考虑教室内桌椅对人员运动速度的影响,建立了存在座位区域和过道区域的人员疏散元胞自动机模型,并分析人员密度、出口位置及课桌布局对人员疏散时间的影响。数值模拟结果表明,当出口设在侧面时,出口不应正对课桌和座位,紧靠出口墙壁侧留有纵向过道对疏散有利;纵向过道的数目和宽度对疏散都有影响,设计布局时,应使人员能较快离开座位区域,而在出口又不形成致密拥堵,以便达到最佳疏散效率。

由于加速度干扰可以用来描述车辆速度摆动,而车辆速度摆动又恰与乘车舒适性紧密相关,因此加速度干扰可用作乘车舒适性的定量评价指标。从横、轴、竖三个方向建立了新的加速度干扰模型,从而能为乘车舒适性做出准确的评价预测及提供合理的数学模型,达到定量分析的目的。

针对隧道照明存在大量电能浪费的现象,在分析现有隧道照明控制方式的基础上,提出基于模糊控制的隧道照明无级调光控制系统,阐述系统控制结构及模糊控制器的设计。以洞外亮度和交通量作为系统的输入,采用白光LED作为光源,实现自适应控制,不仅可以实现连续调光,而且节约能源。通过仿真实验,分析比较在不同亮度和交通流量下洞内照明变化曲线,验证了该方法的有效性。

基于混沌信号的特点,利用混沌系统的同步来进行保密通信的研究。设计出了多级混沌调制系统,增大信息被破译的难度。同时设置伪信号,对于接收端而言,伪信号包含了同步所需要的发射端的状态变量。本文对该方法进行详细的理论说明和论证,数值仿真显示了方法的有效性;对于实际中存在的噪声也进行讨论,说明了设计的保密通信原理有一定的鲁棒性。

设f:X→X,f是由f所诱导的集值映射,本文证明了f拓扑遍历蕴涵f拓扑遍历,反之不成立,而在W^e-拓扑下f的拓扑遍历性与f拓扑遍历性等价,继而证明f拓扑遍历与f_m拓扑遍历是等价的;对于某个正整数k,f^k链遍历蕴涵f链历,给出了f在满足POTP前提下,f链遍历的7个等价条件。

本文旨在讨论矩阵乘积核心逆在0点特征投影的一些性质,研究具有相同核心逆特征投影的两矩阵之间的关系,给出相同核心逆特征投影条件下核心逆的扰动界。

利用线性矩阵不等式方法,研究一类5个神经元时滞递归神经网络模型的周期振动性,得出保证系统存在周期振动性的一组充分条件,理论分析和数值仿真显示,所得结果为一类5个神经元时滞递归神经网络模型提供了新的振动性判定准则。

称有限群G的子群H为π-拟正规子群,如果H与G的每个Sylow子群可交换。本文通过Sylow子群的极大子群在局部子群中的π-拟正规性来研究有限群的结构,得到了有限群为p-超可解群或超可解群的若干充分条件。

匹配计数问题是一个著名的难问题,考虑它的两个参数化问题p-deg-#MATCHING与p-#MATCHING,证明了p-deg-#MATCHING是固定参数易解的,p-#MATCHING有固定参数易解随机近似方案。

在超声波辅助下,以质量分数为80%的乙醇水溶液对十大功劳果实进行提取,浓缩后得到提取物。在对提取物的DPPH·、ABTS⁺·清除能力进行研究的基础上,探讨溶剂效应对提取物DPPH·清除活性的影响,并利用荧光猝灭法研究提取物与Cu²⁺、Fe²⁺的螯合作用。结果表明,十大功劳果实提取物清除ABTS⁺·和DPPH·的IC₅₀值均远远小于10 g/L,说明提取物具有良好的自由基清除活性;溶剂的极性对提取物DPPH·清除活性具有重要影响;提取物与Cu²⁺、Fe²⁺具有较好的螯合作用,猝灭常数Ksv分别为7.57×10²和3.09×10³ L·mol^-1。

研究人工培植冬虫夏草水提物对人类巨细胞病毒(HCMV)的抑制作用,并对其抑制机制进行初步研究。通过细胞病变法(CPE)检测虫草水提物的细胞毒性及抗病毒活性,同时采用免疫印迹实验(Western Blotting)初步探究虫草水提物抗HCMV的作用靶点。结果表明虫草水提物浓度在0.3 g·L^-1以上时能有效抑制HCMV在宿主细胞中的复制,用虫草水提物处理感染的宿主细胞,HCMV的早期立即蛋白IE1、IE2及早期蛋白UL84的表达均明显受到抑制。虫草水提物可作为潜在的抗HCMV药物。

以活性翠兰KN-G探针反应,用自制的NiO为磨料,考察了球磨时间、物料比、球料比和球磨速率对机械化学效应降解染料的影响,结果表明,最佳球磨条件为:转速500 r/min,物料比15,球料比18,球磨15 h,其COD_Cr去除率可达95%左右。对样品脱色率、COD_Cr去除率、XRD、红外光谱等的分析表明机械化学方法可以使活性翠兰KN-G有效降解。

报道广西莲座蕨科Angiopteridaceae植物6个新记录种:楔基莲座蕨Angiopteris helferiana、披针莲座蕨A.caudatiformis、宽昭莲座蕨A.howii、王氏莲座蕨A.wangii、河口原始莲座蕨Archangiopteris hokouensis、亨利原始莲座蕨Ar.henryi,并提供广西产该科植物的分种检索表。

采用典型样方法研究茂兰喀斯特森林群落植物多样性的特征。主要结果有:①茂兰喀斯特森林群落物种组成丰富,但单种科单种属多,单种属占总属数的61.74%;乔木层优势种不明显,灌木层和草本层优势种较明显;乔木层重要值最大的种类可能并不占据优势层片,群落类型十分复杂多样;②在群落不同层次,物种多样性与地带性常绿阔叶林群落(灌木层多样性)最高不同,仅物种丰富度为灌木层＞乔木层＞草本层,Shannon-Wiener指数、Simpson指数及均匀度指数都是乔木层＞灌木层＞草本层;③茂兰喀斯特森林原生性强,是中亚热带喀斯特原生植被的典型代表。针对这类复杂多样的植被,深入研究并明确揭示其群落特征及其形成机理,可为同地带喀斯特退化环境植被恢复与人工造林的物种配置提供科学参照。

漓江光倒刺鱼巴金线鱼巴国家级水产种质资源保护区是广西第一个国家级水产种质资源保护区。为了评估保护区对于野生水生生物资源的保护和恢复效果,促进保护区功能的进一步完善,对该保护区开展了一次较为全面的野生鱼类资源现状调查。通过雇请专业渔民记录每日渔获物数据,以及对桂林市农贸市场所售野生鱼类的定期调查,共获得一个年周期的数据。统计表明,该保护区现有野生鱼类74种,较之前的66种增加了8种,分别隶属于6目17科62属。应用G-F指数法统计物种多样性表明,漓江野生鱼类物种多样性也由0.443提高至0.596,说明保护区的设立对于保护和恢复漓江的野生鱼类及其他水生生物资源起着重要的作用,今后应进一步完善保护区的配套设施,保证漓江野生鱼类资源能够尽快地恢复。

2010年6月29日,在广西壮族自治区环江县长美乡关安村附近地下溶洞出水口采集到一批条鳅亚科鱼类标本。经鉴定,为岭鳅属Oreonectes一未经发表的新种。新种以下组合特征可与岭鳅属的其他已知种类区别:背鳍分枝鳍条为7,臀鳍分枝鳍条为5,胸鳍分枝鳍条为10～11,腹鳍分枝鳍条为7～8,尾鳍分枝鳍条为13～17。头平扁;眼正常,明晰;下唇表面具浅皱。腹鳍起点相对于背鳍起点垂直下方或略前,尾柄上、下缘无明显鳍褶;尾鳍后缘圆弧形。通体被鳞。头部侧线感觉系统发达。侧线不完全,具7～13个侧线孔,最后一个侧线孔不达胸鳍末端的垂直上方。体侧沿侧线具一深褐色条纹。鳔后室发达,末端后伸近腹鳍起点。

将会仙喀斯特湿地中心区划分成7个小区,于2009—2010年枯水期的早、中、晚期4次采集0.5 m深水样(每小区采样点10～15个),分析上覆水部分水化指标和磷酸酶特性。参考太湖水体富营养化评价标准,会仙喀斯特湿地上覆水处于Ⅳ～Ⅴ级营养化状态。湿地的Ⅲ、Ⅳ小区水面积最大,两区植物组成对磷均有较好的吸附、吸收和沉淀作用,但Ⅲ小区水体磷酸酶活性远高于Ⅳ小区,说明Ⅲ小区植物组成不利于抑制内源磷的释放,因此建议湿地水生植被重建时参考Ⅳ小区的(边岸区)华克拉莎-(深水区)密齿苦草/黑藻/马来眼子菜植物种类构成模式进行。枯水期早、中期湿地上覆水磷酸酶活性与上覆水活性反应磷浓度成反比例关系,说明研究期内湿地磷酸酶活性可作为水体富营养发展趋势的预警信息之一。

决策树分类方法是实现数据挖掘中分类任务的一种有效方法,但在大规模测试数据集上运行时其实现性能受到严重影响。本文设计和实现一种基于MapReduce架构的并行决策树分类算法。实验结果表明:基于MapReduce的决策树分类算法比同类算法在其他并行编程模型下的实现在计算节点较多的情况下能得到更优的性能。

本文提出一种纠错式主动学习成对约束的方法,探讨了主动学习的停止条件,在较少的约束下可得到较好的聚类结果。通过在UCI基准数据集以及人工数据集的实验表明,在该学习策略下,半监督聚类算法的性能好于对比算法;在停止条件下,每个数据集的聚类结果都是可接受的。

目前在半监督聚类的研究中,尤其是当有类标信息的类的数量少于整个数据集的类的数量时,其聚类效果并不好。本文在现有半监督聚类技术的基础上,通过特征加权来提高同一类文档的相似性,从而得到更好的聚类效果。为了验证这一思想的有效性,实验不仅在单语言数据集上进行,还在中、英双语数据集上进行了只包含中文或英文类标时的聚类实验。实验结果表明,该方法体现出良好的性能。

现有算法实现了事务内到事务间最大频繁项目集的转换,能够直接发现不同用户之间的关联关系。但在处理较大的事务数据库时,由于是在原数据库基础上进行关联分析,产生了大量的虚假规则。针对上述问题提出一种基于聚类分析的事务间关联规则挖掘算法,利用聚类分析将初始的复杂的数据集进行约简,去掉冗余数据,缩小数据集,避免了多次扫描数据库和大量的虚假规则的产生。实验结果表明该方法比单独使用事务间的关联规则方法具有更高的效率,能更准确地预测用户的兴趣性。

元数据是神经图像数据库研究的一个关键问题。然而现有神经图像元数据的信息组织形式过于单一,难以支持面向系统化脑信息学研究的分析型数据信息查询。元数据立方体的构建能很好地解决这一问题。本文提出一种基于数据脑的神经图像元数据立方体构建技术。参考现有数据立方体构建技术,定义了新型的神经图像元数据立方体,即源立方体,并设计了其基于数据脑的半自动化构建过程。文中所描述的源立方体构建实例表明,通过本文所提出的技术,面向不同主题的神经图像元数据立方体能被快速地构建以支持来自于系统化研究不同侧面的多样化分析型数据信息查询。

搜索引擎用短语词典能够有效地改善和提高信息检索的性能,“V+N₁+N₂”型结构是一种常见汉语短语结构。本文基于搜狗语料,分别从各组成要素特点、语义特征以及句法功能,对“V+N₁+N₂”型动词短语和名词短语进行统计分析和相关数据处理。针对不同语义关系,在不改变原语义的条件下,提出了相应的转换模式,为搜索引擎用短语词典的构建提供了理论支撑。

“N₁+N₂+V”结构是组成名词短语的一种基本形式。本文基于搜狗日志语料,对搜索引擎日志中的“N₁+N₂+V”型名词短语进行研究。针对语料自身的特点,从句法特征、短语的层次切分与拆分、句法功能和语义关系4方面,对这类短语进行了考察,着重分析了N₁与N₂、N₂与V的语义关系。文中对搜狗日志的查询内容进行了深入分析和实证,为搜索引擎用短语词典的构建研究提供理论依据。

投影寻踪是通过寻找最能反映原高维数据的结构或特征的投影方向,把高维数据投影到低维子空间上,从而实现在低维空间上研究分析高维数据的目的。针对文本分类中维数灾难问题,采用投影寻踪模型,将高维的文本数据降到超低维。投影寻踪的关键是构造能够找到最佳投影方向的有效算法,本文根据免疫进化的思想提出了免疫进化的投影寻踪模型,该模型能有效地寻找最佳的投影方向。将该方法应用于Reuters-21578文档集和复旦文档集,实验结果表明此方法不仅能有效解决文本分类中难数灾难问题,而且得到了很好的分类性能。

文本分类技术是文本信息处理的核心技术之一,主要包括文本的向量模型表示、文本特征选择和分类器训练三大过程。本文提出了一种混合(EIBA+DHChi2)特征选择算法,并将所获取的特征作为软集合理论中的参数集进行文本分类,从而建立了一种新的基于软集合理论的文本分类技术。实验表明查准率与查全率比原有算法都有所提高,说明新的基于软集合理论的文本分类算法是有效的。

本文给出了一种基于扩展标记树的网页正文抽取方法,通过构建网页扩展标记树,实现对网页的清理和抽取辅助信息的完善,并设置节点坐标定位节点位置;以构成正文内容的文本节点作为正文区域标志,挑选具有最大文本覆盖范围的近邻文本节点集,并进行修正形成正文区域;通过近邻优先遍历算法,实现标题节点的定位和附加属性的抽取。实验结果表明:该方法可以实现常规文章类网页的高精度抽取,并具有良好的适应性。

针对当前新闻网页主题内容抽取方法较少利用网页块之间关联特性这一问题,提出了一种基于条件随机场(CRFs)的新闻网页主题内容自动抽取方法。该方法首先将待抽取网页解析成DOM树,经过滤、剪枝以及压缩处理后,然后按照一定的启发式规则将DOM树切割成块并转换成为一个数据序列,再定义CRFs特征函数来提取各网页块自身状态特征和相邻块间类别转移特征,通过CRFs模型对数据序列进行类别标注来实现网页主题内容的抽取。实验表明,该方法对新闻网页主题内容的抽取具有较高检准率和较强适应能力,引入块间关联特性可改善新闻网页主题内容的抽取。

传统的文本特征选取方法和赋权方法没有考虑术语之间语义关系,由此引起的特征项权重变化得不到合理反映。针对这个不足,提出一种基于本体的文本特征选取方法。通过将本体引入到特征选取中,将特征项映射到概念,对特征项的权重进行加权调整,使得选取的文本特征能够更好地反映文本内容。最后通过实验,说明该方法的有效性,能够在一定程度上提高特征提取的准确性。

针对目前基于主题相似性生成多文档文摘的系统存在语义不精确、只能传达多篇具有同一主题的文档所携带的主要信息(横向文摘)的问题。本文基于HNC理论,提出的面向事件的多文档自动文摘模型,旨在用很短的文本来传达多篇具有同一事件的文档所携带的后续报道信息(纵向文摘)。实验结果表明,本方法在信息覆盖率、信息冗余度和文摘流利度方面比TF×IDF方法有很大的改进。

观点挖掘技术旨在面向更为广阔的产品领域,从文本中自动获取观点所评价的对象,并有针对性地分析评论的倾向性。本文通过建立ChunkCRF模型对观点表达句中显式观点评价对象的识别;借助句法关系对句中出现多个评价对象的问题进行处理;利用语义搭配习惯对隐式评价对象进行填充生成。在此基础上,本文实现了基于观点评价对象的观点抽取与观点倾向性识别。实验结果表明,本文方法可有效地用于提高观点分析的精度。

专家实体主页识别是专家检索的一个重要的组成部分,本文提出了一种基于J48的机器学习算法来对中文专家实体主页进行分类识别。首先,人工收集中文专家实体及对应的专家主页面2113个,针对中文专家实体特点,定义与链接和网页内容特征相关的专家实体特征,并对这些特征进行提取,形成训练数据集。然后,采用不同学习算法对在不同特征上的页面进行主页识别,寻找最有效的分类特征和主页识别学习算法。最后,对不同特征、不同算法进行测试,实验结果表明,采用J48算法,结合链接与网页内容特征,中文专家实体主页识别取得了较好的效果,其识别准确率达到了81.05%。

为了用户方便快速地使用Deep Web中的信息,对在线数据库中的内容进行获取是一种行之有效的方法。本文设计了一种基于领域本体的DeepWeb数据库内容获取技术,利用训练数据库训练构建领域本体,通过领域本体中的有效查询项获得查询关键字集,对数据库内容进行查询,最终获得Deep Web内容。通过实验证明,该方法能有效地获取Deep Web中的大部分内容,用户可以通过搜索引擎更快更方便地查询Deep Web中的信息。

本文主要研究基于公式的数学搜索引擎中数学公式的识别和提取方法,总结了MathML、OpenMath、LaTex、Infix格式数学公式在网页中出现时的各自特征,提出了基于特征和启发式规则的公式识别和提取方法,并用实验说明了该识别和提取方法的可行性和准确率。

协同过滤是电子商务推荐系统中被广泛采用的技术,然而数据稀疏性会影响协同过滤的推荐质量。本文针对数据稀疏问题提出一种基于随机游走和聚类平滑的两阶段协同过滤推荐算法。离线阶段:计算项目间相关性,提出了一个新的方法即通过加权累加各步转移概率对项目间相关性进行描述。根据得到的项目相关性矩阵对项目聚类,利用聚类信息对未评分数据进行平滑处理。在线阶段:根据离线阶段得到的项目间相关性查找目标项目的邻居并进行预测。本文提出的方法能加强项目间相关性的描述。实验表明,根据用该方法得到的项目相关性矩阵查找邻居更加准确,可以有效地缓解稀疏数据的影响,改善推荐的性能。

目前,各高校的就业指导工作尚不完善,许多毕业生在求职初期缺乏目的性和针对性,在应聘并不适合自己的企业上耗费了大量的时间和精力,由此导致就业难度加大。在此情况下,我们设计开发了高校毕业生就业推荐系统。系统从大连理工大学就业实际工作出发,通过比较应届和往届毕业生基本特征,并结合基于随机游走模型的PageRank算法获得的各个企业的“求职指数”,将招聘企业排序后推荐给每一名毕业生。通过测试,本系统功能上符合设计初衷,能够向毕业生推荐适合的企业,可以提升毕业生求职的针对性和目的性,并大大减少其在获取招聘信息上的时间投入。

针对传统纹理图像检索方法精度不理想的问题,给出了基于相容粒空间的多层次图像纹理识别方法。然后,针对纹理图像在颜色考虑上的缺失,提出了在粒度层次上进行颜色匹配的方法。最后,结合以上两种方法,给出了综合颜色和纹理特征的相似度改进算法。对比实验证明了该方法的有效性和合理性。