可行有效的,并缩短了诊断规则长度,有时还能为病人节省不必要的检查.     

基于PC机的计算机地面检测系统的设计

介绍了基于PC机的600kW风力发电机计算机地面检测系统的总体设计思想、系统组成、工作原理和主要技术途径，并对该系统的各组成部分的功能和PC机监控程序设计思想作了说明。     

网格自适应任务调度算法研究

对网格自适应任务调度算法进行概括性研究．针对传统的Min—Min算法的高效特性和Max—Min算法的负载平衡特性．以提高任务调度的时间跨度性能为目标．提出了一个循环选择执行的网格任务自适应词度策略（Adaptiv eMin—Min and Max—Min，A—MM）．实验表明．该算法在时间跨度等方面的性能较以往算法有较大提高．     

生成Delaunay三角网的快速合成算法

合成算法结合了传统的递归分割法和逐点插入法的优点,兼顾空间和时间性能.然而,该算法不可避免地继承了两种传统算法的不足,在执行效率上受到限制.为了解决执行效率问题,提出了快速合成算法,对合成算法进行了改进和优化.该算法基于面积坐标的点定位算法和简化的高效空外接圆判断算法,从而大大提高算法的整体执行效率;同时充分考虑平面点集的任意性,适用于对任意平面点集构建Delaunay三角网.     

一种有效的变步长的自适应独立分量分析算法

步长因子的优选是自适应算法中的一个重要问题,本文建立了步长因子与互相关性测度之间的一种非线性函数关系,以此为基础,提出了一种新的变步长的自适应独立分量分析算法,分析了算法收敛性能和稳态性能.该算法根据互相关性测度所反映的信号分离状态自适应地调节步长因子,克服了传统算法在稳态步长调整过程中的不足.仿真实验结果表明了算法的有效性.     

基于语义相似度与XGBoost算法的英语作文智能评价框架研究

作文智能评分和评语智能生成能极大减轻评阅专家的工作量、节约人力成本。目前，评分和评语结果的准确性与公平性尚不高。近年来，机器学习和自然语言处理等技术的快速发展，在一定程度上提升了文本分类、机器翻译等任务的性能，但仍有许多新的研究成果尚未应用于作文智能评价。本研究综合了词向量(word2vec)、段落向量(paragraph2vec)、词性向量(pos2vec)和LDA (latent dirichlet allocation)等特征，共同组合为作文的语义表示向量；采用基于kNN (k nearest neighbors)算法的语义相似度模型，得到作文的评语标签；采用基于XGBoost(extreme gradient boosting)的回归模型计算英语作文的评分值；并以900篇大学生英语作文为样本，构造算例进行验证。最后表明，提出的智能评价框架在英语作文自动评分和评语生成的准确性上，都要高于传统方法。     

基于几何不变量的蛋白质三维分子结构比对

为了解决蛋白质三维结构比对需要处理大量的旋转、平移变换，直接用动态规划将变得十分繁琐这一问题，在保留蛋白质空间结构属性特征的基础上，对蛋白质三维数据进行了预先的处理．通过计算蛋白质结构在旋转和平移下的几何不变量，将蛋白质的三维结构坐标变换为具有旋转、平移不变性的一维序列．进一步给出了“距离”以及“相似得分”的定义．在此基础上采用动态规划方法给出了新的蛋白质结构比对算法．对专家分类的蛋白质结构数据库进行测试，结果显示准确、快速．     

常微分方程组的演化建模新算法

提出了常微分方程组的演化建模的一种新算法 ,新算法在 3个方面改进了作者原有的算法 :(1)采用新的适应值评估方式 ;(2 )采用一种基于子空间搜索的遗传算法来优化模型的参数 ;(3)将传统的遗传程序设计方法与局部搜索技术相结合来优化模型的结构 .将新算法分别应用于人口增长与化学反应模型的自动建模 ,并比较两种算法的实验结果 ,表明新算法发现的模型更稳定、精确度更高 .     

ATO:一种基于OIL的本体论近似翻译算法

本体论翻译在语义Web、知识联网和分布的协同工作等领域有重要作用.提出了一种基于OIL的本体论近似翻译算法ATO,旨在通过比较源、目标本体论所属对象类之间属性的相似度来实现近似翻译:将源本体论中的类翻译到目标本体论中和它最相似的类.     

高阶常微分方程的动态演化建模

提出了采用高阶常微分方程模型代替传统时序分析中所用的ARMA模型来实现一维时间序列的建模和预报．设计的将遗传程序设计与遗传算法相嵌套的动态演化建模算法,用遗传程序设计优化模型结构,以遗传算法优化模型参数,边收集数据边建模边预报,首次成功地实现了时间序列实时预报的程序自动化．两个时间序列的应用实例表明采用此算法可获得较好的实时预报效果．     

汉文-维吾尔文双语语料库中基于词典译文的句子对齐方法研究

双语语料库的自动对齐已成为机器翻译研究中一个十分重要的研究课题．目前的句子对齐方法有基于长度的方法和基于词汇的方法,本文根据汉文-维吾尔文的特点,在分析目前双语句子对齐方法的基础上,提出了基于译文的对齐方法,通过使用一部翻译较完整的词典作为桥梁,将汉维句子关联起来．根据维吾尔语文本中的单词,在词典中找到其对应的译文,并将译文到汉语句子中去匹配,根据评价函数和动态规划算法找到对齐句对．