基于Petri网的案例推理研究

介绍Petri网的知识表示方法以及案例推理机制的相关内容,提出了一种基于Petri网的案例推理模型,给出了相应的案例检索匹配算法,并将该模型和检索算法应用到网络攻防态势推演系统中,最后重点介绍了该系统的案例库的知识表示。     

本体驱动的多分辨率联邦一致性维护方法

传统的聚合解聚方法仅能解决语法层的数据聚合解聚的参数静态匹配问题,却不能解决联邦一致性的其他两个重要的方面:数据的语义匹配合理性及联邦运行中的动态一致性。为了解决以上两个问题,提出了一种本体驱动的多分辨率联邦一致性维护框架——OCM框架。该框架基于本体创建与融合技术构建联邦本体,通过邦员本体与联邦本体间的映射,解决了联邦数据匹配的合理性问题;基于聚合解聚方法,引入管理与协调联邦实体状态的邦员,通过合理设计联邦的实时对象更新及交互机制,实现了联邦实体状态的实时一致性。实验结果表明:OCM框架能有效保持联邦中多分辨率实体的状态一致,并且由于联邦本体的可重用性,对邦员的增加与退出不敏感,因此联邦的重组合也具有一定的借鉴价值。     

广义模型的音频分析方法

目前网络数据中包含有大量的多媒体数据,音频作为多媒体信息的重要载体之一,蕴涵了丰富的语义,有效地丰富和补充了人们对信息的感知和获取。而目前的多媒体检索主要利用的是常规的信息检索技术诸如视觉信息,往往忽略了音频信息,这已不能满足需要。音频信息检索就逐渐成为多媒体信息检索的研究重点之一。基于此,针对音频信息检索问题展开讨论,提出一种利用广义模型进行音频分析的新方法。该方法可应用到音频检索中,实验证明了该方法的有效性。     

现代军事情报处理方法中的语言、语音技术

军事情报的收集、处理和分析是情报部门的重要工作,当今时代,依靠人工搜集处理方法在效率上已经不能满足需要,采用先进的信息处理技术对情报进行自动处理技术正是解决这一问题的有效途径。大部分的情报载体是文字和语音．因此自然语言和语音处理技术在情报处理方面发挥着重要作用。针对军事情报处理方法中的语言、语音处理技术进行简单的介绍,包括机器翻译、信息检索,语音分析、语音识别等方面。     

两个认证协议的安全缺陷

刘丽等作者在《装甲兵工程学院学报》第19卷第2期中,利用非齐次线性方程组给出了一种身份认证协议和一种消息认证协议。指出了这2个协议在设计上存在的安全缺陷,并给出了几种可能的攻击方法。     

一种测量图像相似性的新方法

在基于内容的图像检索技术中 ,图像相似性度量是至关重要的一步。基于EMD(EarthMover’sDistance)提出了一种度量图像相似性的方法 ,并针对图像的颜色句柄进行理论分析和实验仿真。实验结果表明了该算法的有效性     

开放式CAD图形库的建造与管理

针对目前大多数CAD系统中图形库存在的通用性差、开发效率低、可维护性和可移植性差等方面的问题,提出建造和管理开放式CAD图形库的方法。按此法建造的CAD图形库可相对整个CAD系统独立,对各级用户具有良好的透明度,便于进行二次开发,便于维护和扩充,从而提高设计效率。     

顾及时空语义的多主题瓦片数据优化检索方法

针对虚拟地球可视化中多个逻辑图层叠加产生大量同名瓦片索引重叠引起的数据无效访问和内存冗余等问题,提出顾及时空语义的瓦片数据优化检索方法。在客户端实现顾及时空语义的自适应瓦片优选,将视点信息与数据集的时空范围、分辨率和优先级等语义信息自动匹配与自适应筛选过滤,显著提高目标瓦片数据的命中率;在服务器端实现面向主题的内存数据库瓦片数据缓存,进一步提高瓦片数据二次访问的响应速度。实验表明,该方法不受逻辑图层增量影响,保证目标瓦片较高的命中率,缓存方法进一步提升瓦片二次访问效率,显著提高面向多数据集的海量数据实时可视化性能。     

主动学习与自学习的中文命名实体识别

命名实体识别是信息抽取中的一项基础性任务,如何利用丰富的未标注语料来提高实体识别的指标是该领域一个重要的研究方向。基于条件随机场提出一种将主动学习与自学习相结合的方法——SACRF,通过设置置信度函数和2-Gram频度阈值来选取样本,并采用人工与自动相结合的方式进行标注来扩展训练语料。实验表明,该方法在提高实体识别的精确率和召回率的同时,能够显著地降低人工标注的工作量。     

基于话题模型的专家发现方法

专家发现是实体检索的一个重要方面。经典的专家发现模型建立在专家与词项的条件独立性假设基础上。在实际应用中该假设通常不成立,使得专家发现的效果不够理想。本文提出了一种基于话题模型的专家发现方法,该方法无需依赖候选专家与词项的条件独立性假设,且其可操作性比经典模型更强。同时,使用了一种排序截断技术,该技术极大地降低了模型的计算复杂度。使用CERC(CSIRO Enterprise Research Collection)数据集对模型的性能进行评估。实验结果表明,基于话题模型的专家发现方法在各个评价指标上均优于经典的专家发现模型,能够有效地提高专家发现的效能。