一种用于专利主题词抽取的模板自动生成方法

专利主题词是用以表述发明或实用新型名称的技术关键词,专利主题词的抽取是专利技术方案信息抽取的第一步,是填充信息抽取结果模板的有效依据和填充子之一。将信息抽取技术应用于中文专利摘要文本,在充分分析了专利摘要文本和专利标题特点的基础上,采用无指导的方法构建信息抽取模板,进而完成专利主题词的抽取。实验表明,该方法获得了较好的抽取效果。     

基于域对象的文本过滤模型

提出了一种基于域对象的文本过滤模型,该模型采用改进了的基于概念的向量空间模型来表示域对象模型。在过滤过程中,先建立域对象模型,然后将待过滤文本进行信息提取、文本分析,建立待过滤文本的临时模型,通过模型匹配来判断待过滤文本是否属于过滤范畴。实验证明该模型有较好的过滤性能。     

网络数据包还原和内容分析系统的设计与实现

设计并实现了面向内容安全的局域网监控系统。该系统包括网络数据内容还原和内容分析与过滤两大模块,采用旁听模式捕获网络数据包,利用协议分析和会话还原技术实现了应用数据还原;通过文本分析和过滤技术对还原后的应用数据进行安全性检验。该系统能够进行网络信息实时监控,有效地实现了局域网的信息内容监管。     

一种中医名词术语自动抽取方法

针对中医领域,提出了一种基于条件随机场的术语抽取方法,该方法将中医领域术语抽取看作一个序列标注问题,将中医领域术语分布的特征量化作为训练的特征,利用CRF工具包训练出一个领域术语模型,然后利用该模型进行术语抽取。选择《名医类案》作为中医领域文本进行术语抽取实验,取得了较好的效果,准确率为83．11％,召回率为81．04％,F-值为82．06％。     

基于CNN-BiGRU的学术文本分类研究

针对传统的文本分类模型存在特征提取能力不足和分类准确率较低等问题，提出一种基于卷积神经网络和双向门控循环单元相结合(CNN-BiGRU)的文本分类方法。首先，以图书情报领域相关主题文本摘要为数据源，通过Word2vec进行文本向量化；其次，通过CNN获得输入文本信息的局部特征，并使用BiGRU保留文本中的顺序相关性；然后，选择softmax分类器输出分类结果；最后，与传统的机器学习分类方法和单一的深度神经网络模型分类方法进行对比实验。结果表明，在数据量大的情况下，文中提出的CNN-BiGRU分类模型具有更好的分类效果，其准确率、召回率和F1值均达到了95%以上，能够在一定程度上解决学术文本“信息过载”等问题。     

专利分类中基于主题的特征权重计算方法

专利自动分类是一个大规模、多层次结构的复杂文本分类问题.其中特征权重计算是一个关键环节,关系到专利的文本表示能否体现出主题信息的问题.本文通过分析专利(标题和摘要)的特点,提出了一种基于主题的特征权重计算新方法.该方法通过考察特征与主题的相关性来确定权重,使专利的文本表示更趋近于文章的主题.实验结果表明,该方法优于一般的权重计算方法,取得了较好的效果.     

基于NDIS中间层驱动的信息防火墙设计实现

随着社会的进步和信息技术的飞速发展。网络为人们提供了丰富的数据文本信息。但网络资源的多样性和数据管理的不规范性使得文本信息内容质量良莠不齐。对网络接收的多样的文本信息进行分析过滤的需求显得十分迫切。NDIS是微软提供的一种Windows平台下网络驱动开发接口。NDIS中间层可实现高效的数据截取。本文介绍一种基于NDIS中间层设备驱动的对文本进行主题识别继而分析过滤的信息防火墙的设计实现方案。     

空中交通管制中的危险源关键特征提取

空中交通管制危险源特征提取是针对空中交通危险源记录的关键信息检索任务。基于文本特征的提取方法仅依据统计结果来对术语的重要性进行排序。通过引入专家知识来提取符合危险源定义的特征,提出了一种基于专家知识的特征提取方法来定义危险源特征并构建危险源分析框架。算法通过迭代对专家知识进行提炼和积累。实验结果表明,基于专家知识的特定语言处理后得到的数据集可以提取更多信息量的候选特征,以便通过k-means算法构建危险源记录的分析语境。该特征提取模型比其他四种算法获得了更高的精度,在空中交通管制运行数据集和通导数据集中分别达到82%和86%。此外,信息丰富的危险特征为安全管理部门的决策提供了支持,降低了隐患排查的成本。     

基于文本编码分割的医学影像文本水印算法

针对已有文本水印嵌入算法中所采用的二进制数据流描述文本水印时所表达的信息有限、水印容量较小的问题,提出了一种基于文本编码分割的医学影像文本水印算法,通过二维离散小波变换对医学影像的不同层次进行分解,将编码分割处理后的文本水印嵌入到小波分解的三级低频部分,实现了文本水印的隐秘嵌入。实验结果表明,该算法可提高医学影像文本水印容量2-3倍。     

文本类型理论与旅游资料英译

文本类型理论是德国学者莱斯与英国学者纽马克根据语言功能对文本进行功能划分的理论。根据此理论，旅游资料属于以感召功能为主的特殊文本。文本服务于译文读者，翻译时应遵循读者第一的原则，实现旅游资料对译文读者感召和信息功能的交流。文章分析了在此理论指导下的旅游资料这一特殊实用文体的翻译所应遵循的翻译原则和策略。     

面向视觉SLAM的快速均匀特征点提取方法CSCD

针对现有特征点提取方法中特征点提取结果冗余且均匀性差,导致SLAM定位精度及计算效率低的问题,提出了一种面向视觉SLAM的快速均匀特征点提取方法。在该算法的特征点提取部分,创新性地根据目标特征点提取数量对图像进行网格划分,使得特征点均匀分布在整幅图像中。同时,提出了一种兼顾全局和局部信息的均匀性评价标准,更符合视觉SLAM对特征点分布的要求。在NVIDIA Jetson TX2嵌入式平台上进行了实验验证,实验结果表明,新提出的特征点提取方法降低了特征信息冗余及特征信息缺失的概率,提升了SLAM定位精度,在计算资源有限的平台上具有实际应用价值。     

Multiple moving target feature extraction for airborne HRR radar

This study considers the clutter suppression and feature extraction of multiple moving targets for airborne high range resolution (HRR) phased array radar. To avoid the range migration problems that occur in the HRR radar data, we divide each HRR profile into nonoverlapping low range resolution segments. No information is lost due to the division and hence no loss of resolution occurs. We show how to use a vector auto-regressive filtering technique to suppress the clutter. Then a relaxation-based parameter estimation algorithm is presented for multiple moving target feature extraction. Numerical results are given to demonstrate the effectiveness of the algorithm     

基于多尺度 3D-2D卷积神经网络的高光谱图像分类

设计提出了 1种针对高光谱图像分类任务的 3D-MSCNN模型。在 PCA降维的基础上,利用 3D空谱特征提 取网络和 2D多尺度特征提取网络实现高光谱图像特征提取,充分发挥高光谱图像空谱信息价值,增强对不同尺度 地表覆盖的表达能力。最后,利用 Softmax分类损失函数实现高光谱图像分类任务。实验结果表明,本文算法在 In. dian Pines和 Pavia University数据集上都取得了较好的分类效果。与 CD-CNN、3D-CNN、SS-Net和 HybirdSN等方法相 比,本文算法能够有效提升总体精度、平均精度和 Kappa系数等客观评价指标。     

基于Birge-Massart阈值降噪与EEMD及谱峭度的滚动轴承故障特征提取

针对传统共振解调方法易受噪声干扰导致故障特征提取效果不佳的问题,提出了一种基于Birge-Massart策略的阈值降噪与集成经验模态分解(EEMD)和快速谱峭度算法相结合的滚动轴承故障特征提取方法。对原始故障信号进行EEMD并采用峭度准则筛选出含有故障信息的本征模态函数(IMF)分量;采用Birge-Massart策略和快速谱峭度对故障信号进行滤波降噪;对滤波后信号进行Hilbert包络解调,提取轴承故障特征。采用该方法分别对仿真信号和实验信号进行特征提取,结果表明该方法可以有效提高故障信号信噪比,清晰准确地获取轴承内、外圈故障的频率特征。利用峭度因子准则筛选IMF分量能有效保留原始故障信号中的冲击特征，去除无关IMF分量的影响。      

基于中值滤波和小波变换的混合滤波方法在推进剂监测中的应用

目前,监测传感器传出信号中混有很多噪声,为提高信号可信度,需要一种有效的信号处理方法。文章基于Matlab仿真环境,完成了信号仿真和滤波算法的设计,重点对单传感器仿真信号的去噪和多传感器信息融合进行了研究,提出了基于中值滤波和小波阈值滤波的混合滤波方案和基于Kalman滤波的信号融合方案。研究工作有:基于高斯白噪声和脉冲噪声的数学特性,合理假设出5种基本信号形式;依据实际数据,完成单传感器和多传感器信号仿真,确定信噪比和均方根误差作为去噪评定指标;综合分析现有的滤波算法的滤波特性,利用不同长度滑动窗口的中值滤波处理实验信号,选取合适长度的滑动窗口。设置对比实验确定小波阈值滤波中的小波基函数选取、阈值计算和分解尺度等参数;融合中值滤波和小波阈值滤波优势,设计混合滤波方案,去除单传感器仿真信号中的噪声;研究信息融合理论在泄漏监测系统中的应用,设置不同融合方式下的对比实验,确立最佳融合方式下的Kalman滤波方案,实现多传感器信息融合。     

无人机地面站图像预处理系统的设计与应用

为了实现无人机侦察图像的图形字符叠加和预处理,设计了与系统主计算机松耦合的图像处理系统,系统基于DSP技术,通过串行接口控制叠加信息的内容和位置以及滤波增强算法切换,系统封装于独立外置的IU机箱中,有效减小了其与主控制计算机间的相互干扰。对系统组成原理和软硬件实现进行了详细介绍,实验结果表明,系统实现满足性能指标要求,滤波增强功能高效实时,其设计思想对同类型系统具有一定借鉴意义。