摘要：为了获得具有较高检测率并保持较低误检率的快速人脸检测,提出了一种基于知识的人脸检测方法．在人脸粗检中用肤色模型分割出输入图像中的人脸可能区域,并对这些区域进行重心模板匹配过滤出非人脸区域．利用人脸的生理分布特征设计出一种动态的人脸三分图分布模型,并以不同条件下的大量人脸图像样本作为统计数据建立了一个人脸规则知识库,用来判定过滤后的区域是否为人脸．实验结果表明,该方法具有很好的鲁棒性,能快速检测出不同光照、不同大小和有一定旋转角度的人脸．

摘要：提出了一种新的约束归纳逻辑程序设计方法,并初步实现了一个自顶向下的约束归纳逻辑程序原型系统。该系统能够导出不受变量个数限制的多种形式的线性约束,得出覆盖正例而排斥负例的含约束的Horn子句程序。

摘要：为了能直接通过图像检索自己所需要的信息,提出了一种直接根据人脸图像来检索信息的技术,采用基于重心模板匹配的人脸检测技术与主成分分析方法、线性判别分析方法相结合的人脸识别技术设计并实现了一个人脸图像检索系统.该系统对于视频序列和大容量的人脸数据库能够实时进行人脸图像检索.实验结果表明:该系统交互性好,检索准确率高,检索时间短,能较好地满足用户的要求.

摘要：本文提出了一种设计和实现英汉翻译系统的新方法.该方法以模板匹配替换通用算法(UAMRT)为基础,通过结合句型分析算法和从句分析算法建立启发式搜索机制,实现从源语言句子到目标语言句子的自动翻译.它不仅能够合理地利用基于规则和基于例子的翻译系统的优点,而且能够在一定程度上克服它们的缺点.速度测试表明以该方法为基础实现的英汉翻译系统在P-IV1.7G的计算机上的翻译速度每秒可以达到1 300个单词左右;质量测试表明该系统具有较好的发展潜力.

摘要：在机器翻译系统中，模板可以作为一种知识表示的方法，其规模的大小和组织的策略将极大地影响系统的整体性能。本文对英汉翻译模板的标准化问题进行了探讨，提出了一个初步方案，并将其应用于英汉翻译系统的设计与实现中，取得了初步的成功，验证了该方案的可行性，从而为在大规模模板库的基础上开发高质量的英汉翻译系统提供了可能性。在2005年举行的863评测中，本文开发的英汉翻译系统达到的水平：对话翻译人工评测忠实度和流利度分别为73．62和68．16，篇章翻译人工评测忠实度和流利度分别为41．16和31.45．

摘要：归纳逻辑程序设计是基于一阶逻辑的数据挖掘新方法。一阶规则挖掘是目标谓词和背景知识谓词对应的各种原子的复杂组合优化问题。该文根据Occam’s razor原理提出原子的位串编码,设计相应的遗传算子,基于sequential covering策略提出采用遗传算法作为搜索策略的遗传归纳逻辑程序设计算法GILP。在连通图问题和gcd问题上验证算法的可行性。

摘要：从关系数据挖掘的角度提出了挖掘特异规则的方法,该方法通过面向属性的方法来识别特异数据.借鉴Chi2算法的思想实现了特异数据的离散,并定性地描述了数据的特异程度,结合经典的归纳逻辑程序设计系统FDIL,自然地挖掘出了特异规则,突破了传统命题级数据挖掘的框架.试验结果表明利用该方法能够发现被传统的关联规则挖掘算法所忽略的有价值的知识.

摘要：首先简述了一个线性市场值函数模型,然后对其中的关键技术进行了讨论,设计并实现了一个挖掘市场值函数的原型系统,最后给出了该系统在具体数据集上的试验结果。试验结果表明,在该系统上使用Lift评价方法计算出来的Lift值在66％左右,具有一定的实用性;与其他使用分类方法的系统相比,该系统不仅能够根据市场值函数的值来排列对象,而且还能向使用者提供属性的重要性等信息,从而有利于更好地对顾客群体进行识别,对目标市场进行分析。

摘要：本文提出了一种新的机器翻译方法,即基于UAMRT的机器翻译。该方法的基本思想非常简单:首先设计模板匹配替换通用算法UAMRT,然后利用UAMRT匹配句子中的源语言模板,并将其替换为相应的目标语言模板,从而实现对句子的翻译。在结合句型分析算法和从句分析算法的基础上,利用启发式搜索机制进一步提高了句子的翻译速度和质量。速度测试表明用该方法实现的英汉翻译系统在P-IV1.7G的计算机上翻译速度每秒可以达到1300个单词左右;质量测试表明该系统的性能在开发过程中仅仅通过增加更多的模板就会变得越来越好,而且在应用时与几种商用系统相比可以达到中等水平。

摘要：针对基本遗传算法SGA在搜索过程中易陷入局部最优解的问题,提出了基于熵测度的自适应遗传算法,并分析了熵测度下种群个体被选概率的极限行为。理论分析和对比实验表明,基于熵测度的自适应选择策略能根据种群性状来动态地调整选择压力,从而调整算法的开采和探索能力的平衡,提高算法的全局优化性能。