考虑观点多样性的评论选择问题

在线用户评论向消费者提供了丰富的商品信息,帮助他们挑选从日常用品到娱乐活动相关的商品.然而,评论的数量之大让用户难以对商品有一个清晰的认识.现有解决电子商务网站中评论信息过载问题的方法包括评估评论质量以及总结评论观点等.但是,基于评论质量排序的方法可能信息冗余,而评论总结方法忽视上下文导致易读性较差.因此,需要实现有效的评论选择方法.设计了基于字典和规则以及基于主题模型LDA的观点获取算法来形式化地表示每条评论;提出一种基于贪心算法的评论选择方法,实现从商品评论集中选择一组高质量的评论,并最大化评论集的商品属性覆盖度和评论观点多样性.最后在真实数据集上对算法进行实验来验证该算法,实验结果表明了该算法的有效性.     

Ad Hoc网络中基于概率预测的拥塞控制算法

为缓解网络拥塞,提高网络服务质量,提出一种基于概率预测的拥塞控制算法(PPCC)。处理已有数据来构建贝叶斯网络,找出Ad Hoc网络中表示拥塞状态参数之间的关系;改进贝叶斯网络的推理过程,更好地利用所获网络实时参数预测拥塞状态的概率;根据预测得到的概率自适应地调整网络参数,有效地控制网络拥塞,一定程度上提高网络服务质量。仿真结果表明,PPCC算法能够控制网络拥塞,保证网络运行在具有较小时延、较高吞吐量的状态,更好地利用网络资源。     

一种视频流畅度优先的带宽自适应方法

由于现有基于平均接收质量的带宽自适应方法,在自适应过程中会出现视频质量振荡,且在可用带宽急剧恶化时会出现中断的问题,提出了一种流畅度优先的带宽自适应方法。该方法引入了图着色优先级算法,在带宽自适应过程中,在保证视频的流畅播放的前提下,通过判断是否振荡调整,改变平均质量范围,以达到减少视频振荡次数的效果。仿真结果表明,该方法在自适应调整传输速率、有效利用带宽的同时,保证了流畅度并减少视频质量振荡,符合预期目标。     

民航空管系统运行质量监督系统的分析与设计

民航空管系统运行质量监督是对空管系统实施风险管理、安全绩效监控和安全管理决策的基础。在分析国内外民航监督检查系统现状和质量监督管理职责基础上,通过对业务流程中的业务逻辑关系和接口信息数据路由的深入分析,研究和设计了系统的部署结构和主要的功能模块。该系统由监督检查工作准备,监督检查实施,监督检查结果跟踪,监督检查结果统计、法规标准查询和数据库管理6大功能模块组成,被分解成32个子板块。自2013年1月该系统在民航局空管局、7个地区空管局和37个空管分局(站)推广试用,极大地提高了监管效率和运行质量监督组织实施的规范化,降低了监管成本和工作量。     

一种便携式室内空气质量快速检测仪设计

设计一种涉及室内甲醛（ HCHO）、氨（ NH3）和苯（ C6 H6）三种有害气体浓度的便携式快速检测仪。该仪器采用新型电化学传感器与基于FPGA的新型高精度信号处理电路得到对应气体的初始浓度值,并结合室内环境气压和温湿度实时监测情况,修正初始浓度值,对浓度超标气体进行声光报警。该仪器具有检测速度快、精度高和携带方便等优点,为大众家庭实时快速检测室内空气质量提供一种简单可靠的方法与手段。     

磷酸根离子选择电极研究进展

简述了水质总磷传统检测方法中存在的问题,突出了磷酸根离子选择电极法检测的优越性。主要概括总结了国内外在开发液态磷酸根离子选择电极和固态磷酸根离子选择电极两个方面的研究的发展现状;讨论了在开发磷酸根离子选择电极中面临的挑战与机遇。     

基于优化通信质量的PEGASIS协议改进算法

在传统的PEGASIS（power efficient gathering in sensor information system）协议基础上,提出一种可优化全网通信质量的改进算法。新算法在链头生成阶段借鉴了蚁群相遇算法原理,采用双链头成链方法进行数据传输,大大缩短了单链路网络的通信时延;在拓扑成链的过程中引入距离阈值作为限定权重,进而计算出基于能耗均衡与通信质量的最优路径。实验结果表明,该算法有效地优化了整体网络的通信质量。     

基于云模型的无线传感器网络链路质量的预测

无线传感器网络中,节点通过单跳或多跳传递信息.如能提前获知链路质量信息,为上层路由选择链路提供参考,是感知信息实时、准确地送达监控中心的基础.在分析现有基于智能学习链路质量预测方法的基础上,提出一种基于云模型的链路质量预测机制.通过收集不同场景下的链路质量样本,采用自适应高斯云变换对训练样本中的 RSSI(received signal strength indication),LQI(link quality indicator),SNR(received signal strength indication)及PRR(packet reception rate)进行链路划分;考虑到传感器节点的资源受限问题,采用 Apriori 算法对划分后的链路质量参数 RSSI,LQI,SNR 及 PRR 进行关联规则挖掘;在此基础上,基于三维云正向发生器预测链路质量.仿真结果表明,与基于 BP 神经网络的预测方法相比,提出的链路质量预测机制具有较高的预测精度.     

人像照片的美感质量评价

随着机器学习理论和图形图像处理技术的不断发展,在计算机视觉和计算美学领域中人们越来越关注如何建立自动评价和判断图片美感质量的系统.该系统将可用来补充和完善原有对照片只有主观美感质量评价的这一问题.对人像照片美感质量的客观评价进行研究,提出了25种能够较好反映人像类照片美感质量的特征,并使用支持向量机、Adaboost、随机森林等多种分类器来进行机器学习和评价,对提出的特征值集合进行十交叉检验并探讨了哪些特征对美感评价有较强影响等问题.最后,通过与现有研究结果进行对比分析后得出,当采用所提出的25种特征进行人像照片美感质量评价和分类时有更高的准确率,即使用于机器学习的训练数据集数目较少时仍能保持较高的准确率.     

多装配特征影响下的装配质量特性预测方法

针对现有产品装配过程中一次装配成功率难以保证的问题,以灰熵关联分析与粒子群—BP神经网络为建模工具,采用灰熵关联分析对装配特征进行筛选,找出影响产品装配质量的关键装配特征,缩减预测模型的规模,应用粒子群—BP神经网络实现产品装配质量的预测.以某型外圆磨床的砂轮架装配为例,验证了该方法的有效性.