检索结果-内蒙古大学图书馆

一个给定字符串的子序列是在该字符串序列中删除0个或者多个元素后得到的序列。给定序列X={x1,X2,…，Xn)和]，={y1,y2,…，yn}，设它们是定义在字符集∑={σ1,σ2,...，σs}上的两个字符串，最长公共子序列(简称LCS)问题就是找出关于X和Y的公共子序列中长度最长的子序列。\n 在求解LCS问题的众多算法中，由Rick提出的算法[15，16]有着良好的性能，该算法后来被Goeman和Clausen做了进一步的优化和改进[2]。改进后算法的空间复杂度为线性复杂度O(ns)。然而当该算法应用于大规模序列(如遗传基因序列)以及N-LCS问题的时候，空间依然会成为算法的瓶颈。如2001年4月UCUS人类基因组计划发布了人类基因序列，共包含28亿对碱基，相应的字符串序列为6G，如果用Goeman-Clausen LCS算法求解此问题时需要96G的存储空间，而96G的空间已经超出了普通计算机的内存空间。因此空间的优化成了实践中迫切需要解决的问题。\n 本文针对Goeman-Clausen LCS算法进行空间改进和优化，做了下面几点工作：(1)对Goeman-Clausen算法中的辅助数组的空间冗余进行优化；(2)对辅助数组利用Elias算法进行压缩；(3)对Elias算法做进一步的优化和改进，使辅助数组的数据压缩比进一步提高。改进后的算法保持了Goeman-Clausen算法的线性空间复杂度，但相对于原算法，空间得到了很大的节省，有效的克服了LCS算法应用于大部分遗传基因序列和N-LCS问题时的空间瓶颈，但改进后的算法对比原算法，时间性能上有一些损失，但是在面对大规模序列时候，空间因素显得更为突出。

关键词：字符串序列最长公共子序列算法空间改进空间优化

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最长公共子序列算法在文字录入测试中的应用

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计算机与现代化 2007年第1期 112-114页

作者：贾志先新疆财经学院信息化中心新疆乌鲁木齐830012

测试Word中的文字录入内容,是开发Office等考试软件过程中的一个关键技术问题。常用的处理方法是关键字检测法。通过检测Word文件中的关键字,可以测试出考生操作的大概结果,但是很不准确。利用最长公共子序列算法进行文字录入测试,可以... 详细信息

测试Word中的文字录入内容,是开发Office等考试软件过程中的一个关键技术问题。常用的处理方法是关键字检测法。通过检测Word文件中的关键字,可以测试出考生操作的大概结果,但是很不准确。利用最长公共子序列算法进行文字录入测试,可以很好地解决这一问题。

关键词：最长公共子序列算法文字录入测试关键字检测

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最长公共子序列算法在填空题评分程序中的应用

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计算机与现代化 2012年第7期 55-57页

作者：周华君丁爱芬马瑞英云南大学旅游文化学院信息科学与技术系云南丽江674100

讨论最长公共子序列算法在填空题评分中的应用,并具体设计一种基于网络环境下,考试系统中的填空题题型的通用答案识别逻辑,在独立学院网络考试系统中操作可行。

关键词：最长公共子序列算法填空题评分网络考试系统

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中文异构百科知识库实体对齐

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计算机应用 2016年第7期36卷 1881-1886,1898页

作者：黄峻福李天瑞贾真景运革张涛西南交通大学信息科学与技术学院成都611756

针对传统实体对齐方法在中文异构网络百科实体对齐任务中效果不够显著的问题,提出一种基于实体属性与上下文主题特征相结合的实体对齐方法。首先,基于百度百科及互动百科数据构造中文异构百科知识库,通过统计方法构造资源描述框架模式(R... 详细信息

针对传统实体对齐方法在中文异构网络百科实体对齐任务中效果不够显著的问题,提出一种基于实体属性与上下文主题特征相结合的实体对齐方法。首先,基于百度百科及互动百科数据构造中文异构百科知识库,通过统计方法构造资源描述框架模式(RDFS)词表,对实体属性进行规范化;其次,抽取实体上下文信息,对其进行中文分词后,利用主题模型对上下文建模并通过吉布斯采样法求解模型参数,计算出主题-单词概率矩阵,提取特征词集合及对应特征矩阵;然后,利用最长公共子序列(LCS)算法判定实体属性相似度,当相似度位于下界与上界之间时,进一步结合百科类实体上下文主题特征进行判定;最后,依据标准方法构造了一个异构中文百科实体对齐数据集进行仿真实验。实验结果表明,与经典的属性相似度算法、属性加权算法、上下文词频特征模型及主题模型算法进行比较,所提出的实体对齐算法在人物领域和影视领域的准确率、召回率与综合指标F值分别达到97.8%、88.0%、92.6%和98.6%、73.0%、83.9%,比其他方法均有较大的提高。实验结果验证了在构建中文异构百科知识库场景中,所提算法可以有效提升中文百科实体对齐效果,可应用到具有上下文信息的实体对齐任务中。

关键词：知识库实体对齐主题模型资源描述框架模式最长公共子序列算法

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基于行人移动位置数据的犯罪异常轨迹检测算法研究

基于行人移动位置数据的犯罪异常轨迹检测算法研究

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作者：张厚禄中国人民公安大学

学位级别：硕士

随着移动终端的广泛普及,位置信息已成为公安机关打击各类犯罪的重要依据。目前基于轨迹数据的研究有很多,但关于犯罪嫌疑人异常轨迹检测的研究工作相对较少。大数据时代,如何利用轨迹数据检测犯罪嫌疑人在物理空间中的异常行为成为了... 详细信息

随着移动终端的广泛普及,位置信息已成为公安机关打击各类犯罪的重要依据。目前基于轨迹数据的研究有很多,但关于犯罪嫌疑人异常轨迹检测的研究工作相对较少。大数据时代,如何利用轨迹数据检测犯罪嫌疑人在物理空间中的异常行为成为了公共安全领域的研究难点。针对此问题,本文提出一种基于机器学习的犯罪嫌疑人异常轨迹检测算法。首先,以生活及警务业务经验为先验,定义犯罪嫌疑人异常轨迹模式;然后,针对移动终端位置数据的特性设计行人轨迹预处理方法和轨迹停留区域划分方法;最后根据犯罪异常的特点设计了异常模式检测方法。具体说,本文研究内容主要包含以下三个方面:(1)基于启发式的轨迹数据预处理算法。针对GPS轨迹数据采集时的不稳定性、数据信息冗余及离群点等问题,本文提出分步骤依次对原始数据降噪、过滤、删减的预处理方法,可得到具有实际意义的轨迹数据。经实验验证,该方法具备较好的清洗效果,有效保留了用户的活动信息。(2)基于密度聚类的轨迹停留区域划分算法。为将轨迹数据中的不同停留区域区分开,本文将划分算法分为三个阶段进行处理,逐步精简数据并建立过程映射表。通过改进密度聚类算法的生长器和噪声簇的条件,使轨迹中同一停留区域内重复的数据在生长过程中只占据一次权重,从而避免少数轨迹长度过长导致权重增加和聚类范围过度延伸的情况发生,进而更精细的划分区域。经过实验验证,同样的停留点数据,本文方法无论是直观效果还是精确率都比直接使用密度聚类更优。(3)基于最长公共子序列的异常轨迹检测算法。异常轨迹挖掘需要结合周期信息,由于单一区域包含的周期信息很少,所以需要结合长时间尺度上的周期信息。在轨迹停留区域划分的基础上,本文将轨迹信息转换成带有停留区域信息的时间序列,将序列分割后,通过比较序列之间的相似度筛选出活动频率异常的部分,最后验证该部分是否包含特定的地点类型。该方法有效提高了异常检测效率,降低了运算过程中的数据量,最终实现了犯罪异常检测的目的。

关键词：犯罪异常轨迹刑事侦查 GPS位置数据密度聚类最长公共子序列算法

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基于元搜索引擎的文本复制检测方法研究

基于元搜索引擎的文本复制检测方法研究

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作者：王鹏举郑州大学

学位级别：硕士

随着计算机技术、通信技术和网络技术的迅猛发展，互联网已成为人们获取信息的一种重要途径。网络大数据背景下，互联网中文本数据的数量和价值呈指数增长，复制网络中文本的现象越来越多，相同和近似文本也越来越多，不仅极大的浪费了... 详细信息

随着计算机技术、通信技术和网络技术的迅猛发展，互联网已成为人们获取信息的一种重要途径。网络大数据背景下，互联网中文本数据的数量和价值呈指数增长，复制网络中文本的现象越来越多，相同和近似文本也越来越多，不仅极大的浪费了网络存储空间、降低检索效率，而且不利于电子文本知识产权的保护，如何快速检测文本是否复制于因特网文本已成为急需解决的问题。本文在对已有文本复制检测方法进行分析研究的基础上，提出了一种基于元搜索引擎的文本复制检测方法，本文主要工作包括：首先对已有文本复制检测方法进行研究，主要包括文本复制检测的基本原理、典型的文本复制检测系统的实现方法、通用的文本复制的基本流程，并对实现文本复制检测常用到的关键技术以及关键问题的解决策略进行分析研究，主要包括中文文本的预处理技术，如中文文本的分词、词性标注，文本块的选择策略和文本特征的选择策略等，为设计新的文本复制检测系统中的关键问题提供了解决思路。然后结合当前复制检测网络文本的行为越来越多的状况，基于元搜索引擎的优势，提出了一种基于元搜索引擎的文本复制检测方法。其中，为减少请求元搜索引擎的次数以提高系统效率，结合词性信息改进TF-ISF算法抽取文本特征句子；为获取更加全面的疑似复制文本，以特征句子的线索词作为请求元搜索引擎的查询词获取网络在线参考文本集；由于传统基于LCS的句子相似度计算方法忽略了最长公共子序列数量对句子相似度的影响，结合最长公共子序列数量的改进LCS句子相似度计算方法。最后设计文本复制检测系统进行实验验证。使用SOGOU-T中文数据集对改进的TF-ISF方法和基于元搜索引擎的文本复制检测方法的效率和F1-score进行实验分析。

关键词：文本复制检测文本预处理中文分词技术元搜索引擎 TF-ISF 最长公共子序列算法

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基于立体视觉的人体动作识别方法研究

基于立体视觉的人体动作识别方法研究

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作者：吴纪安中国海洋大学

学位级别：硕士

在信息科技高速发展的今天，人与计算机的交互活动越来越密切，主要体现在科研、体育、医疗、交通等领域。人们通过操作计算机获取信息、进行科研、体验数字娱乐，同时也提出一个新的研究领域--人机交互。而人机交互的基础便是人体姿势... 详细信息

在信息科技高速发展的今天，人与计算机的交互活动越来越密切，主要体现在科研、体育、医疗、交通等领域。人们通过操作计算机获取信息、进行科研、体验数字娱乐，同时也提出一个新的研究领域--人机交互。而人机交互的基础便是人体姿势、动作的识别技术。对于社会各行各业的不同需求，该技术已经日趋成熟。同时，也广泛的应用于智能监控、智能医疗、体育运动分析等领域，具有非常广泛的应用前景和可观的经济价值。对于视频监控系统，取代了昂贵人力监控、实现了现实危险环境或者人力无法实现的监控。对于智能医疗领域，智能康复系统一方面避免了大量的人力物力的浪费，同时合理、规范化的康复训练也可使病人更快的康复。本文在分析和总结现有理论和研究的基础上，提出了一种基于LCS（Longest Common Subsequence）算法的人体动作识别方法和基于SVM（Support Vector Machines）算法的人体姿势识别。本文采用了微软推出的产品——Kinect体感传感器。由于其价格低廉，简单易用等特点普遍被许多研究人员采用进行动作识别、人脸识别等领域的研究。本文围绕Kinect所采集到的人体骨骼关节点的三维坐标值开展了如下几个方面的研究工作：（1）人体姿势、运动的定义。对于用户某一帧的姿势或者某一连续时间段内的动作序列，根据Kinect获取到的骨骼数据提取出表示该姿势、动作的特征值是本文的主要研究内容之一。（2）人体的姿势识别过程中，SVM分类器的使用以及针对不同的姿势如何设计一个高效的分类器也是本文的主要研究内容之一。（3）人体的动作识别过程中，通过与已存储的模板进行最长公共子序列（LCS）算法，得出两个运动序列的LCS，再比较LCS的长度来确定与之最匹配的模板，从而识别人体的动作；同时对LCS算法的改进、如何提高运行效率也是本文的主要研究内容。通过实验分析可以得知，该算法具有较高的准确性和较强的鲁棒性，可以对人体动作、姿势进行准确的识别。

关键词：动作识别 Kinect 支持向量机最长公共子序列算法

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电能表质量监测方法

电能表质量监测方法

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作者：魏雯赵展卜树坡 215104 江苏省苏州市苏州国际教育园致能大道1号

本发明提供了一种电能表质量监测方法，为了对电能表制造过程中进行质量控制，本发明引入BP神经网络作为异常主题模式集合的分类工具，出以形态相似性为主要约束条件的相似性分类方法度量研究，采用最长公共子序列算法和中心时间序列算... 详细信息

标准号: CN111027642A

本发明提供了一种电能表质量监测方法，为了对电能表制造过程中进行质量控制，本发明引入BP神经网络作为异常主题模式集合的分类工具，出以形态相似性为主要约束条件的相似性分类方法度量研究，采用最长公共子序列算法和中心时间序列算法对异常主题模式集合进行相似性度量和故障特征提取。最后对7种出现频率较高的典型异常主题模式集合之间的关联进行分析，以判定不良品率上升的原因。本方法能够有重点的分析电能表的故障原因，对于提升电能表质量有重大的指导意义。

关键词：电能表主题模式集合最长公共子序列算法故障特征提取时间序列算法相似性度量相似性分类不良品率分类工具故障原因约束条件制造过程质量监测质量控制度量判定分析关联引入研究

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一种面向日志局部性特征的快速日志解析方法与系统

一种面向日志局部性特征的快速日志解析方法与系统

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作者：马琛迎谢鲲何施茗文吉刚李肯立 410082 湖南省长沙市岳麓区麓山南路1号

本发明公开了一种面向日志局部性特征的快速日志解析方法，其将日志数据集切分为模板提取数据集和日志匹配数据集，对于模板提取数据集：按照日志长度将模板提取数据集中的日志消息切分为不同的日志组，对日志组中的日志消息执行适用于... 详细信息

标准号: CN115994157A

本发明公开了一种面向日志局部性特征的快速日志解析方法，其将日志数据集切分为模板提取数据集和日志匹配数据集，对于模板提取数据集：按照日志长度将模板提取数据集中的日志消息切分为不同的日志组，对日志组中的日志消息执行适用于日志数据的多序列最长公共子序列算法提取该日志组的公共单词，判断公共单词的个数是否符合阈值，大于或等于阈值时，为该日志组生成日志模板，将模板加入到模板库中并更新缓存。本发明通过将计算机日志切分到日志组中，对多条日志消息执行适用于日志数据的多序列最长公共子序列算法，一次性提取多条日志消息的公共单词来获取模板，并使用基于缓存的就近匹配算法为每条日志消息匹配模板，提高了日志解析效率和精度。

关键词：日志日志消息模板提取日志数据单词最长公共子序列算法缓存日志解析数据集计算机日志局部性特征一次性提取匹配模板匹配数据匹配算法日志模板数据集中模板库组生成阈值时更新

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