检索结果-南通市图书馆

作者：赵中兴厦门大学

学位级别：硕士

随着科技的进步和互联网多媒体等技术的高速发展,图像等数字化信息呈现出了爆炸性的增长,数字图像已经成为一种重要的信息载体与表现形式,它被广泛应用于学术、航天、医疗等领域。怎样对这些图像数据进行有效的组织和管理成为亟待解决... 详细信息

随着科技的进步和互联网多媒体等技术的高速发展,图像等数字化信息呈现出了爆炸性的增长,数字图像已经成为一种重要的信息载体与表现形式,它被广泛应用于学术、航天、医疗等领域。怎样对这些图像数据进行有效的组织和管理成为亟待解决的热点问题,图像检索和重建技术成为处理这些图像信息的关键技术。面对如此爆炸式增长的图像数据,对传统的图像处理技术提出了新的要求,因此,研究和开发高效、实用的图像检索和重建技术用来处理这些海量图像数据成为一项重要的研究课题。目前,为了提高计算效率,多核处理器已经成为很多计算设备的标配,随着科技的发展,显卡中图形处理单元(GPU)的处理能力也在不断增强,GPU越来越多地被应用于计算密集型的数据运算处理中。基于GPU的统一计算设备架构(CUDA)的提出,为计算密集型、高度并行化的算法提供了一个高效快速的计算平台,并在生物医学、航空航天、金融模型等方面都取得了不错的加速效果。因此,对于图像的处理,设计一种基于CUDA的并行高效的检索和重建技术具有重要的研究价值。本文从对传统的图像检索技术进行分析的基础上入手,结合经常用于图像压缩和重建的矢量量化(LBG)算法,探讨了通过对图像进行颜色特征提取、分割、量化编码等步骤,使图像重建后的效果得到明显改善。而且对编码后的图像进行特征提取形成特征向量,通过运用综合的检索模型,从而能够有效的计算图像之间的相似度,提高了检索算法的准确率。并且还对算法中的可并行执行部分进行了深入研究,通过结合CUDA架构与显卡硬件的可编程性,使算法能在GPU上并行执行,提高了算法的执行效率。

关键词：矢量量化 CUDA 特征向量

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一种小波变换的计算机实现方法

一种小波变换的计算机实现方法

作者：吴丹青浙江大学

学位级别：硕士

小波变换是傅里叶变换的改进，在工程领域得到了广泛应用。本文介绍一种小波变换的计算机实现方法，主要工作如下： 1．介绍了傅里叶变换和短时傅里叶变换以及它们的局限性，从而引出了小波变换的概念，并对小波变换在时频分析中所具有... 详细信息

小波变换是傅里叶变换的改进，在工程领域得到了广泛应用。本文介绍一种小波变换的计算机实现方法，主要工作如下： 1．介绍了傅里叶变换和短时傅里叶变换以及它们的局限性，从而引出了小波变换的概念，并对小波变换在时频分析中所具有的自适应性和常用小波函数作了简要介绍。 2．研究了“连续小波变换”的计算机实现：首先介绍了一种计算方法和它的不足之处，然后提出了一种更好的基于“预采样”和“小波积分数”的计算方法，并且分析了计算过程中出现的“零洞现象”。 3．由于“连续小波变换”具有冗余性，讨论了小波变换的离散化方式，提出了“离散二进网格上的小波变换”的概念。 4．基于多分辨率分析推导了Mallat分解和重构算法，为“离散二进网格上的小波变换”的计算机实现提供了理论基础。 5．通过推导把Mallat算法用离散卷积的形式来表示，从而把小波变换和滤波器组的概念联系起来。作为Mallat算法的应用，介绍了如何在离散二进点上计算尺度函数和小波函数的函数值。 6．讨论了使用滤波器组实现“离散二进网格上的小波变换”时的“初始化”问题，实验结果表明本文的解决方案具有一定优势。 7．介绍了“离散序列的小波变换”的概念，并把它的计算复杂性同“连续小波变换”作了比较。

关键词：小波变换预采样小波积分数零洞现象多分辨率分析 Mallat算法滤波器组 “初始化”问题

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智能冥想神经反馈系统

智能冥想神经反馈系统

作者：徐昊厦门大学

学位级别：硕士

现代社会生活节奏和生活压力的日益增大,人们的各类心理问题和精神疾病的数量呈上升趋势。乐易心法能够解决现代社会中人们的焦虑失落和幸福感下降等心理问题,是适合现代人的科学禅修方法。打坐冥想是乐易心法的修行内容和方法之一。冥... 详细信息

现代社会生活节奏和生活压力的日益增大,人们的各类心理问题和精神疾病的数量呈上升趋势。乐易心法能够解决现代社会中人们的焦虑失落和幸福感下降等心理问题,是适合现代人的科学禅修方法。打坐冥想是乐易心法的修行内容和方法之一。冥想时大脑产生的脑电图具有与普通状态不同的特征,可以将这种特征应用于神经反馈系统,使修行者能够在神经反馈系统的辅助下方便地进行冥想训练。本研究通过对禅修者在冥想过程中采集得到的脑电图信号进行数据挖掘研究,提出了脑电图个性化校准方案,通过机器学习算法生成的分类器能够以超过90%的准确率识别高水平禅修者的冥想脑电图样例。本文针对乐易心法四阶段冥想过程设计了脑电图实验。实验过程中,20名被试进行静虑-专注-正念-坐忘四阶段冥想,将静虑阶段的脑电图作为基准数据,用于个性化校准。在数据挖掘过程中,将脑电图数据变换为15维特征向量并对其进行个性化校准以及回归与分类。实验结果表明,个性化校准方案能够有效提高分类算法的准确性,使其达到90%以上准确率。本研究还对15维脑电图特征数据进行降维,但降维结果难以满足神经反馈疗法的需要。在前期脑电图实验和数据挖掘研究的基础上,本研究设计并实现了基于监督学习框架的智能冥想神经反馈系统。本研究指出了已有冥想神经反馈研究和产品的不足,并针对乐易心法修行的需求,对系统的功能、算法、界面、交互进行了设计和构建。最后,本研究讨论了关于禅悟和禅悟的人工智能验证问题,介绍了高等人工智能原理的全信息理论和智能生成机制理论,以及由元胞自动机研究产生的关于复杂的理论,并分析了这两个理论对冥想系统和禅悟的人工智能验证问题的意义。

关键词：冥想人工智能神经反馈

视觉选择性注意机制的研究及其在图像压缩中的应用

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视觉选择性注意机制的研究及其在图像压缩中的应用

作者：曾志宏厦门大学

学位级别：硕士

主动视觉是人类视觉研究的热点和发展方向,主动视觉核心内容是:为了完成给定视觉任务,如何主动、智能、有选择地来获取视觉信息;从计算观点来说,就是建立视觉选择性注意机制的计算模型,对图像数据进行显著性度量。在面向图像信息... 详细信息

主动视觉是人类视觉研究的热点和发展方向,主动视觉核心内容是:为了完成给定视觉任务,如何主动、智能、有选择地来获取视觉信息;从计算观点来说,就是建立视觉选择性注意机制的计算模型,对图像数据进行显著性度量。在面向图像信息处理的视觉选择性注意机制的研究中主要存在三个方面的问题:如何从总体上设计一个实用的引入视觉注意机制的图像信息处理方法?如何从图像中找到符合人类视觉机制的注意焦点?如何将视觉注意机制应用于计算机图像信息处理之中?本文主要针对这些问题展开研究,并取得了一些有价值的研究成果。本文主要研究内容包括: （1）面向视频图像序列的视觉注意计算模型的研究。针对动态视觉场景,建立了一个面向视频图像序列的基于目标跟踪视觉注意计算模型。本文首先指出了Itti模型在动态场景中速度慢、计算复杂,难以满足实时性的要求;然后提出了一种基于目标跟踪的视觉注意计算模型,利用视频图像序列相邻帧之间的相似性,通过加权颜色直方图,以最大匹配度作为预测模型,得到下一帧注意焦点的位置。利用对注意焦点的跟踪,从而了降低计算量,更快地实现注意焦点的实时监测。（2）融合深度信息的视觉注意计算模型研究。本文针对隐式注意,建立了一个自下而上融合深度信息的视觉注意计算模型。根据神经科学的研究,本文选取亮度、方向、颜色以及深度信息四种特征。在基于图像分割的自适应立体匹配基础上提取深度特征,与亮度、方向、颜色特征相结合,实现空间显著性度量,并采用侧抑机制和WTA机制得到注意焦点。融合深度信息的视觉注意计算模型能更好的反映空间立体视觉信息对注意的影响,使模型的计算结果能更加的符合人类视觉。（3）将融合深度信息的视觉注意计算模型应用于图像压缩之中。为了提取自然图像中的主要视觉信息以便更好地对图像进行压缩,本文对如何利用视觉注意计算模型引导图像压缩进行了研究。首先利用融合深度信息的视觉注意计算模型计算图像中的感兴趣区域,然后用JPEG2000算法对感兴趣区域和背景区域采用不同的压缩比进行压缩,突出了感兴趣区域。实验证明本文算法的压缩率高于JPEG2000算法;同时保证了图像良好的视觉效果。将论文中提出的各种方法和算法分别应用于多种类型的图像,都获得了较为满意的结果。

关键词：视觉选择性注意目标跟踪深度信息图像压缩

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觉醒的脑神经机制及其计算模拟

觉醒的脑神经机制及其计算模拟

作者：张俊俊厦门大学

学位级别：硕士

意识一直是人们所关心的问题,近年来,随着神经科学等学科的发展,对意识的研究已经进入了科学的层面。我们知道,人类可以处于不同的意识状态,例如觉醒、睡眠、癫痫等等,在这些状态下人们的意识水平是不一样的。本文即从这一点出发,按照... 详细信息

意识一直是人们所关心的问题,近年来,随着神经科学等学科的发展,对意识的研究已经进入了科学的层面。我们知道,人类可以处于不同的意识状态,例如觉醒、睡眠、癫痫等等,在这些状态下人们的意识水平是不一样的。本文即从这一点出发,按照生理学上的依据,以Hodgkin-Huxley模型为基础,建立了模仿丘脑-皮层活动的模型,这个模型可以从一定程度上模拟出不同意识水平下脑电的活动。首先,通过调整参数,模型可以依次模拟出清醒阶段、浅睡阶段(睡眠梭形波)、慢波睡眠阶段以及局部癫痫发作阶段的脑电特性。从离子通道的角度,我们分析了各种状态产生的原因,尤其是睡眠梭形波的初始、维持和终止。此外,我们还用C0复杂度对模型的结果作了度量,结果显示对于相同的输入,当处于不同意识状态时,模型的复杂度和意识清醒程度成正比;对于不同的输入,当处于意识清醒状态时,模型的复杂度有所不同,当处于意识丧态状态时,模型的复杂度基本相同。通过模型的学习,我们提出这样一个观点:对于丘脑-皮层系统来说,处于意识清醒阶段时,可以接受上行性的输入,大脑的反应也和相应的输入有关,但是当处于意识丧失阶段时,它通过自发性的活动来遏制了上行的信息,这时大脑的活动基本上和输入的信息无关。

关键词：丘脑-皮层系统意识状态复杂度度量

全宋词语料库建设及其风格与情感分析的计算方法研究

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全宋词语料库建设及其风格与情感分析的计算方法研究

作者：苏劲松厦门大学

学位级别：硕士

计算诗学是计算机自然语言处理技术的一个全新应用领域,其主要内容是建立诗词语料库,采用现代自然语言处理中的技术来挖掘语料库中所蕴含的信息,以此来辅助文学工作者们对诗词进行研究。本文以计算机辅助研究宋词为目的,建立全宋词语料... 详细信息

计算诗学是计算机自然语言处理技术的一个全新应用领域,其主要内容是建立诗词语料库,采用现代自然语言处理中的技术来挖掘语料库中所蕴含的信息,以此来辅助文学工作者们对诗词进行研究。本文以计算机辅助研究宋词为目的,建立全宋词语料库,并在此基础上开展了对宋词风格和情感分析的计算方法的初步研究。主要内容如下: 由于机器学习和古典文学数字化的需要,本文提出的方法和实验研究都基于语料库的数据驱动进行。语料库建设工作主要包括:基于统计抽词建立词表,结合格律特点对宋词进行切分,对宋词进行词性等方面的标注。同时,本文还建立了相关宋词知识库。该方面工作是整个课题的研究基础,具有十分重要的意义,主要内容集中在第二章到第五章。针对高度抽象的艺术概念“风格”的辨析,本文将该问题转化为模式识别中的文本分类问题。在前面工作的基础上,分别建立了基于“字”特征和基于“词”特征的分类模型,并且通过遗传算法训练权值,建立两个模型的线型组合模型。在实验中,本文在KNN下比较了三个模型的优劣。这部分内容集中在第六章。宋词中包含着诗词作者丰富的感情表达。针对该方面的研究,本文尝试将情感计算引入到宋词的机器理解中。文中采用了多重松弛迭代计算方法,对宋词词语的情感标注问题进行了研究,通过语境的利用,构建了一个实验性系统并取得了较为准确的词语情感标注,为以后的词句情感意义的理解提供了基础。该部分内容集中在第七章。在文章的最后,对全文的研究工作进行了总结,并规划了今后进一步的研究方向。

关键词：计算诗学宋词辅助研究语料库风格评判情感标注

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宋词风格的计算机辅助分析研究

宋词风格的计算机辅助分析研究

作者：吴春龙厦门大学

学位级别：硕士

宋词作为中国古代文学历史上一颗璀璨的明珠,古往今来,无数的学者和研究人员对其投入了大量的研究精力。而对宋词风格的研究更是这些研究中较为重要的一个方面,然而,目前这方面的研究主要集中在人文学领域。本文主要从计算机的角度出发... 详细信息

宋词作为中国古代文学历史上一颗璀璨的明珠,古往今来,无数的学者和研究人员对其投入了大量的研究精力。而对宋词风格的研究更是这些研究中较为重要的一个方面,然而,目前这方面的研究主要集中在人文学领域。本文主要从计算机的角度出发,利用现代的信息处理技术,对宋词的风格进行辅助性分析。具体来说本文主要讨论以下几个方面的问题: 1.对诗词风格的计算机辅助分析进行了总结和分类,介绍了主要的几种使用方法的思想和大体步骤。并在此基础上简单的分析了这几种方法的差异及优劣。 2.建立和完善宋词语料库。按照格律、风格、情感分析等的需要将宋词细分为子句,并对子句字串进行统计,利用词频、互信息和共现度等参数来抽取结合强度大的字串。在此基础上对语料库中的宋词作品进行了词语切分,同时对语料库中的部分词语进行了格律和词性标注。 3.提出了适合宋词风格表示的宋词文档表示模型。根据宋词风格表现整体性的特点,本文优化了数据挖掘中的发现关联规则的方法,寻找宋词风格分类中所需要的频繁关键词共现集合,借此来更多地保留风格评判中所需要的分类信息。同时结合知网中使用到的义原,将宋词文档中的词语和频繁关键词共现映射到概念级,用部分语义来表示词语集合。随后,提出了基于概念和频繁关键词共现的诗词风格表示模型,并用该模型来表示一篇宋词文档。 4.将宋词的风格分类转化成文本分类问题,运用文本分类的算法对宋词的风格进行评判。文中分别比较了不同分类算法的差异,从实际情况出发,选择了一种适合宋词风格分类的分类算法,优化了算法中的各项参数,最后在此基础上实现了宋词风格类型的评判。实验表明,本文建立的诗词风格表示模型可以很好地应用于诗词风格的分类,并有助于不同风格诗歌的计算机生成。

关键词：计算诗学文本分类方法关联规则发现宋词风格表示模型

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宋词格律分析的计算方法及其应用研究

宋词格律分析的计算方法及其应用研究

作者：赖兴邦厦门大学

学位级别：硕士

计算诗学是计算语言学的一个研究领域,计算诗学的研究不仅可以给计算机科学领域增添诗情画意,而且还有助于推动诗学、计算语言学、人工智能等学科的发展。本文以计算机辅助研究宋词为目的,利用现代的信息处理技术,开展了一系列研究。本... 详细信息

计算诗学是计算语言学的一个研究领域,计算诗学的研究不仅可以给计算机科学领域增添诗情画意,而且还有助于推动诗学、计算语言学、人工智能等学科的发展。本文以计算机辅助研究宋词为目的,利用现代的信息处理技术,开展了一系列研究。本文研究的主要内容如下: 1.对计算诗学领域到目前为止的研究进行了总结。介绍了韵律研究的主要内容,并对诗歌韵律的计算机研究进行了综述。 2.宋词在格律、节奏方面有较严格的的限制,所以,本文充分利用这一特点,展开对宋词格律方面的应用研究。例如:宋词切分、格律校验、字-音转换、宋词自动生成等。 3.尝试将现代字-音转换的技术与宋词自身音韵特点相结合,来解决字-音转换中多音字问题。其中根据宋词格律知识,从词谱得到规律,又因字音与用韵、平仄之间存在着对应关系,所以本文将用韵及平仄方面的知识运用到字-音转换上,提高了宋词字-音转换的准确率。 4.本文在现代中文文本主题抽取方法研究的基础上,介绍了两种主题抽取原理,并针对宋词特殊体裁,尝试采用词聚类的宋词文本抽取方法。其中抽取关键词采用信息论的方法,充分考虑了词在文本中出现的概率分布。词聚类中,采用目前认为效率较好的CHI方法,较好地解决了词之间的共现,取得了较高的主题抽取准确率。实验结果表明,这一系列都是将计算语言学的理论与技术应用于宋词研究领域的有益尝试。为今后进一步的研究提供了理论和实验基础。

关键词：计算诗学宋词格律分析计算字-音转换主题自动抽取

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双人会话的脑电同步性计算方法

双人会话的脑电同步性计算方法

作者：杨田雨厦门大学

学位级别：硕士

近年来关于社会认知的研究热度逐渐增加,其中多用到双人脑电同步记录技术,因而研究双人脑电同步性计算方法具有重要的学术价值。本文综合讨论了各种同步性指标,比如锁相值、部分定向相干值（partial directed coherence,PDC）等,总结了... 详细信息

近年来关于社会认知的研究热度逐渐增加,其中多用到双人脑电同步记录技术,因而研究双人脑电同步性计算方法具有重要的学术价值。本文综合讨论了各种同步性指标,比如锁相值、部分定向相干值（partial directed coherence,PDC）等,总结了计算双人脑电同步性的一般流程。本文还设计了双人会话实验,并基于PDC设计了相应的计算方法,试图描绘话轮转换时双人脑区间的联系。本文的实验基于两种不同的语料,并同步采集了 14组志愿者的脑电信号和录音数据,使用录音-脑电信号对准的方法提取了话轮转换时刻的双人脑电信号片段。考虑到会话时双人角色的不同,本文对双人间每对电极通道建立了双变量自回归模型,选用PDC作为同步性指标,计算各电极间的同步性,分别在Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma频带上绘出了双人脑间功能连接,并基于快速傅里叶变换绘出了话轮转换时双人脑区激活状况。此外,本文还基于双人脑间功能连接构建了双人脑网络,并基于双人脑网络进行出入度分析和话轮转换识别。本文的研究表明:（1）话轮转换时双人脑间功能连接主要集中在“结束话轮者”的前额区、前颞区和“开始话轮者”的中颞区、后颞区之间;（2）阅读困难语料后的话轮转换时,由“开始话轮者”到“结束话轮者”的功能连接强度更高;（3）话轮转换时的双人脑网络相较于其他时期具有一定特异性。

关键词：超扫描话轮转换 PDC

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搜索查询词与广告相关性研究

搜索查询词与广告相关性研究

作者：许海云厦门大学

学位级别：硕士

随着搜索引擎技术的蓬勃发展和搜索引擎用户的不断增多,搜索引擎广告作为一种新兴的广告形式,近几年得到了较快的发展。搜索引擎广告收入已成为各大搜索引擎公司的主要收入来源,因此搜索引擎公司都投入大量人力物力进行搜索引擎广告技... 详细信息

随着搜索引擎技术的蓬勃发展和搜索引擎用户的不断增多,搜索引擎广告作为一种新兴的广告形式,近几年得到了较快的发展。搜索引擎广告收入已成为各大搜索引擎公司的主要收入来源,因此搜索引擎公司都投入大量人力物力进行搜索引擎广告技术的研究。搜索查询词与广告的相关性是搜索引擎广告提供商决定广告在搜索结果显示位置时的主要考虑因素:越是能满足用户需求的广告,越是能够吸引用户去点击,并真正转化为消费。因此对搜索查询词与广告之间的相关性的探讨研究是一项有重要意义的课题。本论文主要从词语匹配、网页内容扩展方面考察,探求有效衡量查询词与广告之间相关性的各种特征,并基于实验结果,详细分析各种特征的性能。论文的主要工作有以下三点: 1.分析大量的来自真实环境的实验数据,深入研究搜索查询词和广告的特性,并对实验数据的标记分类和网页长度进行统计。 2.全面考察各种因素对于提高词语匹配特征性能的影响,提出若干个特征计算公式,并通过一系列的实证性实验,验证了每个特征计算公式的性能,最终得到一个性能良好的词语匹配特征（Word Matching Feature,WMF）。 3.针对网页内容太少时词语匹配特征容易失效的情况,利用搜索引擎对该类网页进行内容扩展,提出了两种网页内容扩展方法即利用Google的“site:”功能的网页内容扩展方法和利用MSN Live Search的网页内容扩展方法,并通过实验结果比较两者的性能。实验结果表明,本论文提出的词语匹配特征具有良好的性能;在对网页进行内容扩展,利用Google的“site:”功能搜索网页内容扩展方法比利用MSN Live Search的网页扩展方法具有更好的性能。

关键词：搜索引擎广告词语匹配网页内容扩展