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RPC模型区域网平差技术的立体影像DSM提取

研究了利用卫星立体影像中提供的有理多项式系数(RPC)参数,采用基于RPC模型的区域网平差技术提取数字表面模型(DSM)的方法.研究结果表明,该方法提取的DSM效果较好.与Google Earth影像比较,中误差(RMSE)为6.122m,误差在8m以内的占参考点总数的80%,10m以上的占12%,最大误差为15.30...     

求解对称矩阵极端特征的Chebyshev—PBL方法

为了加速预处理块Lanczos方法的收敛法，本文采用组合Chebyshev迭代和预处理块Lanczos方法，提出了求解大型对称稀疏矩阵极端特征的一种新方法－Chebyshev－PBL方法。数值结果表明，新方法对计算大型对称稀疏矩阵的几个最大（或最小）特征值是有效的。     

适用于深空探测器的时间线转移路标启发式规划方法

针对深空探测器各子系统状态并行及约束耦合的特点,设计了最大转移代价计算方法,并在此基础上提出了时间线路标提取方法。然后,针对路标集合重复计算耗时长的问题,提出了路标增量式搜索算法实现路标集合动态快速更新,并进一步结合最大目标节点筛选策略提出了时间线转移路标启发式规划方法。仿真结果表明,时间线转移路标启发式规划方法能够有效减少冗余规划步数,提高规划求解效率。     

基于循环平稳约束的盲信号提取算法

 特定信号提取是通信信号处理中的重要问题。在约束独立分量分析方法的基础上提出了基于循环平稳约束的盲信号提取算法。该算法利用通信信号固有的循环平稳特性作为约束条件,结合独立分量分析的学习过程,同时完成特定目标信号的分离和选取,避免了经典独立分量分析方法提取“无关”源信号的过程。仿真结果表明,相比传统ICA算法,本文算法能有效提取目标源信号且提高了目标源信号的估计精度。     

基于时频矩阵非负分解特征的多视角SAR目标识别

针对多视角合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标识别问题,提出一种基于目标高分辨率距离像(High Range Resolution Profile,HRRP)时频矩阵非负分解特征提取和识别方法。该方法首先对SAR图像进行滤波预处理,得到相应的目标HRRP序列;然后采用匹配追踪时频分析方法计算得到目标HRRP的时频矩阵;应用非负矩阵分解技术分解时频矩阵,得到相应的谱矢量和时相矢量。基于分解得到的谱矢量和时相矢量提取时频域矩特征和稀疏特征。最后,应用隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)对这些时频特征序列建模及识别。采用美国运动和静止目标获取与识别(Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition,MSTAR)计划公开发布的SAR目标数据库的实验结果表明,该方法不仅能有效降低时频域特征的维数,而且识别性能优于传统的时频域特征。     

基于菲涅耳变换的不变矩提取及目标识别方法

提出了一种基于菲涅耳变换的不变矩特征提取方法,并应用于图像目标识别.利用菲涅耳变换得到图像的衍射图样,将图像映射到菲涅耳衍射空间;在衍射空间提取几何矩或正交矩来获取图像全局信息的特征描述;利用k近邻法识别目标.实验结果表明基于菲涅耳变换的不变矩提取方法对于平移、尺度及旋转变化的图像目标具有更高的分类精度和抗噪声能力.     

基于动态框搜索的星图中星点获取算法研究

分析星图中星点获取算法的具体流程,针对传统星体目标聚类方法的不足,提出了动态框搜索算法。首先采用固定像素框搜索区域最大灰度值点,然后以该点为中心,结合星图图像中真实星点的分布情况,采用大小可变的像素框进行星体目标聚类,最后采用加权质心法得到星点的中心位置。仿真实验表明,该算法能达到良好的效果。     

基于数字信号特征提取的测频方法研究

传统的幂次谱特征能简便有效地提取信号特征并测量参数,但在样本数较少、信噪比较低的情况下,特征就变得不明显了。利用最佳采样点再进行幂次的非线性运算,能够完成特征提取及载频的精确测量。经仿真实验和实际工程验证,在信噪比不大于10dB、样本数不大于1000个符号时,该方法切实、有效。     

医学超声图像的特征提取方法初探

本文在分析了医学超声图像特殊性的基础上,构建了基于灰度共生矩阵的四个纹理特征描述算子,对正常肝和非正常肝的超声图像进行了特征提取。MATLAB仿真实验结果验证了该算法的有效性。