检索结果-内蒙古大学图书馆

科技风 2010年第18期 255-255页

作者：孟桂国苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室

双语句段是机器翻译的重要资源,目前句段级语料库数量有限且集中在特定领域,很难适应真实的应用。本文介绍了利用维基百科上存在的海量多语言文本资源,采用URL命名规则、HTML网页结构相似性、词语对齐和最大熵分类器技术,研究了一个双... 详细信息

双语句段是机器翻译的重要资源,目前句段级语料库数量有限且集中在特定领域,很难适应真实的应用。本文介绍了利用维基百科上存在的海量多语言文本资源,采用URL命名规则、HTML网页结构相似性、词语对齐和最大熵分类器技术,研究了一个双语语料自动挖掘方法。实验结果表明挖掘到的双语平行或可比较句段的召回率为88%,准确率为99%。

关键词：维基百科双语句段平行或可比较网页

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融合变精度粗糙熵和全局粒子群的概念格协同挖掘算法研究

融合变精度粗糙熵和全局粒子群的概念格协同挖掘算法研究

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第七届全国计算机支持的协同工作学术会议暨第五届全国智能信息网络学术会议

作者：丁卫平王建东管致锦南京航空航天大学信息科学与技术学院江苏南京 210016 南通大学计算机科学与技术学院江苏南通 226019 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州 215006 南京航空航天大学信息科学与技术学院江苏南京 210016 南通大学计算机科学与技术学院江苏南通 226019

为解决概念格挖掘优化问题,借鉴变精度粗糙集模型和粒子群协同进化思想,提出了融合变精度粗糙熵和全局粒子群的概念格协同挖掘算法（REVPT）。该算法引入变精度粗糙熵对各概念格子群动态度量建立粗糙近似格,并通过种群之间协作共享寻优... 详细信息

为解决概念格挖掘优化问题,借鉴变精度粗糙集模型和粒子群协同进化思想,提出了融合变精度粗糙熵和全局粒子群的概念格协同挖掘算法（REVPT）。该算法引入变精度粗糙熵对各概念格子群动态度量建立粗糙近似格,并通过种群之间协作共享寻优经验提高概念格的全局挖掘优化能力,有效缩减原格群规模并挖掘出一致粗糙分类规则.实验结果表明当变精度粗糙熵阈值处于某一合适范围,该算法在保证收敛速度同时具有较强的建格全局优化能力,在知识挖掘精度和效率方面具有较好鲁棒性。

关键词：概念格变精度阈值粗糙熵粒子群协同挖掘算法

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引入不确定性理论的P2P信誉模型研究

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计算机工程 2009年第8期35卷 158-160页

作者：席菁胡平陆建德苏州大学计算机学院苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

P2P系统匿名、动态的特点使得它成为各种自私和恶意行为的温床。为了解决因P2P的高度动态特性而引起的节点欺骗问题,基于概率模型和模糊数学的基本思想,构建一个P2P安全信任模型——BGTR,实验证明,通过建立BGTR模型,P2P网络可以获得更... 详细信息

P2P系统匿名、动态的特点使得它成为各种自私和恶意行为的温床。为了解决因P2P的高度动态特性而引起的节点欺骗问题,基于概率模型和模糊数学的基本思想,构建一个P2P安全信任模型——BGTR,实验证明,通过建立BGTR模型,P2P网络可以获得更高的安全性,能够较好地解决冒名、协同作弊以及"搭车行为"

关键词：不确定性贝叶斯网络全局信任值

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基于信任和推荐的P2P信誉模型

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计算机工程 2009年第4期35卷 143-145页

作者：席菁王源陆建德苏州大学计算机学院苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

分析现有信誉模型,提出一种使用信任机制和推荐机制的P2P信誉模型,利用决策树思想优化该模型。给出一种在分布式P2P系统中存取全局信任值的方法,解决了单点失效问题。实验结果表明,该模型对信任值的估算准确度以及判别虚假节点的能力高... 详细信息

分析现有信誉模型,提出一种使用信任机制和推荐机制的P2P信誉模型,利用决策树思想优化该模型。给出一种在分布式P2P系统中存取全局信任值的方法,解决了单点失效问题。实验结果表明,该模型对信任值的估算准确度以及判别虚假节点的能力高于现有模型。

关键词：对等网信誉模型信任值推荐

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基于位平面熵及分布熵的图像检索

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系统工程与电子技术 2009年第3期31卷 719-722页

作者：孙君顶毋小省河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454000 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

针对基于位平面熵进行图像检索存在的问题,提出了位平面熵的改进方法。该算法采用改进的位平面熵来消除熵的对称性对检索效果造成的影响。提出采用位平面分布熵来描述位平面的空间特征,解决了仅依靠位平面熵检索效率低的问题。结合位平... 详细信息

针对基于位平面熵进行图像检索存在的问题,提出了位平面熵的改进方法。该算法采用改进的位平面熵来消除熵的对称性对检索效果造成的影响。提出采用位平面分布熵来描述位平面的空间特征,解决了仅依靠位平面熵检索效率低的问题。结合位平面熵及位平面分布熵,给出了图像间的相似性度量准则。仿真实验证明,该算法无论在检索率、精确度还是平均正确率上都具有更好的检索效果。

关键词：图像检索位平面位平面熵位平面分布熵

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认知Mesh网络的动态分层图路由模型及路由策略

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电子与信息学报 2009年第8期31卷 1975-1979页

作者：李洋董育宁赵海涛南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

该文提出了在认知无线电Mesh网络环境下的动态分层图路由模型,该模型将节点感知范围内的信道可用性用两状态离散时间马尔可夫链建模,建立认知无线电Mesh网络拓扑和连通性的动态模型。基于该模型提出了一种跨层设计的动态接口分配方案。... 详细信息

该文提出了在认知无线电Mesh网络环境下的动态分层图路由模型,该模型将节点感知范围内的信道可用性用两状态离散时间马尔可夫链建模,建立认知无线电Mesh网络拓扑和连通性的动态模型。基于该模型提出了一种跨层设计的动态接口分配方案。仿真结果表明,动态分层图模型在适应接入频谱的动态变化和描述认知无线电Mesh网络的拓扑结构方面,表现出比静态分层图模型更加优异的性能。

关键词：认知无线电路由模型动态分层图接口分配

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基于Bayes序贯估计的无线传感器网络数据融合算法

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电子与信息学报 2009年第3期31卷 716-721页

作者：张书奎崔志明龚声蓉孙涌方巍苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

移动代理被认为是无线传感器网络中解决数据融合的有效方法,但代理访问节点的次序以及总数对算法有较大影响,为此该文提出一种基于Bayes序贯估计的移动代理数据融合算法.该算法通过构造特定数据结构的报文,在多跳环境中由Bayes序贯估计... 详细信息

移动代理被认为是无线传感器网络中解决数据融合的有效方法,但代理访问节点的次序以及总数对算法有较大影响,为此该文提出一种基于Bayes序贯估计的移动代理数据融合算法.该算法通过构造特定数据结构的报文,在多跳环境中由Bayes序贯估计调整梯度向量,据此动态决定移动代理的访问路径,使移动代理有选择地在传感器节点之间移动,且在节点处由移动代理对数据进行融合,将多余的感知数据剔除,而不是把原始数据传输到Sink节点。理论分析和模拟实验表明,该算法有较小的能量消耗和传输延时。

关键词：无线传感器网络移动代理数据融合 Bayes序贯估计

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基于依存关系的语义角色标注

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计算机工程 2009年第15期35卷 82-84页

作者：汪红林王红玲周国栋江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006

针对以句法成分为基本标注单元语义角色标注的瓶颈问题,描述一个以依存关系为标注单元的语义角色标注系统,经过依存关系分析、谓词标识、特征抽取、角色识别和角色分类,最终在CoNLL2008SRL Shared Task自动依存分析的WSJ测试集取得了较... 详细信息

针对以句法成分为基本标注单元语义角色标注的瓶颈问题,描述一个以依存关系为标注单元的语义角色标注系统,经过依存关系分析、谓词标识、特征抽取、角色识别和角色分类,最终在CoNLL2008SRL Shared Task自动依存分析的WSJ测试集取得了较好的结果,F1值达到了80.94%,结果证明其性能明显好于基于句法分析的SRL。

关键词：语义角色标注依存分析依存关系

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数据缺失下学习贝叶斯网的SEM算法

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计算机工程 2009年第8期35卷 214-216,219页

作者：廖学清吕强单冬冬苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

针对SEM算法易收敛于局部最优的问题,提出一种改进SEM算法——DSEM-PACOB算法,采用PACOB算法提供的良好候选网络及合理的策略,估计节点变量缺失值,并使与待估节点变量紧密相关的若干节点变量直接参与估计。实验结果表明,与SEM算法相比,... 详细信息

针对SEM算法易收敛于局部最优的问题,提出一种改进SEM算法——DSEM-PACOB算法,采用PACOB算法提供的良好候选网络及合理的策略,估计节点变量缺失值,并使与待估节点变量紧密相关的若干节点变量直接参与估计。实验结果表明,与SEM算法相比,利用新算法获得的最终解的质量有所提高,且具有更好的稳定性。

关键词：学习贝叶斯网 PACOB算法紧密相关新决策网络

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混合的汉语基本名词短语识别方法

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计算机工程 2009年第20期35卷 199-201页

作者：胡乃全朱巧明周国栋苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

提出一种混合的汉语基本名词短语(BaseNP)识别模型,包括采用语法规则、统计方法和组合分类器方法。利用BaseNP词的信息、词性信息及上下文句法信息,构建组合分类器,提高判断的准确性。在中文树库(CTB5.0)上进行实验,F值达到了90.09%,证... 详细信息

提出一种混合的汉语基本名词短语(BaseNP)识别模型,包括采用语法规则、统计方法和组合分类器方法。利用BaseNP词的信息、词性信息及上下文句法信息,构建组合分类器,提高判断的准确性。在中文树库(CTB5.0)上进行实验,F值达到了90.09%,证明该方法能有效地识别BaseNP。

关键词：基本名词短语规则模板组合分类器

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