基于语义的监控系统的应用研究

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目标跟踪算法在智能监控系统中的研究与应用

目标跟踪算法在智能监控系统中的研究与应用随着科技的不断发展，智能监控系统在各个领域得到了广泛的应用，尤其是在安防行业中。

而目标跟踪算法作为智能监控系统中的重要组成部分，对实现监控系统的高效运行具有至关重要的作用。

本文将对目标跟踪算法在智能监控系统中的研究与应用进行探讨。

目标跟踪算法主要通过对视频图像中的目标进行跟踪，并在不断变化的场景中实时更新目标的位置信息。

在智能监控系统中，目标跟踪算法能够通过对目标的准确跟踪，实现对可疑行为的及时发现和报警。

因此，目标跟踪算法的研究与应用对于提高智能监控系统的效能至关重要。

目前，目标跟踪算法主要分为传统的视觉跟踪算法和深度学习算法两种类型。

传统的视觉跟踪算法主要通过颜色特征、纹理特征、轮廓特征等对目标进行跟踪。

这种算法的优点是计算速度较快，对处理器要求较低，但是在复杂场景下容易受到干扰，跟踪效果不够稳定。

而深度学习算法则通过卷积神经网络对目标进行特征提取和分类，具有较高的准确性和稳定性，但是计算复杂度较高，对硬件要求较高。

在智能监控系统中，目标跟踪算法主要包括以下几个方面的研究与应用。

首先是运动目标检测与跟踪。

运动目标检测与跟踪是目标跟踪算法的基础，其通过分析视频图像序列中目标的位置变化，对目标进行跟踪并实时更新目标的位置信息。

对于目标跟踪算法而言，准确的目标检测是关键，只有准确定位到目标位置，才能进行后续的跟踪工作。

其次是目标特征提取与描述。

目标特征提取与描述是目标跟踪算法的核心，它通过对目标图像的特征进行提取和描述，将目标从背景中分离出来，并进行唯一标识。

传统的目标特征提取方法主要包括颜色特征、纹理特征、边缘特征等，而现代的深度学习算法则通过卷积神经网络从图像中提取目标的高层语义特征。

目标特征的准确提取和描述是实现目标跟踪的关键一步，对于不同的应用场景需要选择合适的特征提取方法。

此外，目标跟踪算法还需要解决部分目标遮挡、光照变化、运动模糊等问题，以提高跟踪的准确性和鲁棒性。

软件安全中结合语义的机器学习方法探讨

软件安全中结合语义的机器学习方法探讨随着移动设备、物联网和云计算等技术的发展，软件的应用范围越来越广泛，软件安全问题也日益突出。

因此，如何为软件提供更加有效的保护措施，成为了软件工程界研究的焦点之一。

近年来，机器学习技术在软件安全领域的应用也越来越广泛。

然而，由于软件的特殊性质，如数据类型、代码和逻辑的结构、语义依赖关系等，要在软件安全中应用机器学习技术，需要重视语义特征的提取和分析。

因此，本文将结合语义的机器学习方法探讨软件安全。

一、软件安全的基础在软件安全领域，我们需要面对很多安全威胁，如漏洞攻击、拒绝服务攻击、跨站点攻击等。

因此，为了对软件安全进行有效管理和保护，我们需要理解软件安全的基础知识，包括但不限于以下内容：1. 软件漏洞：本质是软件实现过程中的设计和编程错误，是黑客攻击的理想入口。

2. 安全测试：通过安全测试，可以发现和识别软件中的漏洞和缺陷，及时解决软件安全问题。

3. 风险管理：软件安全管理应该采用风险管理的思想，即对软件漏洞和攻击的潜在风险进行评估，采取相应的措施。

4. 安全培训：软件安全工程师应该进行定期安全培训，提高安全意识，关注软件安全动态。

5. 应急响应：在软件安全事件的发生时，需要采取相应的应急措施，保护用户和系统的安全。

二、机器学习在软件安全中的应用机器学习可以通过数据挖掘和分析，识别软件的安全隐患和漏洞，减小安全风险。

在软件安全中用到的机器学习技术包括但不限于以下内容：1. 异常检测：通过监控软件的运行状态，及时发现异常行为，在捕捉异常行为之前，通过机器学习分析每个执行路径中的微小差异，识别异常数据，预警系统入侵行为。

2. 代码分类：通过机器学习算法将安全代码和有漏洞的代码进行分类，帮助软件开发人员识别和解决代码中的漏洞。

3. 匹配算法：通过机器学习计算软件程序的数据流，识别恶意代码，并提高软件防病软件防护能力。

4. 语义分析：通过机器学习对代码进行语义分析，识别逻辑漏洞和程序错误，及时修复缺陷和漏洞。

基于计算机视觉技术的像语义分析与理解

基于计算机视觉技术的像语义分析与理解近年来，计算机视觉技术取得了巨大的发展，成为人工智能领域的一个重要分支。

在计算机视觉的研究中，像语义分析与理解是一个重要的课题，它的研究目标是使计算机能够更好地理解图像中的语义信息。

本文将介绍基于计算机视觉技术的像语义分析与理解的基本原理、方法和应用。

一、像语义分析与理解的基本原理像语义分析与理解是通过计算机视觉技术实现的，它的主要原理是从图像中提取特征，并将这些特征与已有的语义知识库进行匹配，从而实现图像中的语义信息的理解和分析。

首先，像语义分析与理解需要从图像中提取特征。

图像中的特征可以是视觉特征、形状特征、纹理特征等。

这些特征可以通过计算机视觉技术中的图像处理算法来提取。

例如，可以使用边缘检测算法提取图像的边缘特征，使用颜色直方图来描述图像的颜色信息等。

其次，像语义分析与理解需要将提取到的特征与已有的语义知识库进行匹配。

语义知识库是一个包含图像中的各种物体、场景、动作等语义信息的数据库。

通过将图像中提取到的特征与语义知识库进行匹配，计算机可以推断出图像中物体的类别、场景的描述等语义信息。

最后，基于匹配结果，计算机可以进行像语义分析与理解。

通过分析匹配结果，计算机可以判断图像中的物体是否存在，物体之间的关系以及场景的描述等。

通过像语义分析与理解，计算机可以更好地理解图像中的语义信息。

二、像语义分析与理解的方法基于计算机视觉技术的像语义分析与理解有多种方法。

下面将介绍几种常见的方法。

1.基于深度学习的像语义分析与理解深度学习是计算机视觉领域的一种重要方法，它可以通过建立深度神经网络模型，实现对图像中语义信息的分析与理解。

深度学习可以通过大量的图像样本进行训练，从而学习到图像中的语义信息。

通过深度学习，可以实现对图像中物体的检测、分类、分割等任务。

2.基于图像检索的像语义分析与理解图像检索是一种常见的像语义分析与理解方法。

它通过将图像中的特征与已有的图像数据库进行匹配，从而实现对图像中语义信息的理解。

ChatGPT技术在智能摄像头监控中的应用案例分析

ChatGPT技术在智能摄像头监控中的应用案例分析智能摄像头监控技术在人们的日常生活中起到越来越重要的作用。

随着技术的发展，越来越多的人开始关注如何提高监控系统的智能化程度，以应对日益复杂的安全与隐私问题。

ChatGPT技术的出现为解决这一问题提供了新的思路和可能性。

本文将围绕ChatGPT技术在智能摄像头监控中的应用案例进行分析。

一、ChatGPT技术及其基本原理ChatGPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于神经网络的语言生成模型，它是OpenAI团队在GPT-3基础上进行改进和优化得到的。

通过在大规模文本数据上进行预训练，ChatGPT能够生成具有逻辑和连贯性的语言表达。

ChatGPT技术的基本原理是通过结合深度学习和自然语言处理技术，使得智能系统能够理解和生成文本。

ChatGPT使用了Transformer模型，该模型通过多层的自注意力机制来捕捉文本信息中的上下文关联性，从而生成自然语言响应。

ChatGPT技术在实际应用中具有广泛的潜力，其中包括智能摄像头监控领域。

二、ChatGPT技术在智能摄像头监控中的应用案例1. 人脸识别与追踪智能摄像头可以通过人脸识别技术识别出摄像范围内的人员，并通过ChatGPT 技术生成实时的人脸识别报告。

这使得监控人员无需手动浏览录像回放，而是通过ChatGPT生成的报告获取目标人员的活动轨迹和时间线信息。

同时，ChatGPT还可以根据观察到的行为模式提供预测性建议，帮助监控人员更好地了解目标人员的行为动向。

2. 关键事件的语义分析智能摄像头可以通过ChatGPT技术将监控画面中的关键事件进行语义分析。

通过解析监控视频中的文字、语音和图像信息，ChatGPT能够自动生成事件描述和推断事件的影响范围。

例如，在一个商场监控系统中，ChatGPT可以分析一段监控视频，然后将最重要的信息提炼出来，例如一个重大事故的发生和参与者的身份等。

语义相似度计算及其应用研究

语义相似度计算及其应用研究一、本文概述本文旨在深入探讨语义相似度计算的理论基础、实现方法以及其在多个领域的应用实践。

我们将首先介绍语义相似度计算的基本概念，阐述其在信息处理和自然语言处理领域中的重要性。

随后，我们将详细介绍几种主流的语义相似度计算方法，包括基于词向量的方法、基于深度学习的方法等，并对比它们的优缺点。

在此基础上，我们将进一步探讨语义相似度计算在多个领域，如信息检索、机器翻译、问答系统、情感分析等中的应用，并通过实例分析展示其在这些领域中的实际效果。

我们将对语义相似度计算未来的发展趋势进行展望，以期能为相关领域的研究和实践提供有益的参考。

二、语义相似度计算的理论基础语义相似度计算，作为自然语言处理（NLP）领域的重要分支，其理论基础主要建立在语言学、信息论、概率统计和机器学习等多个学科交叉融合的基础之上。

其核心目标在于度量两个文本片段在语义层面上的相近程度，从而实现对文本深层含义的理解和比较。

语言学理论为语义相似度计算提供了基本的分析框架。

根据词汇语义学的观点，词语的意义是由其在不同上下文中的使用方式决定的。

因此，在计算语义相似度时，需要考虑词语在特定语境中的含义，而不仅仅是孤立的词汇本身。

句法结构和篇章结构等语言学知识也为语义相似度的计算提供了重要的线索。

信息论为语义相似度计算提供了量化分析的工具。

在信息论中，信息被视为一种减少不确定性的度量。

语义相似度可以被理解为两个文本片段所传递信息的重合程度。

通过计算两个文本片段之间的互信息、条件概率等信息论指标，可以量化地评估它们的语义相似度。

概率统计方法也为语义相似度计算提供了有效的手段。

在概率框架下，语义相似度可以通过比较两个文本片段的概率分布来计算。

例如，潜在语义分析（Latent Semantic Analysis, LSA）和潜在狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation, LDA）等概率模型，通过挖掘文本中隐含的主题信息，可以实现对文本语义的有效表示和比较。

语言监控模式假说

在输入假说中，可理解的输入对语言学习起着决定性作用，是习得的充要条件。但是有学者列举了语言学习取得成功的74项条件，其中只有第71项和“可理解的输入” 有关。这说明，可理解的输入是习得的必要条件，但并不是充分条件。
PEPORT ON WORK
01
四、监控假说 (The Monitor Hypothesis)
在学生掌握该兼语句的意义的基础上，引导学生总结“使”字兼语句的句型，最后使学生学会“使”字兼语句。
01
克拉申强调听力活动对语言习得最为重要，语言习得是通过听力理解来实现的，而不是通过“说”获得的。口头表达是语言习得的结果而不是它的成因和动力，它是在学习者通过可理解性输入提高语言能力之后自然而然出现的结果。
（三）自然顺序假说的意义
一．强调自己环境对语言习得的重要性。
二．自然顺序假说可用来解释学生犯错现象：学生之所以在已学过的某些语法结构上还会犯错，是因为那些结构的习得过程尚未完成。
三．自然顺序的研究成果可为二语教学的大纲编排提供合理参考。
（四）自然习得顺序假说的争议
一．自然顺序假说是建立在英语语素习得顺序研究基础上的，而英语语素习得顺序研究本身在理论假设、调查手段方面都还有待商榷。
这种说法在一定程度上抹杀了成人二语习得与儿童母语习得之间的差别。事实上，母语习得和二语习得在学习环境、学习方式、学习目的和学习过程等方面存在着巨大差异。
二．自然习得顺序假说
(The Natural Order Hypothesis)
（一）概述
克拉申赞同科德的内在大纲假说，认为人们习得语言规律是有一定的顺序的。克拉申还通过实验得出习得英语作为第二语言的英语语素是按照一定的顺序的，这种顺序不受学习者母语和年龄的影响，称为自然顺序。

基于本体的监控视频语义事件探测

时空实体，拥有时间和空间上的跨度。底层特征表达式维度高
而复杂，而且难以表达语义的不确定性。本文设计了一个视频事件探测框架来探测视频语义中的复合事件，基本思想如下：
目前模式识别和机器学习技术被广泛应用于视频分析的
各个阶段，涉及到的方法有贝叶斯网络、动态贝叶斯网络、支持
（ｏｌｅｆＣｍｕｅＳｉｃＥｇｎｅｎＪｎｓｎｖｒｔｃｅｃＣｌｇｏｐｔｃｎｅ＆ｎｉｅｒｇ，ｉｇｕＵｉｓｙｏｉｅ＆Ｔｃｎｌｇ，ｈ￣ａｇＪａｇｕ２２０，ＣｉａｅｏｒｅｉａｅｉｆＳｎｅｏｏｙＺｅｉｎｉｎｓ１０３ｈｎ）ｈ
事件检测是视频监控应用的重要目标。这个目标的实现需要一个普遍的事件表示方法对复杂事件进行表示和有效的识别算法对复杂事件进行识别。但是由于视频是非结构化信
息，在低层视觉特征上，颜色、纹理、形状相近的视频从高层语义角度看可能相去甚远，因此视频中的事件探测是一个富有挑战性的研究课题。
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ｔｅｅｔｈｇ — ｖｌｎｏｌｘｅｅｔ，ｈｓｐｐｒｃｎｔｕｔｄａｎｗｆｍｅｒｏｄｔｃｉｈｌｅｄｃｍｐｅｖｎｓｔｉａｅｏｓｒｃｅｅａｗｏｋ，ｉｆｒｎｅｕｉｇｔｅｃｍｂｎｔｎｅａｒｎｅｅｃｓｏｉａｉｎｈｏｏｎｏｏｙａｄＰｔｉｅｏｄｔｃｏｏｉｖｎｓｃｍｐｓｄｂｉｌｖｎｓｆｒａｎｔｔｎｗｉｌｏｔｍｓｏｉｅｎ — ｆｏｔｌｇｎｅｒｎｔｅｅｔｍｐｓｔｅｅｔｏｏｅｙｓｍｐｅｅｅｔ．Ａｔｎｏａｉｔａｇｒｈｆｄｏａａｔｃｅｅｏｈｉｖｌｚｎｏｏｙｐｏｏｅｕｌｎｖｄｏｅｅｔｎｌｚｎｏｏｎｔｅｈｇｅｖｌｍａｈｉｅｎｌｚｎｏｏｖｎｎｙｅｏｔｌｇ，ｒｐｓｄｔｂｉａｉｅｖｎａｙｅｏｔｌｇｉｈｉｈｒｌｅ，ｐｔｅｖｄｏａａｙｅｏｔｌｇｔｅｅｔ・ｏｄａｙｅｙｏａａｙｅｏｔｌｇｏｄｓｒｅｔｅｖｄｏｏｅｅｅｔｏｂｎｎｏｏｙａｄｅｔｎｅｅｒｎｔｔｎｅｅｃｒｐｉａｎｓｎｌｚｎｏｏｔｅｃｂｈｉｅｆｔｖｎ，ｃｍｉｅｏｔｌｇｎｘｅｄｄＰｔｅｏｉｆｒｎｅｇａｈｃｌａｄａｙ — ｙｉｈｉｃｒｎｕｖｒｓｒｅｌｎｅｖｄｏｅｅｔ，ａｄｕｅＷＲＬｒｌｓｔｅｃｉｅｔｅｄｔｃｉｎｏｒｅｌｎｅｅｅｔ．ｔｅｉｅｈｔｈｏｏｓｏｅｕｖｉａｃｉｅｖｎｓｎｓｄＳｌｕｅｏｄｓｒｂｈｅｅｔｆｓｖｉａｃｖｎｓＩｖｒｉｄｔａｏｕｌｆｔｉｍｅｈｄｉｍｏｅｅｆｃｉｅｔａａｔｒｅｏｎｔｎｍｅｈｄｈｓｔｏｓｒｆｔｈｎｐｔｎｒｃｇｉｏｔｏ．ｅｖｅｉ

福建省广播电视节目智能语音分析系统研究与应用

Industry Observation产业观察DCW39数字通信世界2021.010 引言福建省广播电视监测中心在福建省广播电视局的带领下，结合福建地缘特色和智慧广电监管工作实际，开展了闽南语语音识别在福建智慧广电监管中的应用场景及关键技术研究。

在前期的研究基础上，本次将语音识别技术、语音合成技术与自然语言处理技术和目前监测中心的广播电视监听监看系统等业务系统进行了对接，极大地提高监测监管的效率。

1 智能语音识别技术在智慧广电监管的应用福建省智慧广电监管平台建设的技术路线，是根据福建省广播电视监测监管开展现状及发展规划，采取由基础到全面、由部分到整体、由简单到复杂、由自动到智能的方式，逐步完善监管平台。

福建省智慧广电监管平台通过统一数据接口，获取到黑广播监测设备、广播电视监测设备、 IPTV 监测设备等各个监测监管设备采集的音频文件以及视频文件。

由于闽南语广播电视节目中普通存在闽南语和普通话夹杂的情况，利用单一的语音识别技术，无法有效地针对该情况进行识别和分析。

本文创新性的使用 V AD 、LID 等技术针对闽南语和普通话新闻内容进行识别分析，过程如下：（1）首先通过接口程序与现有的各个业务系统进行数据对接。

（2）通过统一的音视频处理程序将音视频文件处理福建省广播电视节目智能语音分析系统研究与应用郑　晔1，欧智坚2，杨　艇1（1.福建省广播电视监测中心，福州福建 350001；2.清华大学电子工程系，北京 100086）摘要：结合智慧广电监管的相关法律法规，介绍了以人工智能语音识别、自然语言理解技术为基础，针对普通话、闽南语等广播电视节目进行智能识别分析，高效准确的对广播电视中的非法内容、违规词汇进行识别；对广播电视监测工作质量、工作效率的提升具有重要作用。

结合福建省广播电视监测中心智慧广电监管的实际，从系统需求分析、系统设计、功能模块等方面进行了描述。

关键词：广播电视；语音识别；智慧广电监管doi ：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2021.01.015中图分类号：TP182 文献标示码：A 文章编码：1672-7274（2020）01-0039-03Research and Application of Intelligent Voice Analysis System forRadio and TV Programs in Fujian ProvinceZHENG Ye 1, OU Zhijian 2, YANG Ting 1(1.Fujian Radio and Television Monitoring Center, Fujian 35001, China;2.Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing 100866, China)Abstract :Based on the relevant laws and regulations of smart radio and television supervision, this article introducesthe intelligent recognition and analysis of hokkien broadcast and television based on arti ﬁ cial intelligence speech recognition technology. This technology has an important role in improving the quality and ef ﬁ ciency of iillegal content and illegal words monitoring work and .synthesis for Hokkien emergency broadcast. Combined with the reality of smart radio and television supervision in Fujian Radio and Television Monitoring Center, this article describes the system requirements analysis, system design, and functional modules.Keywords :radio and television; automatic speech recognition; smart radio and television supervision作者简介：郑晔（1965-），男，高级工程师，福建省广播电视监测中心主任，本科，主要从事广播电视监测、视听新媒体监管方面的研究，曾参与过福建省广播电视综合监管平台等项目。

基于LinkedData技术的公安监控系统技术研究

“ 情报信息主导警务 ” 战略，情报信息已成为公安工
１引言
信息化的历史潮流对公安机关传统的警务运作方式提出了前所未有的挑战，公安工作信息化是现代警务信息发展的重要工作，警务力量增长的强是大动力。目前，国各地公安机关正在全面实施全
贵州科学２（）１－１２１９２：８－，０１２
ＧｉｏｃｅｃｕｚｕＳｉｎｅｈ
基于Ｌｎｅａａ技术的公安监控系统技术研究ｉｋｄＤｔ
李占羽吴胡李丹宁
（贵州大学计算机科学与信息学院，阳５０２；。贵５０５贵州科学院，阳５００）贵５０１摘要：信息化对传统的公安系统情报系统提出了前所未有的挑战，公安系统信息化是公安情报系统升级改造的重要工
收稿日期：００—１２１２—１；回日期：０１１一５０修２１一ＯＯ
作的重要平台，是公安机关从事各种工作的信息基
础。实施情报信息主导警务，以提升公安决策水可平、精确打击水平、动态防控水平、安管控水平和治
中图分类号
Ｔ３１１Ｐ１．
文献标识码Ａ
文章编号
１３５３２１）２０１ —０（ —６６（０１０ — ０７５Ｄ
ＭｏｉｒｎｎｎｒｌＳｓｅｏｌｅＢａｅｎｅｔｅｈｏｏｙｎｔｉｇａｄＣｏｔｏｙｔｍｆＰｏｉｓｄＬｉｋｄＤａａＴｃｎｌｇｏｃ

基于深度学习的图片语义分析技术研究

基于深度学习的图片语义分析技术研究近年来，随着深度学习技术的发展，图片语义分析技术也得到了长足的进步。

图片语义分析是一种基于深度学习的技术，可以识别并理解图片中的内容。

这一技术在智能城市、智能交通、智能安防等领域具有广泛的应用前景。

一、深度学习简介深度学习是一种机器学习技术，可以让计算机像人一样进行学习和预测。

深度学习的核心是神经网络模型，通过多层神经元的组合，模拟人脑的神经元工作模式，从而使计算机能够完成语音识别、图像识别等任务。

深度学习技术在图像处理、自然语言处理、智能机器人等领域具有广泛的应用前景。

二、图片语义分析技术图片语义分析是指对图片中的内容进行识别和理解，识别出图片中的对象、场景等信息。

图片语义分析技术可以辅助人们进行图像搜索、智能识别、智能推荐等任务，为人们带来更便捷的生活体验。

图片语义分析技术包括识别和理解两个环节。

识别环节是指利用深度学习技术对图片中的对象进行分类，如人、车、树等；理解环节是指对图片进行场景分析，如室内、室外等。

图片语义分析技术可以通过对多层神经元网络的训练，不断提高识别和理解的精度和准确度。

三、图片语义分析技术的应用1.智能城市随着城市化进程的加快，智能城市已成为未来城市发展的重要趋势。

图片语义分析技术可以辅助城市管理部门进行道路交通监管、城市安全监控等工作。

利用这一技术，可以对图片中的车流量、车速、车牌信息等进行识别和理解，从而为城市交通管理工作提供有力支持。

2.智能交通随着汽车智能化的流行，智能交通系统也得到了广泛的应用。

图像语义分析技术可以辅助驾驶员进行智能导航、智能驾驶等操作。

利用这一技术，驾驶员可以轻松识别路标、交通标志等信息，避免驾驶误差和交通事故的发生。

3.智能安防智能安防是指利用计算机技术对安防系统进行升级和智能化改造。

图片语义分析技术可以辅助安防人员进行视频监控、异常检测等工作。

利用这一技术，可以对图片中的人、物、场景进行快速识别和理解，从而为安防系统提供更加完善的保护。

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ｃａｙｔｍｈｒｓａｍｐｒａｔｉｆｕｎｅｇｏｒｂａｉｌｓｓｅｔｅｅｉｎｉｏｔｎｎｅｃｏｄｏｄ．Ｃｏｉｉｇｗｉｈｔｅｃａａｔｒｓｉｓｏｌｍｂｎｎｔｈｈｒｃｅｉｔｃｆｔｎｎｉｌｓｃｏｏｂｉｄｓｍａｔｃｂｓｄｍｏｔｒｎｙｔｍ，ｃｎｂｏｘ４ｈｕｅｈｅｆａｃａｅｔｒｔｕｌｅｎｉ— ａｅｎｉｉｇｓｓｅｉｏａｅｄｎｅ７２ｏｒｒ —
Ｒｅｅｒｈｎｍｏｔｒｙｔｍａｅｎｓｍａｉｓａｃｏｎｉபைடு நூலகம் ｙｓｓｅｂｓｄｏｅｎｔｃ
ＱＵＺ — ｏＴＮｉｕＩｅｇ，ＡＧＪｈａｕ —
（ｃｏｌｆｏｐｔｎｉｅｒｇａｂｎＵｉｅｉｏｍｒｅＨａｉ１０７，ＣｉａＳｈｏｏｍｕｒｇｅｉ，ＨｒｉｎｖｒｔｏＣｍｅｃ，ｒｎ５０６ｈｎ）ＣｅＥｎｎｓｙｆｂ
ａ —ｉｎｉｒｎｆｐｏｅｓｎｇ，ｓｍａｔｃａｏａｙｇａｅｄｓｒｂｔｏｌｔｍｅｍｏｔｉｇｏｒｃｓｉｏｅｎｉｎｍｌｒｄｉｔｕｉｎｔｃｉｖｎｉｅａｄｉｏａｈｅｅｏｌｎｎ
安全性，金融系统的服务质量好坏存在重要的影响．合金融业的特点，建基于语义的监控系统，对结构可以做到７Ｘ２４小时实时监控处理，用语义异常等级分发，现在线和脱线多模式通知处理，金采实为
Ｖ１６。ｏ２Ｎ．．２
Ａｒ００ｐ・１２
基于语义的监控系统的应用研究
邱泽国，季华唐
（哈尔滨商业大学计算机学院，哈尔滨１０７）５０６
摘要：融交易系统在整个发展过程中，金已经进入了７× ４小时的服务，服务的连续性、定性和２其稳
ｍａｅｒｃｓｉｇｔｒｖｄｏｎａｉｎｆｒｆｎｎｉｌｔａｓｃｉｎ，ｔｅｈｇｕｌｔｆｓｒｉｅｔｄｐｏｅｓｎｏｐｏｉｅａｆｕｄｔｏｏａｃａｒｎａｔｓｈｉｈｑａｉｙｏｅｖｃｉｏｐｏｉｅｑａｔｔｔｖｃｅｉｃｂｓｓａｄｒｆｒｎｅｒｖｄｕｎｉａｉｅｓｉｎｔａｉｎｅｅｅｃ，ｉｆ
第２卷第２６期
２１００年２月
哈尔滨商业大学学报（自然科学版）
ＪｕｎｌｆＨａｂｎＵｎｖｒｉｆＣｍｍｅｃＮｔｒｌｃｎｅｄｔｎｏｒａｏｒｉｉｅｓｙｏｏｔｒｅ（ａｕａＳｉｃｓＥｉｏ）ｅｉ
ＡｂｓｒｃＦｉａｉｌｔａｓｃｉｎｓｓｅｉｈｎｉｅｄｖｌｐｅｔｐｒｃｓ，ｈｓｅｔｒｄａ７ｔａｔ：ｎｎｃａｒｎａｔｙｔｍｎｔｅｅｔｅｅｏｍｎｏｅｓａｎｅｅＸｏｒ２一ｈｕｅｖｃ４ｏｒｓｒｉｅ，ｗｉｈｏｔｎｉｔｔｅｃｎｉｕｔｈｙ，ｓａｉｉｎｅｕｒｔｔｂｌｔａｄｓｃｉｙｙ，ｑａｉｆｓｒｉｅｏｈｅｆｎｎｕｌｙｏｅｖｃｆｔａ — ｔｉ
后控词表 ¨ ．它不仅可以适应用户输入的非规范化用词，高查全率和检索效率，过词间概念等提通级关系和族性关系，便地进行上、方下位词的检索从而实现扩检和缩检，还可在一定程度上实现语义
题．
目前，控制词表中的参照关系，要是依据后主
汉语主题词表或各学科专业的主题词表中收录的
面的自由词，标示出包括所有主题词和自由词之并间的用、、、、代属分参关系，形成内容比较完善的可
Ｋｅｒｓ：ｅｎｉｙｗｏｄｓｍａｔｃ；ｍｏｔｒｙｔｍ；ｆｎｎｉｌｓｓｅｎｉｙｓｓｅｏｉａｃａｙｔｍ
基于汉语主题词表和各学科或专业主题词表，立一个以主题词为骨架、以全面的自由词建辅
融系统的精简化、自动化处理提供了基础，为金融交易高服务质量提供量化的科学依据和参考．
关键词：义；控系统；融系统语监金
中图分类号：ＰｌＴ３１
文献标识码：Ａ
文章编号：６２— ９６２１）２— ２１— ５１７０４（００００００
，
ｏ－ｉｅｍｕｔ— ｄｏｉｃｔｏａｄｉｆｌｎｌｍｏｅｎｔａｉｎｈｎｌｉｉｆｎｇ，ｉｒｅｏｓｒａｉｅｔｅｆｎａｃａｙｔｍｎｏｄｒｔｔｅｍｌｎｈｉｎｉｌｓｓｅ
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ａｏｕｔ．