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基于小波原理的滚动轴承振动信号包络提取法

机械设计与制造 2005年第5期 46-47页

作者：皮骏高瑞西北工业大学旋转机械与风能装置测控研究所西安710072 包头设计院包头014000

小波分析是获得广泛应用的信号处理新技术。这里根据小波能对信号包络提取的原理对滚动轴承的振动信号进行了研究,应用基于小波原理的自信息包络提取法,同时把该方法应用于分析滚动轴承故障,证明该方法能更有效地提取滚动轴承的信号包络... 详细信息

小波分析是获得广泛应用的信号处理新技术。这里根据小波能对信号包络提取的原理对滚动轴承的振动信号进行了研究,应用基于小波原理的自信息包络提取法,同时把该方法应用于分析滚动轴承故障,证明该方法能更有效地提取滚动轴承的信号包络,适用于分析滚动轴承故障。

关键词：小波分析滚动轴承包络提取自信息

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基于时空的混合高斯背景建模的运动目标检测

电视技术 2013年第3期37卷 185-187页

作者：郭晓郭晓金重庆邮电大学信号与信息处理实验室重庆400065

针对摄像机固定下的复杂背景环境,提出一种基于时空的自适应混合高斯背景建模方法,克服了经典混合高斯模型(Gaussian Mixture Model,GMM)中只考虑单个像素的独立性而忽略相邻像素间的空间域相关性。首先采用混合高斯模型对每个像素在时... 详细信息

针对摄像机固定下的复杂背景环境,提出一种基于时空的自适应混合高斯背景建模方法,克服了经典混合高斯模型(Gaussian Mixture Model,GMM)中只考虑单个像素的独立性而忽略相邻像素间的空间域相关性。首先采用混合高斯模型对每个像素在时间域上进行学习,然后利用相邻像素的自信息对背景及前景目标进行二次聚类,以修正错误的判断。实验结果表明,与经典混合高斯背景算法相比,提出的方法目标检测结果更加完整,具有更强的鲁棒性和很好的应用前景。

关键词：混合高斯模型空间域自信息聚类

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大数据背景下的新媒体变化

青年记者 2013年第12Z期 81-82页

作者：周鹏山东大学文学与新闻传播学院

自信息传播出现以来,人类的传播内容和方式就受到同时代传播技术的深刻影响:纸张和古登堡印刷术出现后,近代报纸才有了诞生的可能;无线电子技术发明后,电报、电视才相继出现,使得声音、画面的传输成为现实。在进入大众传播时代后,科技... 详细信息

自信息传播出现以来,人类的传播内容和方式就受到同时代传播技术的深刻影响:纸张和古登堡印刷术出现后,近代报纸才有了诞生的可能;无线电子技术发明后,电报、电视才相继出现,使得声音、画面的传输成为现实。在进入大众传播时代后,科技进步不仅作为一种技术手段影响传播媒介,更是作为一种生产力促进着传播模式的改变。现代生活,信息量急剧膨胀。

关键词：大众传播时代传播模式古登堡技术发明自信息信息传播方式去中心化新媒体平台新媒体传播互动传播

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极性隐喻的梯级逻辑

当代修辞学 2011年第3期 34-41页

作者：蒋勇翟澍邢雪梅复旦大学中文系上海200433

极性隐喻反映了隐喻思维与梯级逻辑的交融。极性隐喻有两个主要特点:极性敏感性和统指功能。本文结合Israel(1998,2001)的研究和信息论中的自信息的概念,提出了基于概率的梯级模型,指出极性隐喻的极性分布受基于概率的梯级逻辑的制约,... 详细信息

极性隐喻反映了隐喻思维与梯级逻辑的交融。极性隐喻有两个主要特点:极性敏感性和统指功能。本文结合Israel(1998,2001)的研究和信息论中的自信息的概念,提出了基于概率的梯级模型,指出极性隐喻的极性分布受基于概率的梯级逻辑的制约,并用单调函数区分典型和颠倒型极性隐喻,用概率与自信息构成的单调递减函数解释极性隐喻的命题内容与隐喻源域的逻辑相对立的现象。

关键词：极性隐喻极性敏感性自信息梯级逻辑

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视频感知特征参量度量及失真模型研究

视频感知特征参量度量及失真模型研究

作者：夏光晶中国计量大学

学位级别：硕士

传统的视频编码技术已经很难改进编码效率,而视频的最终接收对象是人眼和大脑,那么我们可以从视觉感知的方向来改进编码技术。本文提出一种基于空时域感知特性的失真模型,为感知视频编码算法优化提供理论和模型支持。主要研究如下:1.利... 详细信息

传统的视频编码技术已经很难改进编码效率,而视频的最终接收对象是人眼和大脑,那么我们可以从视觉感知的方向来改进编码技术。本文提出一种基于空时域感知特性的失真模型,为感知视频编码算法优化提供理论和模型支持。主要研究如下:1.利用HVS的中心凹掩蔽效应和视觉注意效应,本文提出一个自适应中心凹权重模型,用来改进传统的中心凹JND(FJND)模型。一方面,传统的FJND模型无法获得注视点的准确位置。在本文中,提出一个基于视锥细胞分布的注视区域预测算法,用来预测注视点和注视区域;另一方面,传统的FJND模型没有结合视觉注意效应。结合中心凹掩蔽效应和视觉注视效应,利用视网膜的离心率和高斯混合模型拟合的显著图估计的注视强度,得到一个自适应中心凹权重模型。实验表明,与传统的FJND模型相比,所提出的FJND模型在相同的感知质量下,可以隐藏更多的失真。2.现有的JND模型没有充分利用时域感知特性,只考虑了空域感知特性。针对HVS时域感知特性,本文主要分析视频场景中视觉感知显著度和不确定度之间的关系。根据视频目标的视觉注意激励源,如相邻帧之间的相对运动和时域运动轨迹上的持续时间,采用自信息度量视觉感知显著度;根据视频目标的视觉感知不确定度源,如摄像头运动导致的背景运动和时域运动轨迹上的帧间残差波动强度,采用信息熵度量视觉感知不确定度。在自信息和信息熵的统一尺度上,将映射到相同量纲的四个时域感知特征参量进行融合,得到一个时域权重模型。利用时域权重模型去改进自适应FJND模型,得到最终的空时域JND模型。主观实验表明,所提出的空时域JND模型在性能上有了明显的改进,具有更高的隐藏失真的能力,优于现有的像素域JND模型。

关键词：恰可察觉失真(JND) 视觉注意效应中心凹掩蔽效应自信息信息熵

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极量负极词在问句中使用的双向关联分析

极量负极词在问句中使用的双向关联分析

作者：周云亮复旦大学

学位级别：硕士

极性是指命题情态的肯定和否定倾向。极性敏感词一般分为正极词和负极词,正极词典型分布在肯定句中,负极词则典型分布在否定句中。具有极量的词语容易成为极性词语,本文中,我们把具有极量的负极词称为“极量负极词”。极量负极词常用于... 详细信息

极性是指命题情态的肯定和否定倾向。极性敏感词一般分为正极词和负极词,正极词典型分布在肯定句中,负极词则典型分布在否定句中。具有极量的词语容易成为极性词语,本文中,我们把具有极量的负极词称为“极量负极词”。极量负极词常用于否定句和疑问句,如表示极小量金钱的“一个子儿”可以分别被否定句“他首付一个子儿都没向家里要。”和疑问句“谁拿了他一个子儿?”允准。当极量负极词用于疑问句时表示反问,暗含否定含义,如后一例句隐含“谁也没拿他一个子儿”的否定含义。本文吸纳了关联理论、双向优选论、梯级逻辑和信息论等有关理论的思想,从句法、语义、语用、认知等层面对极量负极词在问句中的使用这一言语现象进行多角度剖析。本文整合了关联理论和双向优选论,构拟了一个双向关联模型,试解答极量负极词与可以允准它们的反问句之间的允准关系中包含的七个主要问题：(1)问话人在问句中使用极量词语的语用目的是什么?(2)问话人为何不使用量化域中的其他量级的词语?(3)问话人如何选择词语的极量值?(4)极量负极词构建反问句时适合哪些博弈语境?(5)如何推导问句的否定含义?(6)当问话人使用含有极量负极词的反问句时,交际参与者在博弈情景中是如何进行互动的?(7)有些极量负极词不仅可用于疑问句,而且可用于否定句、有否定含义的语句、条件句、比较句等其它语境,如何对极量负极词与可以允准其分布的各种语境之间的允准关系做出统一的解释?本文主要从双向关联的角度解释问话人要在反问句中使用极量负极词和理解者把这样的问句理解成反问句而不是求信问句的理由。本文认为问话人使用极量负极词是与他想要获得最有说服力的证据和加强语气的意图相关的。听话人是在启动了量值与概率构成的单调函数关系和最佳相关的语境假设的前提下才领会了问句隐含的否定意义。本文的理论意义如下：第一,对极量负极词在问句中使用的研究是极性词研究中较少涉及的一个方面,本文的研究有助于更加系统地解释极性词在各种句法环境下的分布。第二,现代汉语反问句的研究中较少涉及极性词这一部分,本文也是对于现代汉语反问句研究的一个有益补充。第三,本文结合了以梯级逻辑和信息熵为代表的西方极性词相关理论、关联理论和博弈论等理论,构建了新的双向关联模型,在理论上有所创新。本文章节安排如下：第1章,绪论。第2章,文献综述。第3章,双向关联模型。第4章,极量负极词被问句允准理由的双向关联分析。第5章,结论。

关键词：极性敏感性极量负极词梯级逻辑自信息信息熵双向关联

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时间副词的涌现极性特征

时间副词的涌现极性特征

作者：张艳复旦大学

学位级别：硕士

本文结合信息论和梯级模型理论的相关原理来分析时间副词涌现极性特征产生的原因。词语的涌现极性特征是指词语在某些语境隐匿极性特征而在另一些语境显现极性特征的性质。时间副词的涌现极性特征超出了传统意义上对极性词的理解。一直... 详细信息

本文结合信息论和梯级模型理论的相关原理来分析时间副词涌现极性特征产生的原因。词语的涌现极性特征是指词语在某些语境隐匿极性特征而在另一些语境显现极性特征的性质。时间副词的涌现极性特征超出了传统意义上对极性词的理解。一直以来,人们所理解的词语极性特征是绝对的、严格的极性特征,一般通过否定测试法和词典来考察某些词项是否属于极性词项。例如“从”和“迄”用作时间副词时是负极性词项,只能与否定成分搭配,不能用于肯定句。但我们发现汉语中存在不少具有涌现极性特征的时间副词,它们与严格的极性词语不同,它们在与不同类型的谓词组合时才显现极性特征。如：(1)学会接纳自己,不要低估自己,要始终相信总有一天自己将拥有一个自己的舞台。(人民网2014—3—18)(2)即便监管者反复强调信托是有风险的,投资者、老百姓始终不相信。(人民网2014—3—11)例(1)、(2)显示,当“始终”与表示持续性心理状态的动词组合时不显现极性特征,既可以用于肯定句,也可以用于否定句。但是,当它与描述事件的谓词组合时却表现出负极性特征,可用于否定句,不可用于相应的肯定句。如：(3)胡适在日记、书信、信稿以及晚年口述史中,始终没有提及过这本书。(人民网2014—3—28)如果把例(3)变成肯定句,语句就不合语法。许多熟语如“前所未有”、“素无来往”等都体现了宏量时间副词与谓词和命题极向的组合规则。我们认为这些组合规则背后潜藏着人们根据概率进行梯级推理的逻辑。同样地,微量时间副词如“忽然”、“马上”等的语境分布也呈现出这样的涌现极性特征。汉语时间副词的涌现极性特征目前尚未获得系统的研究。我们按时间副词的极性特征将它们分为严格极性时间副词、非极性时间副词和涌现极性时间副词三大类,本文重点考察后一类词语的极性语法。本文的创新点体现在以下几个方面：a)本文归纳和梳理了具有涌现极性特征的汉语时间副词系统。b)本文用单调函数解释了时间副词的语境分布特征。时间副词的强调作用源自其所在命题携带的极大的信息量。时间长度与事件发生的先验概率构成单调递增函数关系：时间越长,事件越有可能发生。因此,极大量时间副词(如“一直”、“从来”、“始终”)在用于叙述事件时,只有在否定语境(如上例(3))或具有否定含义的语境(如“终生难忘”)中才能表达概率极低的、令人惊讶的事件,才能传递极大的信息量,而极小量时间副词(如“马上”)在用于叙述事件时,只有在肯定语境中才能传递极大的信息量。人们只需根据时间副词指代的量值大小与所叙事件的概率之间的函数对应关系就能判断词项在何种条件会显现出极性特征。c)本文还结合概率论和信息论的原理,用数学模型描述含有时间副词的话语命题所含的信息量。d)本文揭示了时间副词涌现极性特征产生的根本原因。本文得出的结论是：时间副词的量值特征、谓词的语义类型(表状态或事件)和命题极向这三者相互配合,共同起到加强信息度和语气的语用功能。本文的结构是这样安排的：第一章,介绍了时间副词的研究概况、本文的研究对象及其极性分类情况。第二章,介绍极性词的研究概况,主要是国外的极性词梯级理论和国内学者对极性词现象的研究。第三章,描写了“一直”、“始终”及“向来”类副词的涌现极性特征并阐释其允准动因。第四章,描写了“忽然”类时间副词的涌现极性特征并阐释其允准动因。第五章,描写了“早早”、“迟迟”及“马上”类副词的涌现极性特征并阐释其允准动因。第六章,结语。

关键词：时间副词极性涌现极性自信息

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时间副词“从来”的极性敏感特征阐释

时间副词“从来”的极性敏感特征阐释

作者：李文聪复旦大学

学位级别：硕士

本文研究现代汉语时间副词“从来”的极性敏感特征,通过考察近、现代汉语中“从来”一词的语义特征、句法分布(在肯定和否定句中等句法环境中的分布)状况,探究影响其极性分布的因素。极性是指命题情态的肯定和否定倾向。极性敏感词一... 详细信息

本文研究现代汉语时间副词“从来”的极性敏感特征,通过考察近、现代汉语中“从来”一词的语义特征、句法分布(在肯定和否定句中等句法环境中的分布)状况,探究影响其极性分布的因素。极性是指命题情态的肯定和否定倾向。极性敏感词一般分为正极词和负极词,正极词典型分布在肯定句,负极词则典型分布在否定句、疑问句、条件句、比较句等句法环境中。在前人研究的基础上,本文拟从有关极性词语的理论角度来阐释“从来”一词在肯定和否定句中的分布情况,目的是探寻其极性特征背后的逻辑推理因素。本文结合以Israel梯级模型理论为代表的国内外极性词研究方法,并从信息论的角度出发,运用基于概率的梯级模型理论对时间副词“从来”进行认知和语用分析。通过语料统计分析发现,时间副词“从来”在近代汉语中的极性敏感特征不明显;而在现代汉语中,“从来”倾向于出现在否定句中,具有准负极性敏感特征,但是它尚未完全演变为严格的负极词。我们认为时间副词“从来”随时间推延,语义由表空间义转向表时间义;继而其词汇义逐渐由实转虚,逐渐靠近谓词,与谓词所蕴含的量值密切相关。因此它的极性特征与其所修饰的对象密切相关：当用于叙述起始体、完成体事件时显现出负极性特征;当用于叙述持续性状态和持续体事件时则不显现极性特征。运用梯级模型理论及基于概率的梯级模型理论能够说明“从来”用于叙述持续体事件时不显现极性特征的原因。这是因为“从来”是用做加强语气的宏量词语,它具有扩域功能,强调状态一直持续或没有例外事件发生,其所在的梯级命题能引导梯级含义,可以解除同一语用梯级中其他所有梯级命题的不确定性,故能够传递最大的自信息量。凡是含有“从来”的命题都能只能表达概率极小之事。“从来”的强调功能必须在语句的核心辖域得到实现。时间副词“从来”所在的命题需要以极大量的时间对其进行允准,才能实现“从来”的语气加强功能(即事件发生的概率随时间域的扩大而变小,所提供的自信息量越大,其语气加强程度越高),符合前后文语境。本文理论意义如下：一,分别分析、研究近、现代汉语中时间副词“从来”在肯定和否定句中的分布,指出其极性趋向的语法化过程。二,指出“从来”在现代汉语中并非严格的负极词,其极性特征与其所修饰的对象密切相关。三,从信息论的角度运用梯级模型理论对“从来”的极性特征进行分析。本文的章节安排如下：第1章,“从来”的研究概述。第2章,近代汉语中的“从来”的各层面分析。第3章,现代汉语中“从来”的各层面分析。第4章,“从来”的宏量时间义引导的梯级含义。第5章,基于概率的梯级模型对“从来”的极性敏感特征的分析第6章,结语。

关键词：极性敏感特征宏量时间副词词语概率自信息

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基于耦合关联分析的文档聚类

基于耦合关联分析的文档聚类

作者：陈欣欣南京邮电大学

学位级别：硕士

随着互联网的发展,数据呈现爆炸式的增长,大量的文档不断涌现,而聚类分析可以从这些文档中获取大量的有用信息。因此如何高效地对文档进行聚类并应用于文本挖掘和信息检索的不同方面,成为当前急需解决的问题。文档聚类是通过相应的文档... 详细信息

随着互联网的发展,数据呈现爆炸式的增长,大量的文档不断涌现,而聚类分析可以从这些文档中获取大量的有用信息。因此如何高效地对文档进行聚类并应用于文本挖掘和信息检索的不同方面,成为当前急需解决的问题。文档聚类是通过相应的文档聚类算法将文档集合以簇的形式表示,使得相似性大的文档在一个簇中,相似性小的在不同簇中。文档聚类是数据挖掘以及自然语言处理领域的重要课题。在大多数文档聚类方法中,频繁被使用的是基于词包模型的文档表示技术,但是使用词包模型表示文档并没有考虑词项间潜在的关联,因此这些方法在聚类效果上并不令人满意。同时,一些文档聚类方法尽管考虑了词项间的耦合关联,但是涉及的关联并不全面。本文正是针对这些重要的耦合关联来展开更为全面的相关研究。本文以词项间的耦合关联为研究目标,主要提出了如下三种有效的聚类分析方法:(1)本文提出了一种基于WordNet和耦合关联分析的文档聚类,依据WordNet词典计算简单文档相似度,进行语义耦合,并将词项间同时出现的频率信息进行显示耦合和隐式耦合。把这三种关联耦合量化,进行聚类分析。(2)本文在原先CRM(Coupled term-term Relation Model)方法下,针对计算显示耦合并不直接的问题,提出了一种基于JS(Jensen-Shannon)散度的耦合关联文档聚类方法。该方法利用JS散度直接计算词项间的显示耦合,辅以隐式耦合来进行文档聚类。(3)本文针对前两种聚类方法中存在的以复杂计算提高聚类效果以及权重准确度不高的问题,提出一种基于自信息和位置词频的简化耦合关联文档聚类算法。该方法改变原先TF-IDF权重计算的方式,利用自信息以及位置耦合进行权重的计算,简化隐式耦合的复杂计算,提高了文档的聚类效率。本文对提出的三种方法都进行了实验验证。本文的三种方法都分别结合了K-means和DBSCAN两种聚类方法,并且使用两种数据集,表明这三种方法具有通用性。使用了WordNet、JS散度、自信息和位置,使得进行聚类前,文档处理和计算较为充分准确。本文提出的三种方法都与已有的耦合关联方法进行了对比,使用了Purity、RI、F1和NMI四种聚类评估指标。实验结果证明了本文提出的方法可以取得更好的聚类效果。

关键词：文档聚类耦合关联 WordNet JS散度自信息位置