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1. 野外环境下图像中坑区域的提取方法

孟令江, 王挺, 姚辰

计算机应用 2016, 36 (4): 1132-1136. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.04.1132

摘要（638）

PDF （844KB）（424）

在野外环境中有很多坑区域,这对野外工作机器人的移动带来了困难,因此引入视觉方法来实现对坑的检测。首先根据工程要求去除掉一部分不满足大小的疑似区域,再利用坑区域边缘梯度去除掉一部分疑似区域,之后计算与椭圆相似度来确定灰度分割阈值,并通过分析坑与椭圆相似度曲线来确定相似度阈值,以从疑似区域中分离出坑区域。经过使用200幅不同角度、场景和坑数量的图像进行测试,结果表明该方法能够在复杂野外环境下很好地提取出坑区域,对坑轮廓的规整度不敏感,能够适应复杂的环境,是一种有效的方法。

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2. 实时操作系统内存分配性能检测

阎梦天丁志刚王挺宗宇伟

计算机应用

摘要（1436）

主要提出了一种检测实时操作系统内存分配性能的方法，利用概率统计的方法随机产生内存碎片，检测实时操作系统在不同条件下内存分配性能的变化，并采用符合正态分布的随机数产生内存碎片，对嵌入式操作系统VxWorks的内存分配性能进行检测，最后结合实际数据分析了VxWorks的内存分配性能符合实时操作系统的要求，同时验证了该检测方法的可行性和可信性。

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3. 基于有向图的双向匹配分词算法及实现

陈耀东，王挺

计算机应用 2005, 25 (06): 1442-1444. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2005.01442

摘要（1141）

PDF （163KB）（1167）

在分析了现有各种汉语分词算法及其优缺点的基础上,提出以句子覆盖率和分词覆盖率作为评价分词方法的指标,详细介绍了基于网络有向图的双向匹配分词算法的设计与实现,该算法对经典的最大匹配分词算法进行了改进,通过带覆盖歧义标志的有向图生成多候选分词序列。与最大匹配算法和全切分算法的比较实验显示,基于有向图的双向匹配算法以低复杂度实现了高覆率盖。

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4. 基于N元语言模型的文本分类方法

周新栋，王挺

计算机应用 2005, 25 (01): 11-13. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2005.00011

摘要（1409）

PDF （212KB）（1789）

分类是近年来自然语言处理领域的一个研究热点。在分析了传统的分类模型后,文中提出了用N元语言模型作为中文文本分类模型。该模型不以传统的"词袋"(bagofwords)方法表示文档,而将文档视为词的随机观察序列。根据该方法,设计并实现一个基于词的2元语言模型分类器。通过N元语言模型与传统分类模型(向量空间模型和NaiveBayes模型)的实验对比,结果表明:N元模型分类器具有更好的分类性能。