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基于改进的χ~2检验的热点词突发性度量研究被引量：1: 2013年; 采用原始χ2检验公式进行突发性度量时存在低频词偏袒问题,论文提出了结合TF的改进的χ2检验方法能有效克服该问题。该方法将词频累加和作为文档统计篇数的影响因子β引入原始χ2检验公式从而解决了低频词偏袒问题,提高了度量热点词突发性的精确度。动态突发性热点词库依据改进后的χ2检验公式得到的突发性度量值来建立,并将该词库运用在动态突发性向量空间模型中来发现与追踪网络突发性热点话题。实例验证表明,利用该文的方法进行话题发现与追踪,可以获得有更高的准确率、召回率以及F度量。; 翟东海聂洪玉崔静静于磊杜佳王佳君; 关键词：词频

基于互信息的热点词发现和突发性话题检测研究被引量：2: 2013年; 针对舆情监测中现存的热点词提取方法精度不高、速度不快的问题,文章采用互信息作为热点词突发性的度量手段,并使用类间离散度作为调节因子来构建热点词的突发性度量公式。在此基础上,构造了改进后的动态突发性向量空间模型,并用于网络中突发性热点话题的发现与追踪。实例验证结果表明,文章提出的改进方法能够获得很好的准确度P、召回率R和F度量。; 翟东海王佳君聂洪玉崔静静; 关键词：互信息

先验置信传播模型的图像修复改进算法被引量：1: 2018年; 先验置信传播(priority-BP)算法很难在实际中达到实时处理的要求,计算效率也有很大的提升空间。针对先验BP算法在图像修复上的应用,改进算法主要在信息传递方面,提出改进措施。即在算法迭代过程中快速更新目标区域图像信息的同时,加入对各节点相似程度的比较,对相似程度高的节点完成聚类合并,使节点在后续迭代过程中,节点所能代表的范围增加。相应地节点在组建更新标签集时,所用标签的尺寸也会增加。取得提高标签裁剪效率,加快信息传递收敛速度的目的。将改进算法用于实例验证,其结果表明该算法在不损失图像修复精度同时,提高了图像修复的效率。; 仁青诺布王佳君翟东海; 关键词：图像修复信息传递节点聚类

基于异常检测模型的异构环境下MapReduce性能优化被引量：3: 2015年; 针对"落伍者"的选择问题,提出利用故障诊断领域内通常使用的异常检测模型来选择"落伍者"的方法。首先,利用异常检测算法来发现集群中的"慢节点";然后改进MapReduce任务分配算法和推测执行算法,不再给"慢节点"分配任务并将"慢节点"中的任务分配至有空闲任务槽的正常节点中。在改进的推测执行算法中,因相同网段内的节点通常物理邻近,可提高数据传输速度,首次将"慢节点"中的任务分配至同网段的正常节点中,以便数据传输。实例验证结果表明,使用异常检测算法后可迅速检测出异常节点,且与Hadoop-LATE算法相比,处理相同任务量可缩短集群17%的任务处理时间,说明所提算法在集群整体性能优化中表现优异。; 侯佳林王佳君聂洪玉; 关键词：异常检测异构环境

区别结构和纹理的稀疏表示图像修复算法被引量：6: 2016年; 现有基于稀疏表示的图像修复算法在修复破损区域时对纹理块和结构块不加区分,导致修复平滑部分时处理时间较长,同时在修复结构部分时精度较低。针对上述问题,提出一种改进算法。将待修复块分成纹理块和结构块2类,相应构造不同的学习字典。结构块所应用的字典用于确保修复精度,而纹理块所应用的字典则用于在保证纹理清晰的基础上加快修复速度。实验结果表明,该算法在不增加时间复杂度的前提下可有效恢复结构细节,改善破损图像整体修复效果,同时降低处理时间。; 高飞王佳君喻强张晶晶; 关键词：图像修复

基于先验置信传播的图像修复改进算法被引量：1: 2016年; 先验置信传播(priority-BP)算法很难在实际中达到实时处理的要求,计算效率也有很大的提升空间。针对先验BP算法在图像修复上的应用,改进算法主要在信息传递以及标签搜索方面提出改进措施。在信息传递方面,改进的算法在初次迭代前利用图像的稀疏表示,快速更新目标区域的初始图像信息,为首次迭代提供更为准确的先验值,加速信息传递的收敛速度,并提高标签裁减和传递消息的准确度;在搜索策略方面,改进的先验BP算法舍弃了单一的全局搜索方法,在全局搜索中结合局部搜索方式,提高了标签集的组建效率。最后,将改进算法用于实例验证,待修复图像尺寸越大,改进算法优势越明显,即使在较小的图像尺寸(120×126)下,改进算法修复效果的峰值信噪比(PSNR)相对原算法平均提高了1.1 d B,修复时间减少了接近1.2 s。实例验证结果表明该算法不但可以有效地提高图像修复的精度,而且提高了图像修复的效率。; 王佳君喻强张晶晶; 关键词：图像修复信息传递局部搜索

邻域窗口权重变分的图像修复被引量：6: 2015年; 目的传统的基于样本块的图像修复算法对于破损区域周围既含有几何结构信息又含有丰富纹理信息的情形，修复过程中易出现纹理延伸现象和错误样本块问题，该研究旨在改进传统的修复算法，提出基于邻域窗口权重变分的图像修复算法。方法该算法利用领域窗口总变分和内在变分构造出权重变分，通过对Criminisi算法中的优先级测度进行加权，提高了对几何结构信息和纹理信息的辨识能力，使几何结构信息得到优先修复；同时，在像素块的匹配过程中，通过引入整体结构差异算子，并与传统的颜色匹配相结合，提高了匹配精度。结果改进的算法很好地克服了原算法中的纹理延伸和误匹配问题，保持了修复结果的视觉连通性，其峰值信噪比相比原算法提高2～3dB。结论相比于Criminisi算法及其相应的改进算法，本文算法能够对既含有几何结构又含有丰富纹理信息的破损区域取得更好的修复效果，同时，也能高效修复一般的破损区域，从而具有更好的普适性。; 王猛翟东海聂洪玉王佳君; 关键词：图像修复优先权

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王佳君