摘要：射频识别多标签系统动态性能参数包括读取效率、识读距离等,现有算法提高射频识别多标签系统识读性能能力有限,笔者提出了合理利用标签几何分布提高射频识别系统性能的新方法.该方法引入Fisher矩阵作为判定依据,通过计算标签与阅读器方位角的Fisher矩阵行列式极值,获取多标签系统的最优几何分布.随后通过仿真对多标签几何分布与射频识别系统识读性能的关系进行分析评估,设计了托盘级射频识别标签应用系统,并以识读距离为动态性能检测参数,对多标签最优几何分布进行模拟动态环境性能测试.实验结果表明,通过Fisher矩阵获得标签最优分布的方法可以有效提高多标签系统的动态性能、减小识读误差.

摘要：针对现有单天线射频识别（RFID）阅读器工作在超高频（UHF）频段因盲区和干扰影响较大而难以保证多标签识别的可靠性的问题，提出了增加天线个数的多天线识别模式，即采用与阅读器相连的多个天线，合理地部署在阅读区域的不同位置，以增强覆盖效果，减少阅读盲区，提高RFID阅读器多标签识别的可靠性，而且建立了基于多天线识别模式的多标签识别模型，设计了多天线优化控制方案，并对识别的可靠性进行评估。实验结果表明：多天线模式对提高阅读器多标签识别的可靠性效果显著，这为UHF RFID阅读器多标签识别可靠性的槔高开辟了新徐径。

摘要：针对多标签网页推荐算法中存在信息不精确及新增信息较多,传统精确算法效果不理想的问题,提出一种多标签网页的粗糙集概率神经网络高斯块植入期望排序推荐方法。针对信息不确定性,利用粗糙集理论改进传统的概率神经网络模型,使之适合处理信息非确定性问题;针对固定概率神经网络在处理多标签网页推荐问题时,存在覆盖率差,结构冗余较大,对新增标签信息无法快速识别的问题,利用高斯块植入期望排序方式,构建概率功能块的合并、添加和删除操作,提高预测精度,降低计算复杂度,解决新增信息预测的实时性问题。在雅虎多标签数据集实例中的实验对比结果表明,该算法具有更高的计算精度和效率。

摘要：专利是创新的结果,更是再创造的知识源泉,对专利技术知识依据创新需求的分类可有效帮助设计者进行创新设计。依据TRIZ理论对产品专利进行自动分类,以辅助利用专利蕴含的技术冲突进行产品创新设计。TRIZ原始的发明原理过于抽象以及有些原理之间有重叠,文中对40个原始的发明原理进行重组,形成20个新的类别。专利自动分类是一类典型的多标签分类问题,文中从Pro_Techniques和CREAX两个软件中收集了针对发明原理进行具体解释的专利数据,并依据此数据集对问题转换和自适应算法两类多标签分类算法进行对比分析。采用海明损失、测度等评估特性评估了上述算法的性能和质量。结果表明,在使用TRIZ专利数据集时,问题转换方法分类性能要明显优于自适应算法。

摘要：提出了一种基于低成本无线射频识别RFID的局域定位系统设计方法,介绍了系统主要硬件模块的结构和接口设计。针对RFID多标签信号碰撞的问题,采用序列号对时隙数运算的排序算法实现了多标签防碰撞策略。介绍了RFID局域定位系统的定位工作原理及定位算法的设计和实现。实验测试表明,该系统能够通过多标签信号的识别有效实现无线局域定位的功能。

摘要：随着数据采集设备与建模技术的进步,如何高效地对三维模型进行分析与检索,成为目前几何处理领域的研究热点。当前,有许多工作都集中在模型的分类上,但是大多仅能处理单一标签。在处理多标签问题时,不仅耗费大量时间还忽略了标签之间和样本之间的关联关系。针对该问题,提出了采用多标签传播的三维模型标注方法。其核心在于利用标签相关性与样本之间的关联关系探索到整个样本空间的多标签标注潜力。具体来说,给定一小部分样本的多标签信息,再将多标签信息通过这些标注样本传播到空间中无标注的样本之上。传播的过程主要依靠迭代融合标签信息与动态度量,充分考虑了标签之间与样本之间的关联关系,最终得到整个空间的标注结果。在一些三维模型的标准数据集上(如普林斯顿形状标准模型数据库)进行实验测试,结果证明,只需要少量的交互就能快速地得到较为精确的结果。

摘要：为有效解决现有文本分类模型难以建模标签语义关系的问题,提出一种融合对比学习和自注意力机制的层级多标签文本分类模型,命名为SampleHCT。设计一个标签特征提取模块,能有效提取标签的语义和层次结构特征。采用自注意力机制构建具有混合标签信息的阳性样本。使用对比学习训练文本编码器的标签意识。实验结果表明,SampleHCT相较于19个基准模型,取得了更高的分类分数,验证了其具有更有效的标签信息建模方式。

摘要：随着社交网络的兴起,文本数据不断增加,这使得自动化文本分类技术成为研究的热点。单个文本可能同时带有多个类别标签,该特点直接导致传统的二分类或多类别分类技术在多标签文本数据上性能不佳。针对这一不足,提出一种基于半监督杂质的子空间聚类分析算法SCA(subspace clustering analysis),该算法分析在多标签环境下每一对分类和标签之间存在的潜在相关性。并设计一种对分类文本数据更有效的多标签分类器。最后,实验对两个多标签文本集进行分析,结果表明该算法优于当前采用的其他文本分类方法。

摘要：针对多标签文本分类的概念歧义和底层语意结构问题,提出一种集成分类方法,将随机森林(RF)算法和隐性语义索引(LSI)有机结合在一起。通过词汇的随机分割增加集成的多样性,获得低维隐性语义空间的不同正交投影,在低维空间的正交投影基础上执行LSI。随机森林可以有效解决二进制分类问题,隐性语义揭示了文本的底层语义结构,两者结合可代表群体的多样性和个体准确性。Yahoo数据集上的实验结果验证了该方法的有效性,其在汉明损失、覆盖度、首位误差和平均精度方面优于其它方法。

摘要：针对军用射频识别(Radio Frequency Identification,简称RFID)系统多标签共存性验证过程中容易受到攻击的特点,通过对现有已知多标签共存性验证协议进行安全分析,对其进行改进,在服务器、读写器、标签中增加共享信息、时间戳等要素,提出了一种可以抵抗重放、跟踪、信息泄漏的新型证明协议,并结合RFID系统的工作原理、特点对协议的安全性进行了分析,证明协议的可靠性。