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1. 基于规则的现代汉语常用助词用法自动识别

韩英杰昝红英张坤丽柴玉梅

计算机应用 2011, 31 (12): 3271-3274.

摘要（1262）

PDF （597KB）（706）

目前已有的助词研究成果很难直接应用于自然语言处理的机器识别。在现代汉语词典、规则库、语料库“三位一体”的助词知识库基础上，采用基于规则的方法进行了现代汉语常用助词用法的自动识别。对比规则优化前后的实验结果证明，对用法的规则进行细化、扩充和调序可以有效地提高助词用法识别的准确率和召回率，减轻人工标注的工作量，提高大规模语料库的质量。

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2. 基于Bin位图索引的多维查询优化算法

王黎明程晓柴玉梅

计算机应用 2010, 30 (8): 2013-2016.

摘要（279）

PDF （462KB）（1072）

在属性基数（该属性可能的取值数）很高的情况下，简单位图索引需要占用太大存储空间。Bin位图索引可以很好解决这个问题。这种索引不像简单位图索引那样建立在不同的属性值上，而是建立在属性范围上，但候选检查往往占用大部分的查询时间。为了提高查询性能，提出一种排序方法来对各属性进行排序，以减少候选检查数目，并在此基础上提出动态预扫描算法。实验结果表明，排序和动态预扫描算法都取得了良好的效果。

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3. 一种新的多目标优化策略机制及其应用

柴玉梅张靖

计算机应用

摘要（1420）

PDF （815KB）（943）

在博弈问题中很多学习机制只能使Agent收敛到Nash均衡解，不能很好地满足实际需要。将博弈问题转化为多目标优化问题，提出了一种新的多目标优化策略机制——保留受控策略机制，并将其应用到囚徒困境问题中得到比Nash均衡更有意义的Pareto最优解，在自博弈实验中取得了较高的满意度。实验结果表明,该策略机制求解Pareto最优解的有效性。

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4. 基于网格的共享近邻聚类算法

刘敏娟柴玉梅

计算机应用

摘要（1766）

PDF （739KB）（1031）

提出了一种基于网格的共享近邻聚类算法(Gridbased shared Nearest Neighbor algorithm, GNN)。该算法主要利用网格技术去除数据集中的部分孤立点或噪声，使用密度阈值处理技术来处理网格的密度阈值，使用中心点技术提高聚类效率。GNN算法仅对数据集进行一遍扫描，且能处理任意形状和大小的聚类。实验表明，GNN有较好的可扩展性，其精度和效率明显地好于共享近邻SNN算法。

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5. 基于免参数据挖掘的相异度度量研究

文娟娟柴玉梅

计算机应用

摘要（2030）

PDF （557KB）（889）

由于参数设置导致数据挖掘结果异常的例子很多，为了解决这一问题，出现了免参数据挖掘思想。对Kolmogorov复杂度理论进行了研究，将其和免参数据挖掘思想相结合，提出了一种基于压缩的相异度度量SCDM。由于压缩算法是空间和时间高效性算法，使得应用该算法的相异度度量也具有较好的性能。实验表明将这种相异度度量应用到层次聚类算法中，其聚类的准确率也较高。

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