基于三维激光扫描技术的临近爆破施工隧道变形监测方法

为精确分析临近爆破作业点的隧道内壁变形情况,针对含有较多管线的隧道,提出一种简洁高效的切片提取分析方法。采用标靶与ICP结合的点云配准方法,采取多种滤波方式结合的方法去除隧道既有管线、离散点等噪声点,提出总体最小二乘(TLS)的方法拟合隧道地面平并得出其参数α、β、γ,利用垂直关系求出隧道基准面参数α′、β′、γ′,计算出诸多点云法向量后寻找到夹角小于2°的最佳基准面,设置固定距离d进行切片提取,依据提取的切片点云获取其重心坐标、重心距等几何参数,对同期数据分析以及多期数据间比较,得出采用点云切片的算法可以精细分析隧道各位置变形情况、且随着测距测角增大,误差会逐渐增大的结论。     

基于云平台的智慧学习系统的设计与应用

"智慧学习"整合了智能信息技术与丰富的学习资源及学习活动,是继远程学习、数字学习、移动学习、泛在学习之后的第五次教育信息化浪潮,已经成为现代教育改革的热点和重要政策导向。该文详细阐述了智慧学习的演变过程、五大特点及四项关键技术,在此基础上,提出一种"基于云平台的智慧学习系统"的设计结构和功能模型,实现整套系统后将其应用于对外汉语教学环境中。该系统整合了云计算、情境感知、机器学习等技术,集学习情境感知、智慧录播、资源共享、学习表现预测、内容规划推荐等多种功能于一体,以期突破传统教学模式、优化教学资源呈现形式,让线上、线下深度融合,全面激发课堂中教与学的潜力。经实验验证,该系统对于优化教学过程、提升教学效果有较好的促进作用。     

系统性改进基于物品的协同过滤算法的研究

传统基于物品的协同过滤算法在实际应用中存在一定的缺陷,如热门的物品与其他物品之间有很大的相似度,用户多活动时有对相似度的干扰等问题,导致推荐效果不理想。文中针对该问题进行了研究,并提出通过降低热门物品权重,减少用户活动干扰相似度的影响,物品相似度矩阵归一化等多种方式进行系统性改进算法,通过实验结果验证,在一定程度明显提高了推荐质量。     

显隐信息协同的多视角极限学习模糊系统

多视角数据正在越来越多地应用于各种建模任务,但当前的多视角模糊系统建模方法,主要集中于实现各个显性视角的合作,还未能充分探讨和利用各视角间共享的隐信息。针对此,对如何引入各个显性视角共享的隐空间信息来实现显隐视角协同的模糊系统建模进行了研究。具体地,基于岭回归极限学习模糊系统(ridge regression extreme learning fuzzy system,RR-EL-FS)模型,引入隐空间信息实现显隐视角协同学习来对RR-EL-FS进行学习,最终开发出具有显隐视角协同功能的岭回归极限学习模糊系统预测模型(ridgeregression extreme learning fuzzy system with cooperation between visible and hidden views,RR-EL-FS-CVH)。该方法较之以往相关的多视角建模方法能更好地利用隐空间的有效信息,从而能够进一步提高受训模型的泛化性能。大量的实验结果亦验证了所提方法的有效性。     

阿尔金南段断层解译并可视化表达

阿尔金构造带地处西北,呈北东-北东东向延伸,构造活动强烈断层发育。收集前人资料并结合遥感影像对阿尔金南段北东向断层期次及性质进行解译,并将其可视化。传统的研究对象是北东东断层带,发现了研究区北东27°断层带,精确了构造格局,有利于阿尔金岩群解体以及从次一级构造层次上揭露了阿尔金大地构造运动发展过程。     

基于云平台的数字证书互认互通

文章主要介绍贵州省公共资源交易领域中数字证书交叉互认,实行一地注册、多地共享的数字证书"一证通"模式,探索建立数字证书的跨区域互认机制,推动建设区域一体化的网络信任体系。     

核子空间投影和广义特征值分解的云数据隐私保护

云数据及大量网络数据需要在保护用户隐私的前提下进行统计和分析,对此提出核子空间投影和广义特征值分解的云数据隐私保护算法。将云数据进行数学化建模,该算法将隐私保护作为数据转换问题进行处理,转换问题分为隐私不敏感任务和隐私敏感任务两类。该算法形成类间散布矩阵,寻找子空间维度来解决特征值分解问题,并对广义特征值排序,得到广义特征向量对应的最大广义特征值;对云数据进行转换,实现数据隐私保护。实验结果表明,该方法能够实现用户隐私保护,并且核广义特征值分解算法优于子空间隐私保护算法,且两种隐私保护算法都优于其他隐私保护方法。