摘要：针对维吾尔文文本分类中的"标注瓶颈"问题,研究半监督文本分类。将期望最大化(expectation maximization,EM)算法和基于质心向量(Centroid vector)的分类算法相结合,提出一种半监督文本分类算法Centroid-EM,解决在Centroid分类器下,结合少量已标注样本和大量未标注样本来提高分类器性能的问题。在维吾尔文文本数据集上的实验结果表明,未标注样本的加入能够改善基于Centroid的分类方法在维吾尔文文本数据集上的分类效果。

摘要：为提高文种识别效果,提出一种基于离散曲波变换的文种识别方法。利用文档图像经过曲波变换后得到的cell矩阵中的实数曲波系数,提取共82维能量特征;使用贝叶斯、KNN和判别分析3种分类器进行训练和分类。对两个数据库进行实验,数据库1包含8种文字共1600幅图片,使用3种分类器得到平均大于99%的识别准确率;数据库2包含10种文字共10 000幅图片,得到平均大于98%的识别准确率。实验结果表明,该方法运算速度快,具有良好的鲁棒性,识别效果优于基于小波变换的文种识别方法和基于二元复数小波变换的文种识别方法。

摘要：参照已发表的H5N1亚型禽流感的HA基因序列，设计了1对引物，对禽流感病毒新疆株A／Duck／XJ／3（H5N1）、A／Duck／XJ／4（H5N1）、A／CH／XJ／5（H5N1）、A／Goose／XJ／10（H5N1）和A／Duck／XJ／11（H5N1）进行RT—PCR扩增和克隆，获得了5个毒株的HA全长核苷酸序列，分别为1779bp、1774bp、1776bp、1758bp和1740bp序列分析表明，在HA切割位点处均有多个连续的碱性氨基酸（-R-E-R-R-R-K-K-R-）插入，具有高致病性禽流感病毒的特征，同源性分析表明，新疆分离株之间的核苷酸同源性在96.9％～98.8％；与来自青海湖斑头雁、广西天鹅、香港白鹭和台湾鸽等不同野禽毒株同源性为95.7％～100％；与来自香港、越南、浙江的人源禽流感毒株的同源性为95.2％～98.2％。

摘要：为提高文档图像字符的识别率,提出一种利用形态学梯度算法实现维吾尔文单词切分的方法。对维文文字的特点进行分析,综合利用形态学算法的基本特性,将文档图像中标点与单词分离开来,避免关键词与标点的误切。将形态学梯度算法用于文档图像分割,更好地寻找每个单词的边缘轮廓和边界,对单词进行有效切分。实验结果表明,该方法能很好地对维吾尔文单词进行切分,切分的准确率达到了97.96%,后续的多文种文档图像的对比实验验证了该方法在单词切分中的实用性。

摘要：为实现基于关键词的维吾尔文文档图像检索,提出一种基于由粗到细层级匹配的关键词文档图像检索方法。使用改进的投影切分法将经过预处理的文档图像切分成单词图像库,使用模板匹配对关键词进行粗匹配;在粗匹配的基础上,提取单词图像的方向梯度直方图(HOG)特征向量;通过支持向量机(SVM)分类器学习特征向量,实现关键词图像检索。在包含108张文档图像的数据库中进行实验,实验结果表明,检索准确率平均值为91.14%,召回率平均值为79.31%,该方法能有效实现基于关键词的维吾尔文文档图像检索。

摘要：目前在俄罗斯和国外业已建立了许多程序与计算机的综合系统,如 INTERGRAPH、ARCINFO、AUTODESK 等。这些系统可用来建立各种用途的地理信息系统。遗憾的是,这些系统以及其它类似系统的数据格式彼此并不一致。为了建立统一的地理信息网,应使其所

摘要：为提高多文种文档图像的文种识别的效率,提出基于Ridgelet变换的多文种识别方法。对文档图像数据库进行Ridgelet变换,对得到的Ridgelet(脊波变换)系数矩阵提取脊波能量特征,生成特征向量。在分类决策中选择KNN、线性判别分析以及贝叶斯3种分类模型分别对所提特征进行训练和分类。在包括英文、中文、阿拉伯文、土耳其文、吉尔吉斯斯坦文、俄文和国内少数民族文种(蒙文,藏文,维吾尔文)的9个文种共9000张文档图像数据库中进行实验,最高识别率为99.23%,验证了所提算法对多文种识别有较高的识别率和良好的鲁棒性。

摘要：数字系统设计方法以人工设计为主到发展以计算机辅助设计为主,电子设计自动化(ElectronicDesign Automation,EDA)技术已成为目前电子系统设计的主流。本文就《数字逻辑电路实验》课程提出了改革设想。

摘要：文章以QQ群为研究对象,借助行动研究的各种方法对QQ群讨论学习的组织形式、QQ群讨论问题的特征进行探究,在此基础上对QQ群讨论式学习问题设计提出策略及相应的建议,以促进基于QQ群学习的持续发展。

摘要：为有效解决文档图像中单词漏切分和过切分问题,分析维吾尔文文档图像的无嵌入式双栏版面特性和文字特点。综合考虑连体段位置信息、密度及高宽特征和相邻连体段重叠性,提出一种文档图像中精确切分完整单词块的方法。将图文混排的版面分析与重叠域合并相结合,采用两级K-means分类策略,有效避免标点符号的影响,增强完整单词块的被切分能力。实验结果表明,该算法比连通域搜索算法和投影算法具有更高的切分精度,在多文种图像单词切分中具有更高的有效性。