国家自然科学基金(60673186)
- 作品数：10 被引量：40H指数：2
- 相关作者：韩立新甄志龙曾晓勤吴胜利刘惠义更多>>
- 相关机构：河海大学通化师范学院阿尔斯特大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金吉林省教育厅科学技术研究项目教育部“新世纪优秀人才支持计划”更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一个描述可视化语言上下文属性化的图文法框架(英文)
- 2008年
- 针对目前已有的上下文相关图文法的描述规范过于复杂或不太直观,提出了一个新的上下文相关图文法的形式框架:上下文属性化的图文法CAGG.该文法将产生式的上下文信息刻画成相关结点的上下文属性来解决嵌入问题.而且进一步分析了合流的CAGG产生式集合的基本特征,并基于此设计了合流产生式集合的判定算法,从而为构造高效的语法分析算法奠定了基础.通过与已有上下文相关图文法的对比分析可知,CAGG图文法的形式更为简洁和直观,因而更适于且更易于应用到可视化语言描述领域.
- 邹阳曾晓勤韩秀清张康
- 关键词：可视化语言图文法语法分析合流
- 一种基于手势的虚拟场景交互方法被引量：2
- 2011年
- 手势作为一种自然的交互方式,不但方便了人与计算机的交互,而且也是对传统鼠标和键盘交互方式的一种有益补充。提出一种基于手势的虚拟环境交互方法,首先对视频采集到的手势图像进行预处理,获得手势二值图像,根据二值图像计算Zernike归一化矩,以获得手势的特征信息;然后利用BP神经网络对手势进行识别;最后根据识别的结果,驱动视点运动,实现虚拟场景的漫游。实验结果表明,该方法具有识别率高和稳定性好的优点。
- 刘惠义王治
- 关键词：图像预处理ZERNIKE矩BP神经网络人机交互
- 图文法EGG在设计模式中的应用被引量：1
- 2010年
- 对图变换和可视化语言的研究激发并促进了图文法的研究和发展。作为一维字符文法的扩展,图文法可以形式化描述二维空间中的对象,如图像、图形和表格等,为它们的定义、生成、变换及分析提供理论和技术上的支持。设计模式是可复用面向对象软件的基础,通常以二维图的形式来表示。为了与用户多样化的需求相适应,设计模式经常需要在不改变系统基本结构的情况下进行演化。本文讨论了图文法EGG及其形式化方法在设计模式的演化中的应用,聚焦在图变换和图解析两方面。前者用EGG格式的产生式作为图重写式来指导图的每一次变换,以确保相应设计模式演化每一步的正确性;后者用EGG文法机制来对图进行归约,以检查随意演化后的设计模式是否合法。
- 韩秀清曾晓勤邹阳
- 关键词：可视化语言图文法EGG设计模式
- 一种元搜索主题偏好的排序算法被引量：1
- 2013年
- 元搜索引擎并行地向各个成员搜索引擎发出请求,合并及处理所有成员引擎的返回结果。相对于传统搜索引擎,元搜索引擎具有更好的查全率但在结果相关度排序及查准率方面仍需要改善。就相关度排序及查准率方面的问题元搜索成员引擎对于各个不同主题具有不同的检索质量并就此提出一种基于主题偏好的排序方法。利用Beeferman聚类方法对检索主题划分,通过Borda排序算法对元搜索引擎获得条目进行基于主题的分类排序,以此来提高元搜索查询质量和改善用户体验。
- 林欣温传林韩立新
- 关键词：元搜索引擎聚类
- 基于信息量与信息熵的元搜索引擎排序算法研究被引量：1
- 2012年
- 元搜索引擎集合了多个成员搜索引擎的结果,将结果进行一定的处理后再将处理后的结果返回给用户。其中对结果的重新排序直接影响到元搜索引擎的性能。基于通信领域上的信息量与信息熵提出一种计算结果相关度的算法——信息关联度IRD算法,再将算法进行特定的修正,并提出一种合并算法CombMul,将以上算法应用到元搜索引擎中,最终用MRR查准率来评价此方法。得到的MRR查准率数据表明,与广泛应用的Borda排序算法相比,IRD算法结果更为理想。
- 赖相旭韩立新曾晓勤王敏吴胜利
- 关键词：元搜索引擎IRD信息熵
- 基于索引项权重的文本特征选择方法被引量：4
- 2010年
- 为改善文本分类的效率和效果,降低计算复杂度,在分析了经典的特征选择方法后,提出加权的文本特征选择方法。该方法不仅利用数据集中文本的个数,还充分考虑到索引项的权重信息,并构造新的评估函数,改进了信息增益、期望交叉熵以及文本证据权。利用KNN分类器在Reuters-21578标准数据集上进行训练和测试。实验结果表明,该方法能够选出有效特征,提高文本分类的性能。
- 王海鹃韩立新甄志龙
- 关键词：文本分类信息增益期望交叉熵
- 基于模糊关系的文本分类特征选择方法被引量：2
- 2008年
- 若要有效地实现文本分类，关键是对高维特征空间进行降维，降维方法分为特征选择和特征提取。本文对已有特征选择方法分析后发现，这些方法仅利用文档数来选择特征，没有考虑特征项的权重。为了找出本质特征，我们提出了一种基于特征项与类之间模糊关系的特征选择方法，引入特征项权重来确定其隶属度。采用KNN分类器，在Reuters-21578标准文本数据集上进行了训练和测试。实验表明，宏平均和微平均都达到了最高，分别为81．82％和94．88％，宏平均比IG，CHI提高了4．73％和1．12％，微平均比IG，CHI提高了1．56％和0．21％。
- 甄志龙韩立新陆佃龙
- 关键词：文本分类特征项权重
- 元搜索引擎排序技术综述被引量：29
- 2009年
- 如何排序是实现元搜索引擎的一项关键技术,排序算法的好坏直接决定着元搜索引擎的性能。对元搜索引擎常用的排序算法根据其发展先后顺序作了介绍,对一些经典的算法进行了分析和评价,归纳出元搜索引擎排序算法适用的不同环境,最后对元搜索引擎排序算法未来发展方向作了技术展望。
- 曹林韩立新吴胜利
- 关键词：元搜索引擎
- 虚拟环境中的人脸姿态交互方法
- 2010年
- 提出一种基于面积比的人脸姿态估计方法,先分析人脸姿态发生变化时特征点之间形成的三角形的面积变化,再应用BP神经网络对位置参数和人脸姿态参数的关系进行学习,从而对人脸姿态进行估计,最后将该方法应用于虚拟环境的漫游中。实验结果表明,采用该方法对人脸转动进行估计,采用的特征点比较少,具有较高的识别率和稳定性。
- 杭飞刘惠义
- 关键词：神经网络人机交互
- 卡方统计中基于KL散度的高维文本数据特征筛选被引量：2
- 2022年
- 特征的高维性和数据的稀疏性问题会严重影响分类的准确性,卡方统计可以在保持分类精度不变的情况下,有效地对高维文本数据特征进行筛选。文章通过KL散度检验观测值与理论值的偏差程度,用KL散度度量特征与类别之间的相关性,改进了现有的最大或平均全局评价方法。采用KNN分类模型在标准数据集上进行实验的结果表明,所提方法在大幅度降低文本数据特征向量空间维数的同时,还能推动分类性能的提高。
- 甄志龙张居晓
- 关键词：KL散度
