基于语义分割算法的水库漂浮物智能识别

为了满足水库漂浮物强监管的需求，发挥水库水雨情视频监控的优势，将语义分割算法DeepLabV3+应用于水库漂浮物智能识别任务中。首先，通过多要素数据采集方法以及多种图像数据增强方式系统性整合得到水库漂浮物语义分割数据集。然后，提出改进的加权代价函数，以适应数据集中各类的总像素数量不平衡的问题。实验结果表明，通过规范采集与多种数据增强建立的数据集，以及改进的加权代价函数，提高了水库漂浮物语义分割模型的准确率。所提模型像素准确率平均值、平均交叉比分别可达到95.21%、91.03%，通过微信企业号实现的移动监管，可为水利相关部门对水库漂浮物进行及时的智能监控预警提供新的技术方案。     

拉丁藏文字转写成UNICODE藏文字的算法研究

文中对拉丁藏文字和传统藏文字结构进行了分析,建立了271个藏文字部件库和相应对照库,根据对照库和拉丁藏文字的特点,提出了拉丁藏文字转换为传统藏文字的算法,该算法简化了拉丁字母与Unicode藏文字母之间的转换过程,降低了算法复杂度。试验表明除了藏文梵文外,对现代藏文字的转换准确率达到了100%。     

基于智能体的音乐传播模型仿真分析

为了提高音乐传播效率,设计一种基于智能体的音乐传播模型,模型主要由音乐传播环境类、音乐传播智能体类两种智能体类构成。音乐传播智能体类的属性主要分为传播意愿程度、传播机率、再传播机率、传播次数和自身等级;音乐传播环境类的属性即为音乐传播智能体类的参与度。两种智能体类主要通过音乐信息传播交互规则实现音乐传播。研究发现,音乐信息价值越大,音乐传播智能体的数量越多,则音乐传播智能体间的音乐信息传播速度越快;音乐信息价值较大,传播群体的传播意愿程度也会出现明显的上升。与同类传播模型相比,基于智能体的音乐传播模型的传播效率较快,使用价值显著。     

基于FlexSim的某汽车零部件配送中心的仿真研究

以FlexSim仿真平台为基础,定量分析了浙江某汽车零部件配送中心存在搬运距离长,物流路线迂回与交叉等问题.为解决这些问题,设计了两种将订单分配到由打包生产线规则(AB)和3种叉车搬运路径(Ⅰ,ⅡⅢ)组合的方案中,运用FlexSim对6种方案进行仿真分析,比较了不同方案的订单生产周期及总搬运距离等,最终选择A-Ⅲ方案作为改善方案.研究结论能为企业改善生产周期提供决策依据,有利于提升企业的竞争力.     

基于情感分析的文本检索系统的研究

针对目前文本挖掘的情感分析方法的准确性、实时性、提取等问题,构造一种神经网络混合模式,使用记忆神经网络和卷积神经网络对文本特性的提取,再利用情感分析方法进行挖掘。实验表明对文本挖掘的准确性提高了,这种模式在应用中有很大的实用性。