基于互信息的四螺旋模型创新协同度研究

本文分析了“政-产-研”三螺旋模型的局限性和第四螺旋现有研究的不足之处,提出了以科技服务机构为第四螺旋,构建“政-产-研-服”四螺旋模型的观点。本文基于互信息和三螺旋算法设计了四螺旋创新协同度计量指标Tgias,并采用各主体科技论文产出数据作为其创新产出表征,利用Tgias指标量化测度了四螺旋各主体间的创新协同程度。量化分析结果表明,科技服务机构加入螺旋结构后,全方位提升了政-产、政-研、产-研、政-产-研既有的协同度,反映出科技服务机构作为第四螺旋对原有三螺旋体系创新发展的催化和促进作用。对四螺旋模型的研究和应用,有利于提高科技情报、技术转移等方面工作的协同创新效率。     

基于互信息的多模图像配准研究

分析了基于互信息的多模态图像配准的理论和方法,从信息论的角度分析了互信息的性质以及两幅图像互信息的计算等,同时给出基于互信息的图像配准的基本步骤。     

基于互信息构建关键词-叙词对照表的研究

关键词灵活、易用,但检索效率低。叙词检索效率高,但使用困难。最有效的方法是使用关键词和叙词对照表,实现两者之间的转换。本文探讨利用互信息的原理与方法建立关键词一叙词对照表,实验表明这种方法切实可行,能达到比较令人满意的效果。     

基于电子政务主题词表的中文匹配方法

讨论了基于电子政务主题词表的中文匹配方法。该方法以电子政务主题词表为基础,对中文文本进行匹配,找出文本中的主题词,作为进一步标引文本和检索文本的前提。为了匹配出文本中出现频率较高的而主题词表中没有的词语,我们根据n—Gram统计特性学习新词。对于匹配结果中出现的交集型歧义这类主要的歧义类型．通过计算匹配词语与其交集词语各自字符之间的互信息值。来消除匹配词语的交集歧义,互信息值较大的词说明该字符组舍的可能性比较大。     

互信息熵和Prewitt差测度的Lasso模型关键帧提取

针对视频关键帧提取过程中,需要对视频中每帧图像进行大量诸如特征提取、图像配准、冗余消除等高复杂度的计算,占用大量的运算时间等问题。提出了1种互信息熵和Prewitt差测度的Lasso模型关键帧提取算法。该算法首先利用视频分割技术,将视频按照镜头变化分割得到了视频片段;其次利用互信息熵和Prewitt双重特征量提取视频片段中的关键帧并采用边缘匹配算法消除冗余帧序列。最后,得到的关键帧序列用Lasso模型检验收敛性。理论分析和实验结果表明,与基于加权的多视图关键帧提取算法相比,关键帧提取时间平均缩短了28.7s,验证了本文算法的高效性。     

基于机器学习的抗乳腺癌候选药物筛选模型优化

雌激素受体α亚型（Estrogen receptors alpha,ERα）被认为是治疗乳腺癌的重要靶标,对于治疗乳腺癌非常关键。为准确找出能抑制ERα活性的化合物,以504个分子描述符作为研究变量,采用Spearman相关系数、最大互信息系数和随机森林特征选择三种方法,分别筛选出排名前30的分子描述符,综合三种方法的结果,使用基于秩的变量选择算法选出前20个对生物活性最具显著影响的分子描述符,并分别建立岭回归和随机森林非线性回归模型对其进行比较。结果表明,随机森林模型方法的预测效果更好,可用于化合物对ERα生物活性值的预测。     

三螺旋创新模式中信息流主体研究——以信息论加权的社会网络分析法

三重螺旋创新模型是近几年国际创新研究的又一课题,主要研究在创新活动中大学、产业、政府间的关系.信息流动贯穿于整个创新过程,也是三重螺旋模型研究的一个重要组成部分.三重螺旋中的信息流动具有主体多元化,信息流动呈现非线性的特征,因此传统的线性分析方法难以解决三重螺旋中信息流动的问题.本文在介绍三重螺旋基本观点的基础上,提出了应用信息论和社会网络分析方法相结合研究三重螺旋中创新信息流动的主体分布问题并给出具体算法.     

基于上下文统计反馈的中文特征词抽取方法

在介绍经典统计量互信息和t-测试的基础上,提出一种基于上下文统计反馈模型的特征词自动抽取方法,使之更好地满足对大规模中文文本进行处理的需求。实验表明,在无需词典和语料库的前提下．该方法能够快速、准确地对大规模中文文本进行特征词抽取。     

基于蚁群优化的贝叶斯网络学习与知识概念图构建

针对现有贝叶斯网络学习搜索效率不高、易陷入局部最优解问题,提出一种利用互信息熵作为启发式信息的蚁群优化搜索算法--ACOMI.该算法依据节点之间的互信息熵、交叉信息熵和网络的MDL评分进行贝叶斯网络最佳结构搜索.提出了多种搜索空间限制的策略,加速了问题的求解过程.实验表明,ACOMI算法得到的结果准确性高,搜索效率比同类算法(ACOB)有大幅提高.作者将其应用到e-learning中知识概念图的搜索和构建中,得到了很好的结果.     

语言实验室

语言实验室的实质是什么?对于这个问题可以从两方面来回答。首先，语言实验室是利用IT技术，控制文字、图形、图像、声音、动画、和电视图像(VIDEO)进行人一机交互信息交流和传播媒体，进行语言教学的现代化实验室；同时，它也是…所进行外语教学实验的场所。另外，需要特别指出的是：“IT技术”是语言实验室的核心，是不可缺少的重要部分。