一种对象检索模型

本文以计算逻辑为理论基础 ,设计了一种对象检索模型以解决定理机器证明中的“同理可证”问题 ,该模型采用基于事例的推理方法来进行推理 .     

基于话题标签的微博主题挖掘

随着互联网的发展,微博已成为人们获取信息的主要平台,为从海量微博中挖掘出有价值的主题信息,结合微博中的会话、转发和话题标签,将微博划分为用户兴趣、用户互动和话题微博3类,提出基于作者主题模型( ATM)的话题标签主题模型HC-ATM,使用Gibbs抽样法对模型进行推导,获取微博主题结构。在Twitter数据集上的实验结果表明,与ATM模型和基于潜在狄利克雷分布的微博生成模型相比, HC-ATM模型的主题困惑度更小、差异度更大,并且能有效挖掘出不同微博类型的主题分布。     

面向医学图像分割的半监督条件生成对抗网络

医学图像分割是计算机辅助诊断的关键技术.青光眼作为全球第二大致盲眼病,其早期筛查和临床诊断依赖于眼底图的视盘和视杯的准确分割.但传统的视盘和视杯分割方法采用人工构建特征,模型泛化能力差.近年来,基于卷积神经网络的端对端学习模型可通过自动发现特征来分割视盘和视杯,但由于标注样本有限,模型难以训练.提出一个基于半监督条件生成对抗网络的视盘和视杯两阶段分割模型——CDR-GANs.该模型的每个分割阶段均由语义分割网络、生成器和判别器构成,通过对抗学习,判别器引导语义分割网络和生成器学习眼底图及其分割图的联合概率分布.在真实数据集ORIGA上的实验结果表明,CDR-GANs在均交并比(mean intersection over union,简称MIo U)、CDR绝对误差(absolute CDR error)和实际分割效果这些指标上明显优于现有模型.     

挖掘专利知识实现关键词自动抽取

关键词是人们快速判断是否要详细阅读文件内容的重要线索,关键词自动抽取在信息检索、自然语言处理等研究领域均有重要应用.设计了一种新的关键词自动抽取方法,使计算机能够像人类专家一样,利用知识库对目标文本进行学习和理解,最终自动抽取出关键词.专利数据因其数据量庞大、内容丰富、表达准确、专业权威而被选中作为知识库来源.详细讨论了专利数据的特性,挖掘不同专利间的知识关联,针对某一知识领域构造背景知识库,在此基础上进行目标文本的关键词自动抽取.与目标文本相关的专利文集中每个专利的专利发明人、权利人、专利引用和分类信息都被用于在不同的专利文档之间发现关联性,利用关联信息扩充背景知识库,获得目标文档在各个相关知识领域的背景知识库.基于背景知识库设计了词知识特征值,以反映词在目标文本背景知识中的重要程度.最后,把关键词抽取问题转化为分类问题,利用支持向量机(support vector machine, SVM)抽取出目标文本的关键词.在专利数据集和开放数据集的实验结果证明明显优于现有算法.     

一种基于遗传算法的分裂式层次化聚类算法

针对聚类中自适应确定聚类个数、目标函数灵活定义及优化的近似计算等问题,综合了分裂式层次化聚类算法能根据相似度阈值自适应地确定聚类个数的特点及二进制遗传聚类算法具有较强的搜索近似最优解能力及目标函数定义灵活的特点,提出了一种基于遗传算法的分裂式层次化聚类方法。实验结果表明,该算法具有较好的聚类性能。     

科研项目管理系统的设计与实现*

提出了基于Browser/Server的多层次结构建立科研项目管理系统的设计思想和体系结构,给出了数据输入、数据维护、浏览查询、统计分析报表生成等模块的实现方法和具体的实现过程。     

一种时间序列快速分段及符号化方法

作为一类重要的复杂类型数据,时间序列已成为数据挖掘领域的热点研究对象之一.针对时间序列的挖掘通常首先需要将时间序列分段并转变为种类有限的符号序列,以利于进一步进行时间序列模式挖掘.针对当前的时间序列分段方法复杂度较大,效率不高等问题,本文提出了一种简单高效的基于拐点检测的时间序列分段方法,并且采用动态时间弯曲度量计算不等长子序列的相异度,最后运用层次化聚类算法实现子序列的分类及符号化.实验表明,本文所提出的方法切实可行,实验结果具有较为明显的物理意义.     

不完整数据库中的数据挖掘

数据挖掘是从数据中提取有用知识的过程。在现实生活中,数据丢失的情况是很常见的,尤其是在商业数据库中,由于文件错误、纪录缺失、存储策略的改变等都会引起数据丢失而造成数据库的不完整。这种不完整性会影响关联规则的挖掘过程,因为在有数据缺失时对规则的支持度以及可信度的计算都得不到确定值。把Apriori算法应用于不完整数据库,基于期望支持度和期望可信度,给出了一个挖掘不完整事务数据库中关联规则的算法。     

一种结合词项语义信息和TF-IDF方法的文本相似度量方法

传统的文本相似度量方法大多采用TF-IDF方法把文本建模为词频向量,利用余弦相似度量等方法计算文本之间的相似度.这些方法忽略了文本中词项的语义信息.改进的基于语义的文本相似度量方法在传统词频向量中扩充了语义相似的词项,进一步增加了文本表示向量的维度,但不能很好地反映两篇文本之间的相似程度.文中在TF-IDF模型基础上分...     

应用正交变换保护数据中的隐私信息

针对聚类分析时如何保护隐私的问题,从传统的数据安全度评价标准出发,重新拓展了一般实数上有限维欧氏空间中隐私保护度的评价指标,提出了一种称为OBT（基于正交变换的数据转换方法）的算法,OBT中正交矩阵的选择不依赖于具体数据,能够很好地应用于大容量的数据库上,在应用正交变换保护数据中的隐私信息时不需要进行大量的运算。