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藏文音节规则模型及应用

北京大学学报（自然科学版） 2013年第1期49卷 68-74页

作者：珠杰李天瑞格桑多吉仁青诺布乔少杰西南交通大学信息科学与技术学院成都610031 西藏大学计算机科学系藏文信息工程研究中心拉萨850000

首先介绍藏文音节独特的构造方法,以及藏文字母的语音特性带来的藏文组合形式上的诸多限制。然后以藏文音节为研究对象,借助藏文语法规则,建立现代藏文音节的简化模型和相应的规则库,并介绍其应用领域。最后提出一种基于音节模型的的藏... 详细信息

首先介绍藏文音节独特的构造方法,以及藏文字母的语音特性带来的藏文组合形式上的诸多限制。然后以藏文音节为研究对象,借助藏文语法规则,建立现代藏文音节的简化模型和相应的规则库,并介绍其应用领域。最后提出一种基于音节模型的的藏文音节自动拼写算法,并通过实验验证规则方法的有效性。

关键词：藏文音节藏文规则规则库音节拼写

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基于FUG的藏语句法形式化描述

中文信息学报 2014年第3期28卷 99-103页

作者：扎西加多拉西藏大学藏文信息技术研究中心西藏拉萨850000 西北民族大学甘肃兰州730030

针对藏语自然语言形式化的实际需求,分析了用复杂特征描述藏语句子的必要性,引入了复杂特征集和合一运算的概念。以形式化为出发点,以现代语言学理论为后盾,以实例举证的方式对藏语词汇、句法、语义的规则及句子合一运算提出了探索性的... 详细信息

针对藏语自然语言形式化的实际需求,分析了用复杂特征描述藏语句子的必要性,引入了复杂特征集和合一运算的概念。以形式化为出发点,以现代语言学理论为后盾,以实例举证的方式对藏语词汇、句法、语义的规则及句子合一运算提出了探索性的研究思路,并且采用框式表示的方法,力求从形式化的角度为藏语自然语言处理提供便利。

关键词：藏语句法复杂特征集句子结构语义信息

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西藏网络文化阵地建设研究

网络安全技术与应用 2012年第8期 63-64,54页

作者：高红梅格桑多吉仁青诺布西藏大学工学院西藏850012

本文对西藏的网络文化建设现状和问题进行了分析,指出加强西藏网络文化阵地建设的重要性和必要性,针对多渠道打造良好网络文化阵地建设的宣传普及和教育平台提出了一些建设方案,形成各种推动和谐网络文化建设的合力,推动西藏网络文化良... 详细信息

本文对西藏的网络文化建设现状和问题进行了分析,指出加强西藏网络文化阵地建设的重要性和必要性,针对多渠道打造良好网络文化阵地建设的宣传普及和教育平台提出了一些建设方案,形成各种推动和谐网络文化建设的合力,推动西藏网络文化良好发展。

关键词：网络文化阵地建设对策研究

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基于路网的移动对象动态双层索引结构

计算机学报 2014年第9期37卷 1947-1958页

作者：乔少杰韩楠王超祝峰唐常杰西南交通大学信息科学与技术学成都610031 西南交通大学生命科学与工程学院成都610031 闽南师范大学福建省粒计算及其应用重点实验室福建漳州363000 四川大学计算机学院成都610065

为了支持对大规模不确定性移动对象当前及将来位置的查询，亟需设计更加有效和高效的索引结构．当前索引算法主要考虑索引建立和维护的效率问题或关注基于索引进行查询时的准确性，对索引建立维护以及查询时性能综合考虑的研究较少．针... 详细信息

为了支持对大规模不确定性移动对象当前及将来位置的查询，亟需设计更加有效和高效的索引结构．当前索引算法主要考虑索引建立和维护的效率问题或关注基于索引进行查询时的准确性，对索引建立维护以及查询时性能综合考虑的研究较少．针对已有方法的不足，提出基于路网的移动对象动态双层索引结构DISC-tree，对静态路网信息采用R＊-tree索引，对实时更新的移动对象运动轨迹采用结点更新代价较小的R-tree进行索引，设计哈希表和双向链表辅助结构对索引协同管理．成都市真实地图数据集上的实验结果表明：相比于经典的NDTR-tree，DISC-tree在索引建立和维护方面时间代价平均减少39．1％，移动对象轨迹查询时间代价平均减少24．1％；相比于FNR-tree，DISC-tree的范围查询准确率平均提高约31．6％．

关键词：移动对象数据库路网索引范围查询

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一种基于高斯混合模型的轨迹预测算法

软件学报 2015年第5期26卷 1048-1063页

作者：乔少杰金琨韩楠唐常杰格桑多吉 Louis Alberto GUTIERREZ 西南交通大学信息科学与技术学院四川成都610031 西南交通大学生命科学与工程学院四川成都610031 四川大学计算机学院四川成都610065 西藏大学藏文信息技术研究中心西藏拉萨850000 Department of Computer Science Rensselaer Polytechnic Institute New York USA

在智能交通控制系统、军事数字化战场、辅助驾驶系统中,实时、精确、可靠的移动对象不确定性轨迹预测具有极高的应用价值.智能轨迹预测不仅可以提供精准的基于位置的服务,而且可以提前监测和预判交通状况,进而推荐最佳路线,已经成为移... 详细信息

在智能交通控制系统、军事数字化战场、辅助驾驶系统中,实时、精确、可靠的移动对象不确定性轨迹预测具有极高的应用价值.智能轨迹预测不仅可以提供精准的基于位置的服务,而且可以提前监测和预判交通状况,进而推荐最佳路线,已经成为移动对象数据库研究的热点,亟需设计准确而高效的位置预测方法.针对现有方法的不足,提出了基于高斯混合模型的轨迹预测方法 GMTP,主要步骤包括:(1)针对复杂运动模式利用高斯混合模型建模;(2)利用高斯混合模型计算不同运动模式的概率分布,进而将轨迹数据划分为不同分量;(3)利用高斯过程回归预测移动对象最可能的运动轨迹.GMTP是高斯非线性概率统计模型,其优势在于:计算结果不仅是位置预测值,更是关于移动对象未来所有可能运动轨迹的概率分布,可以利用概率统计分布特性获得某种运动模式(如匀加速运动)下的位置预测.大量真实轨迹数据集上的实验结果表明:与相同参数设置下的高斯回归预测和卡尔曼滤波预测法相比,GMTP的预测准确性平均提高了22.2%和23.8%,预测时间平均缩减了92.7%和95.9%.

关键词：移动对象数据库轨迹预测高斯混合模型运动模式

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网络舆情态势分析研究

四川大学学报（自然科学版） 2013年第5期50卷 985-990页

作者：向剑平左劼乔少杰郑皎凌胡剑遵义师范学院计算机与信息技术学院遵义563000 四川大学计算机学院成都610065 西南交通大学信息科学与技术学院成都610031 成都信息工程学院软件工程系成都610225 遵义市商业银行信息科技部遵义563000

对网络舆情的分析已引起人们的高度重视,因为网络舆情热点具有导向性作用,如"某某门"事件,在短短60小时过后就引起监察部门的注意,这只有在日益流行的网络应用的今天才可能做到.分析网络舆情热点的手段多种多样,角度不同,如:可利用文本... 详细信息

对网络舆情的分析已引起人们的高度重视,因为网络舆情热点具有导向性作用,如"某某门"事件,在短短60小时过后就引起监察部门的注意,这只有在日益流行的网络应用的今天才可能做到.分析网络舆情热点的手段多种多样,角度不同,如:可利用文本聚类的方法、动态文摘生成的方法以及意见领袖特征等方法来发现网络舆情中的热点和焦点信息.截止目前,分析网络舆情热点的方法没有固定的模式,值得深入探讨和研究.针对目前网络舆情研究的典型方法及其思想,进行概述性分析,给出网络舆情分析中词频、权重特征词、意见领袖属性矩阵等概念的形式化定义.本文作者通过对比分析,比较研究了网络舆情方法的优缺点;总结了国际上在这一领域的最新研究进展和研究方法,给出下一步的研究工作重点.

关键词：网络舆情热点发现舆情挖掘意见领袖模型

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大规模复杂网络社区并行发现算法

计算机学报 2017年第3期40卷 687-700页

作者：乔少杰郭俊韩楠张小松元昌安唐常杰成都信息工程大学信息安全工程学院成都610225 西南交通大学信息科学与技术学院成都610031 成都信息工程大学管理学院成都610103 电子科技大学大数据研究中心成都611731 广西师范学院科学计算与智能信息处理广西高校重点实验室南宁530023 四川大学计算机学院成都610065

随着网络规模的不断扩大,传统社区发现算法已无法有效和高效地处理大规模网络数据.基于Spark分布式图计算模型,提出大规模复杂网络社区并行发现算法DBCS(Discovering Big Community on Spark).算法利用基于模块度的聚类思想,首先计算出... 详细信息

随着网络规模的不断扩大,传统社区发现算法已无法有效和高效地处理大规模网络数据.基于Spark分布式图计算模型,提出大规模复杂网络社区并行发现算法DBCS(Discovering Big Community on Spark).算法利用基于模块度的聚类思想,首先计算出节点对之间的模块度增量,然后迭代查找出所有模块度增量最大的节点对,对所有节点对进行合并操作,并更新节点对之间的模块度增量,进而实现大规模复杂网络社区识别.大量真实复杂网络与仿真网络数据集上的实验结果表明:DBCS算法能有效地解决传统社区发现算法无法处理的大规模复杂网络社区划分问题,百万级以上节点处理时间约为4min,是Hadoop平台下并行发现算法运行时间的1/20,社区识别准确率比传统社区发现算法提高了7.4%.

关键词：复杂网络社区发现图计算并行计算模块度社交网络

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基于CTBN的移动对象不确定轨迹预测算法

电子科技大学学报 2012年第5期41卷 759-763页

作者：乔少杰彭京李天瑞朱焱刘良旭西南交通大学信息科学与技术学院成都610031 成都市公安科学技术研究所成都610017 宁波工程学院电子与信息工程学院浙江宁波315016

为了高效准确地预测移动对象动态运动轨迹,提出了一种基于轨迹时间连续贝叶斯网络(CTBN)的不确定性轨迹预测算法,充分考虑了移动速度和方向对移动对象动态运动行为的影响,包含3个主要步骤:热点区域挖掘将轨迹数据集划分为不同的热点聚簇... 详细信息

为了高效准确地预测移动对象动态运动轨迹,提出了一种基于轨迹时间连续贝叶斯网络(CTBN)的不确定性轨迹预测算法,充分考虑了移动速度和方向对移动对象动态运动行为的影响,包含3个主要步骤:热点区域挖掘将轨迹数据集划分为不同的热点聚簇;轨迹时间连续贝叶斯网络的构建,其由3个变量(街区号、移动速度、移动方向)构成的状态组合;利用该网络预测移动对象动态运动行为计算可能运动轨迹。不同数据集上的实验结果表明该算法的预测精度优于朴素预测算法,并证明了热点区域挖掘的作用在于能够在保证较高预测准确性的前提下提高预测时间性能近60%。

关键词：热点区域移动对象数据库轨迹时间连续贝叶斯网络轨迹预测不确定性

Key techniques for predicting the uncertain trajectories of moving objects with dynamic environment awareness

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Journal of Modern Transportation 2011年第3期19卷 199-206页

作者： Shaojie QIAO Xian WANG Lu＇an TANG Liangxu LIU Xun GONG School of Information Science and Technology Southwest Jiaotong UniversityChengdu 610031China Department of Computer Science University of Illinois at Urbana-ChampaignUrbana 61801USA School of Electronics and Information Engineering Ningbo University of TechnologyNingbo 315016China

Emerging technologies of wireless and mobile communication enable people to accumulate a large volume of time-stamped locations,which appear in the form of a continuous moving object *** to accurately predict the uncertain mobility of objects becomes an important and challenging *** algorithms for trajectory prediction in moving objects databases mainly focus on identifying frequent trajectory patterns,and do not take account of the effect of essential dynamic environmental *** this study,a general schema for predicting uncertain trajectories of moving objects with dynamic environment awareness is presented,and the key techniques in trajectory prediction arc addressed in *** order to accurately predict the trajectories,a trajectory prediction algorithm based on continuous time Bayesian networks（CTBNs） is improved and applied,which takes dynamic environmental factors into full *** conducted on synthetic trajectory data verify the effectiveness of the improved algorithm,which also guarantees the time performance as well.

关键词： trajectory prediction moving objects databases dynamic environmental factors continuous time Bayesian networks