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匹配算法論文范文第1篇

關鍵詞：雙目視覺 立體匹配 導航定位 機器人

中圖分類號：TP242 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416(2011)12-0059-02

引言

雙目視覺是一種通過兩幅圖像獲取物體三維信息的方法，具有通過二維圖像認知物體三維立體信息的能力，其關鍵技術就是要解決兩幅圖像中對應點的匹配問題［1］。立體匹配一直都是機器視覺領域中的難點和熱點，論文根據結合變電站及巡檢機器人雙目視覺系統的特點，運用匹配輔助區域匹配算法實現立體匹配，獲得密集準確的深度圖。

1、立體匹配原理

立體匹配基于視差原理，如圖1所示。其中基線距B=兩攝像機的投影中心連線的距離；攝像機焦距為f。設兩攝像機在同一時刻觀看空間物體的同一特征點，分別在“左眼”和“右眼”上獲取了點的圖像，它們的圖像像素坐標分別為

采用平行攝像機模型，兩攝像機的圖像在同一個平面上，并且特征點p的圖像坐標y坐標在左右圖像平面上相同，

可以得到：

要想根據左右圖像對完成立體匹配任務，就把只需計算左右圖像對的立體視差，立體視差是景物點在左右圖像中圖像像素的橫坐標之差，即：

從而就可以建立立體視差圖(又稱深度圖)。所建立的立體視差圖可以細分為兩個子區域，零視差子區域和非零視差子區域，零視差子區域為機器人可以自由行走的無障礙平坦區域；非零視差子區域為平坦區域上的凸出區域，可能是障礙物存在的區域。

根據式(3)及立體視差原理，可以方便地計算世界坐標下的特征點在攝像機坐標系下的三維坐標：

左攝像機像面上的任意一點只要能在右攝像機像面上找到對應的匹配點，就可以確定出該點的三維坐標。這種方法是完全的點對點運算，像面上所有點只要存在相應的匹配點，就可以根據式(5)計算出對應的三維坐標。

2、立體匹配設計

經過圖像預處理，可以為立體匹配提供較理想立體圖像對，降低了匹配算法的難度。論文結合變電站、檢機器人雙目視覺系統的特點，運用特征輔助區域匹配算法實現立體匹配，該算法結合特征匹配算法及區域匹配算法的優點，可以在計算量不大的情況下，生成密集準確的立體視差圖。

算法的總體上分三步：

2.1 匹配初始化階段

匹配初始化階段需要完成以下工作：對雙目攝像機參數的標定；對攝像機所采用的圖像運用高斯―拉普拉斯模板進行圖像預處理；對預處理的圖像運用加速主成分分析法實現圖像的特征提取；這些過程都是為后面的立體匹配做準備，為之提供較理想的立體圖像對。

2.2 特征匹配階段

根據各種匹配準則縮小匹配點的搜索范圍，利用特征匹配算法確定正確的匹配點。

2.3 區域匹配階段

由于前面特征提取算法限制，不可能把景物所有特征點全部提取到，所以特征點匹配完成后，還存在一些有價值的非特征點未被匹配。但是這些未被匹配點被已匹配點限制在較小的范圍內，對這些小范圍點的匹配就是區域匹配算法的工作。

對多個可能的候選匹配點比較時，可能使用的依據有灰度、曲率、拉普拉斯變換、梯度等。結合變電站實際環境，運用連續性約束準則和灰度、x方向的灰度梯度、梯度方向唯一確定匹配點［2］。思路如下：

①┍算視覺連續性約束相關系數

其中d為已匹配點的視差均值，d為當前候選匹配點的視差。若，1為預先設定視覺連續性約束相關系數閾值，排除此候選匹配點，重復執行此步直到時，執行第2步；否則直接執行第2步執行。

②計算候選匹配點與待匹配點的灰度相關值Vcorr、x方向的灰度梯度接近程度系數Kgard_r、梯度方向相關系數式(7)-(8)中，K_gard_x、K_gard_y為基準圖像上特征點x和y方向的梯度，Rgrad_x、Rgrad_y為候選匹配點x和y方向的梯度，fl、fr為左右圖像的灰度函數，、為特征點和候選匹配點在窗口(2N+2M+1)中灰度均、為兩點在窗口中灰度標準差。若有Vcorr

③計算總判斷依據

計算出所有候選匹配點的Iall值，其Iall值最大者即認為是最佳候選匹配點，即特征點Pleft在右圖像中的匹配點。

要匹配固定大小的圖像窗口中的像素，相似約束準則是兩幅圖像在窗口中的相關性度量，當被搜索區域的點與待匹配點間相似約束準則最大化時，認為搜索區域的點是待匹配點的匹配點［3］。

設有立體圖像對IMG1、IMGr，Pl、Pr為兩幅圖像中的像素點，相關窗口大小為，為圖像IMGl中像素點Pl在圖像3、實驗與結果

圖2中左右兩圖像，是左右攝像機對同一景物拍攝所得。

根據上圖的左右兩圖，運用立體匹配算法求得立體視差圖。實驗結果如圖3所示，其中左圖像素深度圖，右圖是對左圖經median處理后的效果圖，看起來對左圖清晰了不少，但不能顯示真實圖像視差關系。此算法消耗較長時間，將在以后工作中改進。

參考文獻

［1］楊俊,賈秀芳.變電站防火防盜圖像識別的研究.中國高等學校電力系統及其自動化專業第20屆學術年會，2004.7.

［2］林琳.機器人雙目視覺定位技術研究［D］．西安電子科技大學碩士學位論文,2009.

［3］薛長松．基于DM642的雙目視覺控制系統研究［D］.河南大學碩士學位論文,2007.

匹配算法論文范文第2篇

Shang Peini；Wang Jianqiang

（School of Information Engineering，Yulin University，Yulin 719000，China）

摘要：分析了畢業論文選題系統的特點，引入了學生及指導教師對選題結果的滿意度，建立了一個以總體滿意度最大為目標的畢業論文選題系統模型，并在此基礎上設計實現了基于web的本科畢業論文選題系統。實際應用表明，該系統可以有效的提高畢業論文選題的總體滿意度及選題質量。

Abstract: The thesis analyzed the characteristics of graduation projects' selection system, introduced the satisfaction of student and instructor with the results on the topics, established a model of graduation projects' selection system which took the overall satisfaction as the goal, and on this basis, designed and implemented graduation projects' selection system for undergraduates based on web. The application showed that this system could effectively improve the overall satisfaction of thesis topics and the quality.

關鍵詞：滿意度 畢業設計 選題系統 web

Key words: satisfaction；graduation project；selection systems；web

中圖分類號：TP39 文獻標識碼：A文章編號：1006-4311（2011）29-0147-02

0引言

畢業設計（論文）是高校培養學生的重要環節，隨著高校的擴招，畢業論文選題的工作量也越來越大，以往的手工選題的方式已經遠遠不能滿足高校畢業論文選題的需求。一個有效的方法是采用計算機智能選題系統，在畢業論文選題系統中，一個學生只能選擇一個題目作為自己的最終論文題目；同樣，一個題目也只能分配給一個學生。如果最終題目由學生自己確定，那么就會出現這樣的情況：先選的學生具有更大的選擇余地，后選的學生由于不能再選已經選定的題目，所以其可選擇的題目會越來越少，這對很多學生來說是很不公平的。如果學生選擇自己的志愿，而最終題目由老師來定，這不但加大了老師的工作量，而且還是不能保證每位同學的公平性。如果采用計算機智能輔助選題，設計最優匹配算法實現學生與題目的整體最優匹配，無疑將大大提高選題的效率。

一些學者曾對題目的智能化匹配作過比較深入的研究，如湯穎采用模糊匹配技術進行學生一題目的自動匹配[1]；潘志方將題目與學生的匹配抽象為二分圖的匹配，并采用改進的Ford-Fulkenson算法實現了題目與學生的自動匹配[2]；楊勝超等將學生的滿意度引入到了畢業論文選題中[3]。但是，他們只是考慮了題目與學生的最大匹配數，并沒有同時考慮學生和教師整體滿意度最優的情況，而教師的滿意度往往對選題質量的控制起著關鍵作用。

本文在畢業論文選題系統中引入了學生和教師的滿意度，建立了在最有匹配基礎上的以滿意度最大為目標的選題系統模型，給出了算法實現并將其應用到了本科畢業論文選題系統的設計中，最后給出了畢業論文選題系統的具體實現，并進行了實際測試。測試結果表明，該選題的應用可以提高選題的總體滿意度和選題質量。

1選題系統最大滿意度模型

設S為學生的集合，有sm屬于S，m屬于[1，M]，其中M為學生數。設T為題目的集合，有tn屬于T，n屬于[1，N]，其中N為論文題目總數。那么對于所有的選題情況有集合Anm，對于某一具體選題，學生滿意度Xnm，教師滿意度Ynm，那么Xnm+Ynm有最大值，max(Xnm+Ynm)。因此，該問題變成了求解滿意度最大值問題，并能確定在取得最大值情況下Anm的集合，也就是具體的每一個學生的對應的唯一的選題。

2畢業論文選題系統的設計實現

2.1 系統用例該系統的用戶主要有三類，分別是系統管理員、普通教師和學生，系統用例說明如表1所示。

2.2系統流程設計基于最大滿意度的畢業設計選題系統，充分考慮了學生確定自己論文題目的自由性：學生可以自主命題由老師來審核，如果審核通過則可作為自己的最終論文題目，如果未通過審核還可以反過來參加預選或者再次自主命題（有最大自主命題數限制）。同時將教師對選題情況的評價引入，更加合理。同時還優化了題目預選的匹配：通過管理員啟動最大滿意度匹配算法，確定出學生與題目的最優匹配方案，這樣便大大減輕了老師的工作量，提高了選題的效率。最后，如果通過以上兩個步驟還有學生沒有定題，就只有通過老師手動確定學生的最終題目。

2.3 系統數據庫設計基于前邊的分析設計，我們需要設計到下列各表，這些表之間相互關聯，共同存儲著系統所需要的數據。在設計數據庫表的過程中，應遵循以下幾條原則，數據庫設計一個表最好值存儲一個實體或對象的相關信息，不同的實體最好存儲在不同的數據表中，如果實體還可以再分，實體的劃分原則是最好能夠比當前系統要開發的實體的顆粒度要小，數據表的信息結構一定要合適的，表的字段的數量一定不要過多，擴充信息和動態變化的信息一定要分開在不同的表里，對于多對多這樣的表關系系統盡量不出現。該系統中主要的數據表如表2-表5。

普通教師參數表保存的是用戶參數，UserID是用戶注冊時輸入的，作為該表的主鍵，表中記錄的用戶編號是不會相同的，這要求在用戶注冊時檢查欲注冊的用戶名是否已經被注冊過，這是必要的一步。（故部分系統在注冊時要求用個人Email地址作為用戶ID，這樣重復的幾率非常低，但也是需要檢查的。）且UserID在其他表中也會用到。（表2）

學生參數表保存的是用戶參數，StID是用戶注冊時輸入的，作為該表的主鍵，表中記錄的用戶編號是不會相同的，這要求在用戶注冊時檢查欲注冊的用戶名是否已經被注冊過，這是必要的一步。（表3）管理員參數表是管理員的一些注冊信息，其中Adminid是管理員編號，是該表的主鍵。其余各字段與普通教師參數表中的字段意義相同。（表4）

題目信息參數表是信息的各種參數，包括題目的編號（系統自動生成），是該表的主鍵。題目的詳細內容是對該題目的簡單介紹，題目類別根據需要進行設置。（表5）

2.4 系統實現最后，系統采用asp+access進行了實現，具體實現過程由于篇幅所限，不再贅述。

3系統測試

該系統設計完成后，在榆林學院信息工程學院2010屆本科畢業生的畢業論文選題過程中進行了實際的測試，測試數據如表6。

在此次測試中，共有學生96人，題目107個，從表中可以看出，采用手工分配方案，只有74個學生可以分得選題，而采用智能最大滿意度方案，有91人分得了選題（其余學生采用手工分配）；在滿意度方面，采用最大滿意度方案后，學生的整體滿意度和教師的整體滿意度均有較大提高。

4結束語

按照以上描述的設計思路和算法，采用Asp技術+Access后臺數據庫實現了畢業論文選題系統。該系統將選題結果學生和教師整體滿意度最大作為目標，不但大大降低了整個選題過程的工作量，而且大大提高了學生及教師對選題結果的整體滿意度，從而提高了選題質量。該系統在榆林學院信息工程學院2010屆計算機科學與技術專業本科畢業生的畢業論文選題中進行了應用，取得了良好的效果。

參考文獻：

[1]湯穎.畢業設計立項與選題管理及其支持系統.合肥工業大學學報(自然科學版)，2006,29(5):613-616.

匹配算法論文范文第3篇

【關鍵詞】圖像匹配 積相關跟蹤 算法

電視跟蹤系統對目標的跟蹤是通過跟蹤指定目標的圖像實現的。目前在該系統中應用比較廣泛的是形心跟蹤和積相關跟蹤算法。形心跟蹤算法簡單,在一般條件下可以達到較高的跟蹤精度,但是這種算法的跟蹤精度受周圍條件的影響較大。積相關跟蹤的優點是受環境的影響很小,并且通過快速簡化積相關算法的實現,能夠提高系統的實時性,因此能夠得到廣泛的應用。

1、積相關算法概述

以圖像匹配為基礎的電視跟蹤方法,習慣上稱為電視圖像相關跟蹤,簡稱為相關跟蹤。積相關算法是常見的相關算法中的一種,也叫歸一化相關算法:

相似性度量(x0,y0)的表達式為:

n~(x0,y0)=m-1X=0m-1y=0f(x,y)t(x+x0,y+y0)m-1X=0m-1y=0f2(x,y)m-1X=0m-1y=0t2(x+x0,y+y0)

其中,0≤x0≤n-m, 0≤y0≤n-m。如果把f(x,y)和t(x,y)分別看作兩個歐式空間里的矢量,那么積相關算法的度量值表達式正是這兩個矢量在歐式空間里夾角的余弦。這是一個非常有用的性質,它的實際意義是,當環境光強發生變換時。應用積相關算法可以不受干擾。

2、跟蹤穩定性的研究

所謂跟蹤的穩定性是指匹配點的位置是否能夠唯一確定或者在一個極小的范圍內滑動。研究系統跟蹤的穩定性具有十分重要的意義。

2.1圖像預處理對跟蹤穩定性的影響

在智能電視跟蹤系統中實現積相關算法時,采取必要的圖像預處理是非常必要和有益的。對模板和實時圖像進行灰度均衡,使相關峰變得尖銳,從而提高跟蹤性能;增大圖像的對比度,也可以使相關峰變得尖銳,從而提高跟蹤性能;對圖像進行灰度最小化處理,使相關峰變得尖銳,提高跟蹤性能。

2.2模板選取對跟蹤穩定性的影響

積相關跟蹤算法的模板需要人工在視場范圍內進行鎖定,這個初始的第一個模板對跟蹤效果也是有影響的。為了得到良好的跟蹤效果,相關峰應當盡量選擇在圖像比較復雜并且沒有規律的區域內。

2.3奇偶場對跟蹤穩定性的影響

系統采用的攝像頭是按照PAL-D制式進行隔行掃描按照奇偶場產生圖像的。對一幅靜止的圖像如果采用隔場匹配,那么一個模板始終與奇數場或者偶數場的實時圖像進行匹配,此時跟蹤點就始終是穩定的。對于動態的、連續的圖像,應該在算法中加入一些處理措施,比如對模板進行刷新,否則可能造成跟蹤不穩定。

3、簡化的快速積相關圖像匹配算法

基于前面給出的簡化歸一化積相關度量方法,為了進一步減少匹配算法匹配時間,提高匹配效率,且同時保證一定的匹配精度與匹配概率,設計了先粗后精的分層匹配控制策略。

3.1先粗后精的分層匹配控制策略

下圖中給出了匹配控制策略的設計框圖。

這種匹配控制策略首先是進行粗匹配,確定匹配點的大概位置或候選位置,接著進行精匹配,確定匹配點的精確位置或最佳位置。精匹配是在粗匹配的結果---候選匹配子圖中完成的,因而搜索范圍大大減少,提高了匹配速度。

對于本文算法,使用該方案需要注意以下三點。

(1) 粗匹配階段,為了保證精匹配階段的有效性,必須確保粗篩選后所保留的預選點包含有匹配點。

(2) 門限法實現起來難度較大,多數是靠大量實驗及經驗獲取,且僅在特定的情況下可以采用。實際中,可以考慮采用3~5點篩選法,即直接取粗匹配階段度量值最優的3~5個匹配點作為精匹配基準點。

(3) 圖像的預處理是指對匹配圖像的灰度數據進行一定的壓縮或特征提取。在粗匹配階段,可以考慮隔像素取值且隔像素搜索。而在精匹配階段,像素值及搜索范圍均要適當擴展。

3.2算法設計

結合簡化的度量方法及前面給出的先粗后精的分層匹配控制方案,設計了簡化的快速歸一化積相關圖像匹配算法。

(1) 粗匹配階段

計算總的匹配搜索次數(如對于大小分別為m×m和n×n的基準圖與實時圖,則總的搜索次數為(m-n+1)×(m-n+1),進行循環遞推匹配。匹配準則如下。

①每隔n1像素從基準圖左上角開始掃描獲取各個基準子圖,并在實時圖及所選的基準子圖中隔n2個像素取其滅度值,組成用于相關匹配的維數較小的灰度矢量。

②利用簡化的歸一化積相關度量方法比較基準子圖與實時圖灰度矢量的相似性。

③采用遞歸比較的方法得到3~5個最優的匹配點,對應的基準子圖作為候選配子圖。

(2) 精匹配階段

在粗匹配階段得到的各個匹配點周圍適當展開進行搜索匹配(若粗匹配階段是隔n1像素進行搜索的,則在各匹配點周圍展開的幅值為應在n1/2到n1的范圍內)。

①利用簡化的積相關度量方法逐一取候選子圖,并在其擴展的范圍內進行灰度匹配。

②所有度量值中,Rs(u,v)值最大的匹配位置便是最終的匹配結果。

4、提高跟蹤實時性

經過大量的實驗,采用快速的簡化積相關算法進行匹配仿真實驗可得出如下結論:

第一是積相關及本文簡化快速積相關算法在智能電視跟蹤系統中出項的穩定性干擾以及較小的幾何畸變具有良好的抑制作用,且實時圖像越大,其抑制能力越好。

第二是對未經選定的圖像,可以考慮對匹配數據及搜索方案進行適當調整以獲得滿意的匹配效率。對于經過選定的圖像,采用本文提出簡化的積相關度量方法及先粗后精的分層匹配控制策略,有效地提高了匹配效率。

第三是減少匹配次數。在匹配時,進行一次粗匹配和二次精匹配。一次粗匹配時將步長設為2個像素,這樣可以使計算量減少為原來的1/4。需要指出的是,采取上述的參數進行積相關處理時,一次粗匹配的過程中,可能會遺漏實際的最佳匹配點,但是最佳匹配區域不會被遺漏,也就是說,最佳匹配點可以在二次精匹配中找回。

總之,通過上述方法可以在有限的硬件條件下,有效地提高了系統跟蹤的穩定和實時性。

參考文獻:

[1] Franz Matthias O, Bernhard. Scene-based homing by image matching[J].Biol. Cybern,1998:191-202.

[2]劉揚,趙峰偉,等.景像匹配區選擇方法研究[J].紅外與激光工程, 2001, 30(3): 168-170.

[3]任仙怡,廖云濤,張桂林等.一種新的相關跟蹤方法研究[J].中國圖象圖形學報(A版),2002,7(6):553~557.

[4]劉嘉.應用隨機過程[M].北京:科學出版社,2002:12~13.

[5]彭架雄,雷達圖像匹配制導技術,華中理工大學.

[6]孔丹,李介谷.亞像元精度的圖像匹配技術[J].紅外與激光工程,1999,27(1): 29-32.

[7]李尊民.電視圖像自動跟蹤的基本原理.國防工業出版社.1998.

[8]齊文寧.導彈上圖象處理機的研制及邊緣提取算法的研究.東南大學碩士學位論文.1997.

作者簡介:

匹配算法論文范文第4篇

關鍵詞：Java Web組件；管理信息系統；畢業設計；匹配算法；工作流

中圖分類號：TP315文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2012)16-3875-03

Components Based Graduation Design Managing Information System

YANG Zu-qiao1, LIU Gui-mei2

(1.College of Mathematics & Computer Science, HuangGang Normal University, Huanggang 438000, China; 2.Educational Technology Center, HuangGang Normal University，Huanggang 438000 , China)

Abstract: According to construction status of digital campus and the actual demands of graduation design management in our school, the basic modules of the projection management system is designed based on the Java Web Component technology. To achieve the functions of user registration, teacher questions, student topics, upload documents, download information, tutoring etc., and selected theme matching algorithm and system security are discussed mainly. Application the system can regulate the graduation designs selection and management process, improve work efficiency, economize the human resources and management costs, improve the management level of graduate de? sign.

Key words: Java Web component；management information system; graduate design；matching algorithm; Workflow

長期以來，畢業設計管理全過程基本上是手工或計算機輔助打印等方式完成，這種管理方式效率較低，容易出錯，不能適應高校信息化的要求。因此需要一個針對此流程進行管理的系統，使得此過程更加方便，更加透明，更加高效，以節省更多的人力和不必要的工作。現在有許多高校已經設計并開發了畢業設計管理系統，方便了學生和教師，提高了管理效率，但是，部分系統還是沒有從根本上改變畢業設計管理工作的總體流程和管理理念，存在信息孤立、交互方式單調等問題，也還有以下幾個待改進的方面：1）過多關注于畢業設計的選題管理，對畢業設計的過程管理的重視不夠；2）部分系統在可維護性、執行效率和可擴展性等方面還存在一些問題[1]；3）系統信息的安全性有待進一步提高[2]。

作為J2EE體系中的重要一環，JSP為創建高度動態的Web應用提供了一個獨特的開發環境[3]。JSP設計目標是為了使動態頁面編寫更容易，更簡單。到處可執行，JSP技術完全與平臺無關的設計，包含它的動態網頁和底層Server元件設計，加強元件功能，更容易建立動態網頁。由于Java Web組件技術具有以下優點：

1）可重復使用跨平臺的組件(如：JavaBean或Enterprise JavaBean組件)來執行更復雜的運算、數據處理；

2）組件可以跨平臺使用；

3）組件是基于二進制代碼編碼，運行效率高，安全性好。

該文利用Java Web組件技術開發一個適合地方計算機類專業的畢業設計管理系統，實現畢業設計全過程的信息化管理。

1系統設計

軟件體系結構的設計是整個軟件開發過程中的關鍵點。B/S架構在客戶端使用瀏覽器就可以訪問到系統，大大簡化了客戶端載荷，減輕了系統維護與升級的成本和工作量，降低了用戶的總體成本。系統總體任務是對學生和指導教師進行管理，在仔細分析管理流程和已有系統的特色基礎上，本系統采用三層B/S架構，包括瀏覽器、Web服器和數據庫服務器，如圖1所示。

第二個問題是系統的安全性問題。本系統中采用隨機登錄驗證碼機制防止惡意注冊和MD5加密機制保護用戶的密碼，可以實現對消息完整性的保護。這兩種安全措施可以有效保證用戶的密碼安全，從而提高系統的安全性能。

實現高校畢業設計及論文管理網絡化，為教師、學生以及學校管理都提供了極大便利，本系統有較強的針對性及實用性，能夠解決本校論文管理存在一系列問題，在投入使用后，為教師、學生和管理人員提供了交流溝通的平臺，實現管理人員、教師和學生的交流與互動，有效解決高校畢業設計中存在的一些問題，規范畢業設計流程，提高畢業設計的質量。系統在具體使用過程中，肯定還會出現這樣那樣一些問題，但隨著新技術不斷發展以及設計者對軟件體系不斷更新與完善，相信隨著本系統日漸成熟，給學校的教學管理及發展帶來方便。

[1]張敬普,婁鵬宇.工作流技術在畢業設計系統中的應用[J].數字技術與應用,2010 (8):35-35.

[2]曾小平,吳暾華.本科畢業設計管理系統的設計與實現[J].微型機與應用, 2011 ,30(18):83-85.

[3]覃發兵,葛玉輝.基于Java Web組件技術的畢業設計管理系統[J].計算機應用,2010,30(z1):321-323.

匹配算法論文范文第5篇

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58.中文微博情感分析研究綜述 

59.港式中文語序問題略論 

60.公共圖書館中文圖書采訪質量控制實踐與探索——以深圳圖書館為例 

61.中文文本的地理命名實體標注 

62.基于規則的中文地址要素解析方法 

63.一種基于多重哈希詞典和K-最短路徑算法的中文粗分詞方案研究 

64.澳大利亞的中文教育環境及專項中文教師培訓項目個案分析

65.中文文本的地理空間關系標注 

66.中文分詞技術的研究 

67.中文分詞算法在搜索引擎應用中的研究 

68.美國中小學中文教學的現狀、問題及發展趨勢 

69.中文DOI路在何方——從參考文獻著錄與DOI的關系探討中文數字對象唯一標識符的發展方向

70.中文敘詞表本體的形式化表示與SKOS的比較研究——以及對建立中文知識組織系統形式化表示標準體系的建議

71.一種基于Lucene的中文分詞的設計與測試 

72.KNN和SVM算法在中文文本自動分類技術上的比較研究 

73.《同義詞詞林》在中文實體關系抽取中的作用 

74.中文微博命名實體識別

75.中文比較句識別及比較關系抽取 

76.統計與詞典相結合的領域自適應中文分詞  

77.支持智能中文分詞的互聯網搜索引擎的構建 

78.現當代中文小說譯入、譯出的考察與比較

79.中文信息處理研究工作的新進展  

80.美國中文教學面臨的挑戰與對應策略  

81.LanguageTool中文語法校對XML規則定制方法 

82.基于中文搜索引擎網絡信息用戶行為研究 

83.中文分詞技術及其應用初探 

84.基于免疫的中文網絡短文本聚類算法 

85.中文文學作品中數字使用的模糊現象及其翻譯 

86.中文自然語言理解技術與智能檢索 

87.基于演化超網絡的中文文本分類方法 

88.基于卷積樹核的無指導中文實體關系抽取研究  

89.基于Lucene的中文字典分詞模塊的設計與實現 

90.一種中文分詞詞典新機制——雙字哈希機制  

91.面向新聞領域的中文文本分類研究綜述

92.改良嬰幼兒孤獨癥量表中文修訂版的信效度 

93.中文體育類核心期刊的引文分析 

94.中文系教師信息行為之研究:以輔仁大學為例 

95.中文分詞現狀及未來發展 

96.中文歧義研究25年——以《中文信息學報》論文為例 

97.美國大學華裔與非華裔學生中文習得差異及教學法探索 

98.現狀和設想——試論中文信息處理與現代漢語研究 

99.江蘇省科技類中文核心期刊統計分析

100.中文數字學術期刊用戶價值模型實證研究  

101.路在何方——中文科技期刊可持續發展芻議

102.中文詞法分析與句法分析融合策略研究 

103.美國中文教學的理論與實踐  

104.一種中文分詞詞典新機制——四字哈希機制 

105.中文搜索引擎的原理剖析及開發實現技術 

106.自然語言檢索中的中文分詞技術研究進展及應用

107.中文分詞算法研究 

108.中文個人學術網站的現狀與發展——基于153個中文個人學術網站的調查與分析

109.基于中文維基百科的領域概念相關性研究 

110.基于字表的中文搜索引擎分詞系統的設計與實現  

111.漢語傳統語法及其在中文信息處理中的應用展望 

112.中文文本中時間信息解析方法  

113.頂中區N200:一個中文視覺詞匯識別特有的腦電反應 

114.近年來中文網絡信息分類研究綜述  

115.北大中文系留學生教育的過去、現在與未來 

116.中文地質學期刊的國際影響力探討

117.基于敘詞表構建本體的中文敘詞詞間關系細化研究 

118.網絡期刊全文數據庫中收錄中文核心期刊信息比較分析