检索结果-内蒙古大学图书馆

电子学报 2013年第6期41卷 1101-1107页

作者：努尔布力解男男刘志宇胡亮柴胜新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 新疆多语种信息技术重点实验室新疆乌鲁木齐830046 吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 公安部第一研究所北京100044

网络入侵检测中,攻击的形式越来越多样化和复杂化,网络多步攻击成为当前攻击的主要形式.智能规划最早用于人工智能领域,将一个领域内的知识形成规划推理时的规划域,将待求解的问题对应于规划问题.将智能规划应用于多步攻击领域,用以对... 详细信息

网络入侵检测中,攻击的形式越来越多样化和复杂化,网络多步攻击成为当前攻击的主要形式.智能规划最早用于人工智能领域,将一个领域内的知识形成规划推理时的规划域,将待求解的问题对应于规划问题.将智能规划应用于多步攻击领域,用以对多步攻击进行识别,并以此为基础,提出一种基于知识表示的多步攻击规划问题描述模型,用以提供解决复杂网络攻击数据的形式化描述问题的一种探索.实验中规划问题采用PDDL语言进行描述,对所提模型进行可用性验证.

关键词：多步攻击智能规划安全规划问题 PDDL

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亚词及单词深度维汉机器翻译模型对比

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计算机工程与设计 2019年第8期40卷 2326-2330页

作者：张胜刚艾山·吾买尔吐尔根·依布拉音买合木提·买买提新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学新疆多语种信息技术重点实验室新疆乌鲁木齐830046

针对基于神经网络的维汉机器翻译中的集外词问题和随着网络层数的加深训练和优化模型会变得更加困难这两个问题,在对相关工作研究后,提出基于深层神经网络的亚词及单词的维汉机器翻译模型。在翻译单元上将基于词的翻译单元替换为基于词... 详细信息

针对基于神经网络的维汉机器翻译中的集外词问题和随着网络层数的加深训练和优化模型会变得更加困难这两个问题,在对相关工作研究后,提出基于深层神经网络的亚词及单词的维汉机器翻译模型。在翻译单元上将基于词的翻译单元替换为基于词和亚词的混合翻译单元,将基于GRU的神经非线性单元替换为基于ALU的非线性单元,缓解训练和优化模型的难度并提高译文质量。通过实验发现该模型相比基准系统提高了近13个BLEU值,该研究对形态丰富黏着语言与汉语的机器翻译具有借鉴意义。

关键词：维汉机器翻译深层神经网络亚词切分集外词问题 BLEU值

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自然语料缺乏的民族语言连续语音识别

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计算机工程 2012年第12期38卷 129-131,135页

作者：武晓敏达瓦·伊德木草吾守尔·斯拉木新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046 新疆大学多语种信息技术重点实验室乌鲁木齐830046

以维吾尔语为例研究自然语料缺乏的民族语言连续语音识别方法。采用HTK通过人工标注的少量语料生成种子模型,引导大语音数据构建声学模型,利用palmkit工具生成统计语言模型,以Julius工具实现连续语音识别。实验用64个维语母语者自由发话... 详细信息

以维吾尔语为例研究自然语料缺乏的民族语言连续语音识别方法。采用HTK通过人工标注的少量语料生成种子模型,引导大语音数据构建声学模型,利用palmkit工具生成统计语言模型,以Julius工具实现连续语音识别。实验用64个维语母语者自由发话的6 400个短句语音建立单音素声学模型,由100 MB文本、6万词词典生成基于词类的3-gram语言模型,测试结果表明,该方法的识别率为72.5%,比单用HTK提高4.2个百分点。

关键词：连续语音识别种子模型声学模型语言模型维吾尔语

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基于HMM的联机手写哈萨克文字的识别研究

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计算机工程与应用 2014年第1期50卷 145-148页

作者：达吾勒.阿布都哈依尔古丽拉.阿东别克新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046 新疆多语种信息技术重点实验室乌鲁木齐830046

以基于隐马尔可夫模型和统计语言模型的研究作为基础,着重研究联机手写哈萨克文的切分技术、连体段分类和特征参数的独特提取技术。系统先将提取延迟笔划后的连体段主笔划作为HMM识别器的输入,再根据被识别的主笔划的编号和延迟笔划标... 详细信息

以基于隐马尔可夫模型和统计语言模型的研究作为基础,着重研究联机手写哈萨克文的切分技术、连体段分类和特征参数的独特提取技术。系统先将提取延迟笔划后的连体段主笔划作为HMM识别器的输入,再根据被识别的主笔划的编号和延迟笔划标记从连体段分类词典中查找,找到对应的连体段识别结果。通过去除连体段延迟笔画的方法可以有效地减少需建立的模型数目,进而提高识别速度和避免由字符切分所带来的问题。

关键词：哈萨克文联机手写隐马尔可夫模型连体段连体段分类 Hidden Markov Model(HMM)

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基于HMM和GMM的维吾尔语联机手写体识别研究

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计算机工程与应用 2014年第11期50卷 202-205,222页

作者：许辉热依曼.吐尔逊吾守尔.斯拉木新疆大学多语种信息技术重点实验室乌鲁木齐830046 新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046

给出了一个基于HMM和GMM双引擎识别模型的维吾尔语联机手写体整词识别系统。在GMM部分,系统提取了8-方向特征,生成8-方向特征样式图像、定位空间采样点以及提取模糊的方向特征。在对模型精细化迭代训练之后,得到GMM模型文件。HMM部分,... 详细信息

给出了一个基于HMM和GMM双引擎识别模型的维吾尔语联机手写体整词识别系统。在GMM部分,系统提取了8-方向特征,生成8-方向特征样式图像、定位空间采样点以及提取模糊的方向特征。在对模型精细化迭代训练之后,得到GMM模型文件。HMM部分,系统采用了笔段特征的方法来获取笔段分段点特征序列,在对模型进行精细化迭代训练后,得到HMM模型文件。将GMM模型文件和HMM模型文件分别打包封装再进行联合封装成字典。在第一期的实验中,系统的识别率达到97%,第二期的实验中,系统的识别率高达99%。

关键词：维吾尔文手写体隐Markov模型(HMM) 高斯混合模型(GMM)

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词典与机器学习方法相结合的维吾尔语文本情感分析

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中文信息学报 2017年第1期31卷 177-183,191页

作者：热西旦木.吐尔洪太吾守尔.斯拉木伊尔夏提.吐尔贡新疆大学信息科学与工程学院新疆多语种重点实验室新疆乌鲁木齐830046 伊犁师范学院电子与信息工程学院新疆伊宁835000

随着互联网整体水平的提高,大量基于维吾尔文的网络信息不断建立,引起了对不同领域的信息进行情感倾向性分析的迫切需要。该文考虑到维吾尔文没有足够的情感训练语料和完整的情感词典,结合机器学习方法和词典方法的优点,构建一个分类器... 详细信息

随着互联网整体水平的提高,大量基于维吾尔文的网络信息不断建立,引起了对不同领域的信息进行情感倾向性分析的迫切需要。该文考虑到维吾尔文没有足够的情感训练语料和完整的情感词典,结合机器学习方法和词典方法的优点,构建一个分类器模型LCUSCM(Lexicon-based and Corpus-based Uyghur Text Sentiment Classification Model),先用自己构建的维吾尔文情感词典对语料进行高质量的情感分类,分类过程中对词典进行递归扩充,再根据每条句子的情感得分,从词典分类的结果中选择一部分语料来训练一个分类器并改进第一步的分类结果。此方法的正确率比单独使用机器学习方法提高了9.13%,比词典方法提高了1.82%。

关键词：维吾尔文情感词典情感分析机器学习

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哈萨克语IT领域术语识别研究与实现

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中文信息学报 2016年第3期30卷 68-73页

作者：木合亚提·尼亚孜别克古力沙吾利·塔里甫新疆大学信息科学与工程学院新疆多语种信息技术实验室新疆乌鲁木齐830046 新疆医科大学中医学院新疆乌鲁木齐830011

该文阐述了基于统计方法进行哈萨克语IT领域术语识别的研究,并在已有的训练语料基础之上,采用最大熵模型进行标注识别和结合人工方式对错误识别结果进行后处理的分析实验,阐述了该平台的研究和设计思路,系统的总体框架、基本结构、功能... 详细信息

该文阐述了基于统计方法进行哈萨克语IT领域术语识别的研究,并在已有的训练语料基础之上,采用最大熵模型进行标注识别和结合人工方式对错误识别结果进行后处理的分析实验,阐述了该平台的研究和设计思路,系统的总体框架、基本结构、功能模块以及实现方法等相关的问题。实验结果显示该方法识别哈萨克语IT领域术语是有效的,封闭测试结果达到了82.6%。

关键词：哈萨克语 IT术语术语管理平台最大熵模型

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维吾尔文Bigram文本特征提取

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计算机工程与应用 2015年第3期51卷 216-221,228页

作者：阿力木江.艾沙库尔班.吾布力吐尔根.依布拉音新疆大学网络与信息技术中心乌鲁木齐830046 新疆多语种信息技术重点实验室乌鲁木齐830046 新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046

文本特征表示是在文本自动分类中最重要的一个环节。在基于向量空间模型(VSM)的文本表示中特征单元粒度的选择直接影响到文本分类的效果。在维吾尔文文本分类中,对于单词特征不能更好地表征文本内容特征的问题,在分析了维吾尔文Bigram... 详细信息

文本特征表示是在文本自动分类中最重要的一个环节。在基于向量空间模型(VSM)的文本表示中特征单元粒度的选择直接影响到文本分类的效果。在维吾尔文文本分类中,对于单词特征不能更好地表征文本内容特征的问题,在分析了维吾尔文Bigram对文本分类作用的基础上,构造了一个新的统计量CHIMI,并在此基础上提出了一种维吾尔语Bigram特征提取算法。将抽取到的Bigram作为文本特征,采用支持向量机(SVM)算法对维吾尔文文本进行了分类实验。实验结果表明,与以词为特征的文本分类相比,Bigram作为文本特征能够提高维吾尔文文本分类的准确率和召回率并且通过实验验证了该算法的有效性。

关键词： Bigram文本特征 χ2统计量互信息维吾尔语

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基于Gist和IPCA算法的多文种离线手写签名识别

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计算机工程与科学 2022年第11期44卷 2048-2055页

作者：韩辉麦合甫热提吾尔尼沙·买买提朱亚俐库尔班·吾布力新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 新疆多语种信息技术重点实验室新疆乌鲁木齐830046 新疆大学教务处新疆乌鲁木齐830046

由于离线手写签名图像有效的笔画部分普遍比较稀疏,存在大量的无效白色背景,目前常用的特征描述方法会使得得到的特征数据存在大量冗余,影响识别准确率。识别准确率的提高,需要依赖大量的训练数据和提取多个特征并进行融合,但这样又会... 详细信息

由于离线手写签名图像有效的笔画部分普遍比较稀疏,存在大量的无效白色背景,目前常用的特征描述方法会使得得到的特征数据存在大量冗余,影响识别准确率。识别准确率的提高,需要依赖大量的训练数据和提取多个特征并进行融合,但这样又会因特征数据过多和维度过大而造成计算困难,影响识别效率。为此,提出了一种基于Gist和IPCA算法的多文种离线手写签名识别方法,利用Gist特征聚焦图像的整体布局和笔画部分,同时利用IPCA算法的批处理能力来提高识别效果和运行效率。使用中、英、维3种语言的实验数据集,并使用SVM分类器进行识别实验。结果显示,3个数据集上的识别准确率分别为97.97%,98.43%和97.19%,3种数据混合后的识别准确率为97.70%。经过对比分析可知,提出的方法与之前的相关方法相比明显较优。

关键词：多文种手写签名识别 Gist特征 IPCA算法 SVM

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基于字符归一化双投影互相关性匹配识别算法

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计算机应用 2013年第3期33卷 645-647,716页

作者：万金娥袁保社谷朝米尔沙力江.沙吾提新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046 新疆大学新疆多语种信息技术重点实验室乌鲁木齐830046 新疆大学数学与系统科学学院乌鲁木齐830046

针对印刷体维吾尔文文字识别系统中的字符识别正确率较低这一难点问题,采用对字符图像进行横向扫描和纵向扫描生成行和列投影图,结合三级分类,将目标字符与对应分类中的字符的双投影图逐一归一化并进行相关性均值计算的方法,取均值最大... 详细信息

针对印刷体维吾尔文文字识别系统中的字符识别正确率较低这一难点问题,采用对字符图像进行横向扫描和纵向扫描生成行和列投影图,结合三级分类,将目标字符与对应分类中的字符的双投影图逐一归一化并进行相关性均值计算的方法,取均值最大的字符作为最佳匹配识别结果,实现了对维文字符的识别。实验证明这种基于字符归一化双投影互相关性匹配识别算法方法抗干扰性强,简单易行,匹配精度高,使得印刷体维吾尔文字字符识别的正确率有了进一步提高。

关键词：印刷体维吾尔文双积分投影图投影图归一化互相关性模板匹配识别

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