李伟男
- 作品数：4 被引量：22H指数：3
- 供职机构：西北农林科技大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家科技支撑计划中央高校基本科研业务费专项资金“十二五”国家科技计划农村领域更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- Web文本信息抽取与分类方法研究
- 随着互联网技术的快速发展，网络信息爆炸式增长，用户从海量信息中准确、快速地找到所需信息遇到了很大困难，此类需求推动了Web信息抽取技术的研究。隐马尔可夫模型因其易于建立、适应性强、抽取精度高等优点日益受到研究者的关注，但...
- 李伟男
- 关键词：WEB信息抽取隐马尔可夫模型模拟退火算法K最近邻算法
- 文献传递
- 基于自定义协议的农业异构视频系统集成研究被引量：4
- 2014年
- 针对当前不同地区的异构农业视频服务系统无法互联互通因而服务范围受限问题,在深入分析和研究当前不同视频服务系统原理、特点和协议的基础上,提出并实现了自定义控制协议解决异构视频系统互联互通问题的方案。通过自定义协议完成同构及异构视频系统的实体信息和控制信令的转发、标准视频会议音视频流和流媒体音视频流的转换,从而解决异构视频系统的互联互通问题。实验结果表明,采用自定义控制协议完成异构视频服务系统的互联互通问题具有保持原系统自治性、简单方便、可扩展等优点。
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- 关键词：互联互通异构系统集成自定义协议视频服务系统自治性
- 基于模拟退火算法和二阶HMM的Web信息抽取被引量：7
- 2014年
- 针对传统隐马尔科夫模型对初值敏感和未考虑历史状态的问题,提出了使用模拟退火算法训练二阶隐马尔科夫模型参数的SA-HMM2。在基于SA-HMM2的Web信息抽取方法中,采用基于视觉的网页分割算法VIPS对网页分块得到状态转移序列,利用提出的SA-HMM2训练算法获取HMM2全局最优模型参数,用改进的Viterbi算法实现了Web信息的抽取。实验结果表明,该方法在平均综合值方面比HMM、GA-HMM分别提高约21%和7%。
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- 关键词：WEB信息抽取隐马尔科夫模型模拟退火算法
- 跨语言查询扩展优化被引量：9
- 2014年
- 为提高跨语言查询扩展检索精度,在原有跨语言查询扩展基础上,引入降低噪声和孤立点的k-medoid聚类算法,提出避免语义信息丢失或过拟合的择优模型。构建若干个不同维度值的d维模型,结合奇异值分解和非负矩阵分解法计算文本之间的相似度,选取相似度最大的模型建立双语空间,经过跨语言扩展与权值调整,实现查询扩展优化。实验对比结果表明,该方案有效提高了检索精度,为跨语言查询提供了可参考的模型与算法。
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- 关键词：潜在语义跨语言查询扩展非负矩阵分解
