摘要：噪声鲁棒性问题是当前语音识别的一个重点,作者提出了一个在已有数据库下通过人为地将噪声和语音信号混合的方法,实现实际环境下的连续英文数字语音识别系统.即通过自设计的程序将采集到的噪声文本根据不同的信噪比随机地添加到现有的语音数据库的语音文本中,使新的数据库中的语音文本符合实际的语音环境.实验结果表明,本系统对带噪声环境下的英文数字的识别率效果好,单词的总体正确识别率达到95.86%.

摘要：在分布式计算和内存为王的时代,Spark作为基于内存计算的分布式框架技术得到了前所未有的关注与应用。着重研究BIRCH算法在Spark上并行化的设计和实现,经过理论性能分析得到并行化过程中时间消耗较多的Spark转化操作,同时根据并行化BIRCH算法的有向无环图DAG,减少shuffle和磁盘读写频率,以期达到性能优化。最后,将并行化后的BIRCH算法分别与单机的BIRCH算法和MLlib中的K-Means聚类算法做了性能对比实验。实验结果表明,通过Spark对BIRCH算法并行化,其聚类质量没有明显的损失,并且获得了比较理想的运行时间和加速比。

摘要：描述了如何使用面向对象语言Java来设计启发式搜索算法。该设计充分利用Java语言的继承、封装和多态等特征,遵循开-闭原则、里氏替换原则等重要面向对象的设计原则,抽象化了启发式搜索算法,使得启发式搜索算法成为一个可复用构件。最后,演示了如何使用该可复用构件求解八数码问题。

摘要：蚁群算法是受自然界中的蚂蚁觅食行为启发而设计的智能优化算法,特别适合处理离散型的组合优化问题。提出一种求解多处理机调度的蚁群算法,利用一个蚂蚁代表一个处理机来选择任务,并通过分析关键路径及每个任务的最早、最迟开始时间来确定每个任务的紧迫程度,让蚂蚁以此来选择任务。实验证明,该算法可比传统算法取得有更好运行效率的调度策略。

摘要：粒子群算法已经被广泛应用在各个领域,具有NP-C性质的QoS路由优化已经成为网络研究中的一个热点问题,粒子群算法所具有的优点成为解决QoS路由优化的有效方式。为进一步推广粒子群算法在路由优化上的应用而提供相关启发,在介绍了粒子群算法的基本原理的基础上,详细综述了其各种重要改进算法,并阐述了粒子群算法目前在路由优化上的应用情况,最后对粒子群算法在路由优化上的研究方向作了展望。

摘要：分析了Web文档的结构特征,并利用知识树快速高效等特征,设计了Web文档知识树;基于Web文档知识树结构,提出了构建Web文档知识树的构造算法、创建知识结点算法以及知识树访问算法.并对上述算法作了分析和评价,说明了这些算法对提高Web信息检索的准确率以及信息查找的速度是有益的.

摘要：为避免常规构建词袋模型在选取梯度方向离散精度时存在的盲目性,以及解决不恰当离散精度构造出的词袋模型分类率不高的问题,研究在词袋模型中提取图像特征时梯度方向离散精度是否存在明显的阈值,使选取该阈值时能构造出最佳的词袋模型。基于面向稠密特征提取可快速计算的局部图像特征描述,选择不同的梯度方向离散精度分别进行大量实验,实验结果表明,存在一个明显、统一的阈值24,选择该阈值构造的词袋模型能够得到最高正确分类率。

摘要：文中提出一种基于图形处理器(GPU,graphics processing unit)的重光照技术,可以在局部点光源,表面反射属性和视点的同时变化中,以交互式的帧率计算全局光照.为了支持这些变化,选择在运行时刻模拟光能的物理传播过程.尽管这种模拟往往由于计算代价过于昂贵而难以被交互式系统采用,但是文中通过引入一个被称为传播树的层次性结构来大大降低模拟计算的开销.在误差允许的范围内,传播树将近似的发光面片进行聚类,然后便可以使用聚类的代表面片来近似整个场景.另外,还挖掘出了光能分布场在空间上和时间上的连续性,并以此为基础对聚类进行渐进式调整,以避免在每一帧中都得从头计算聚类划分,这就叫渐进式聚类.由于采样点之间的可见性可以预计算,把本来很复杂的间接光照计算问题化解成了简单的累加和少量的合并与分裂操作,即聚类代表所发射出的光能的累加以及聚类的合并与分裂.而累加、合并和分裂都是可以直接在图形硬件上并行执行的.在材质动画和场景装修等实际应用中,使用文中技术能够以交互式的速度生成带有多次反射效果的全局光照.

摘要：汉语句群自动划分是将篇章划分成包含不同主题的文本片段,在信息提取、文摘生成、语篇理解及其他多个领域有着极为重要的应用。指代消解是识别篇章中先行词和照应词关联起来的过程,消解不同表达是自然语言理解的基础之一。针对目前的句群划分工作的重点在于划分出主题之间的边界而较少利用其本身指代关系来进行语言理解,或者因指代模糊而得到错误的划分结果的问题,提出了一种基于指代消解的句群自动划分方法。该方法从对篇章的指代情况消解出发,利用适合中文的多层过滤指代消解方法得到指代链信息,以消除不同名词代表相同实体、代词指代不明的问题。结合指代链信息,并同时考虑篇章衔接词因素,设计并进行了基于多元判别分析(Multiple Discriminate Analysis,MDA)的一组评价函数J评价句群划分验证实验。实验结果表明,所提出的方法能够有效地进行句群自动划分,统计正确分割平均Pμ提高了7%左右。

摘要：在隐藏于历史轨迹数据集的众多模式中,同现模式的挖掘尤其引人关注。文章将时空同现的数据挖掘算法与Hadoop平台相结合,实现了并行处理,对轨迹数据进行预处理,并设计了时空同现模式挖掘算法。实验结果表明,该算法能够挖掘乘客集中地,为出租车司机提供合理有效的载客路径。