融合重检测机制的卷积回归网络目标跟踪算法

针对基于人工特征的背景感知相关滤波（CACF）算法在形变、运动模糊、低分辨率情形跟踪效果较差以及跟踪器遇到严重遮挡等情形容易陷入局部最优而导致跟踪失败的问题，提出一种融合重检测机制的卷积回归网络（CRN）目标跟踪算法。在训练阶段，将相关滤波作为CRN层融入进深度神经网络，使网络成为一个整体进行端到端训练；在跟踪阶段，通过残差连接融合不同网络层及其响应值，同时引入重检测机制使算法从潜在的跟踪失败中恢复，当响应值低于给定阈值时激活检测器。在数据集OTB-2013上的实验表明，所提算法在50个视频序列上精确度达到88.1%，相比原始CACF算法提高9.7个百分点，在具有形变、运动模糊等属性的视频序列上相比原始算法表现更优秀。     

多关系社交网络中社团结构发现算法

社交网络的节点之间存在着多种关系,这些关系共同决定了网络中节点的社团结构划分。为了准确地发现多关系社交网络中的社团结构,通过研究信息在多子网复合复杂网络模型上的传播过程,提出了一种多关系网络中的社团结构发现算法。该算法基于多子网复合复杂网络模型建立的多关系社交网络,利用信息在多关系社交网络中的传播过程,将网络中的节点转化成能够被聚类算法处理的向量形式,进而采用聚类算法完成多关系社交网络中的社团结构划分。该算法综合考虑了网络中多种关系的相互作用以及异质节点间的相互影响,得到的传播信息量矩阵表示了各节点在整个网络中的影响力,并将影响力相似的节点划分到同一个社团结构中。实验结果显示,与传统社团结构发现算法相比,该算法不仅在准确度上有所提高,还能将异质节点划分到一个社团中,可以根据用户不同需求挖掘出多关系社交网络中的隐藏信息。     

基于定量-构效关系预测含低碳酯二元共沸物的共沸温度

为了能够快速、准确地获取含低碳酯二元共沸物的共沸温度,以102种含低碳酯二元共沸物为研究样本,从分子角度出发,基于定量-构效关系原理对共沸温度与其分子结构信息之间的内在定量关系开展了理论研究,建立了多个共沸温度预测模型。通过对模型的拟合能力、显著性及标准误差进行比较和分析,得到最佳的共沸温度预测模型是由6个分子描述符所构建的模型;再利用留一交叉验证法、测试集及Williams图对该模型进行内部验证、外部验证及应用域分析,并将本文所建的模型与文献报道的同类模型及UNIFAC模型进行比较。研究结果显示:共沸温度预测模型具有稳定性好、预测精度高及泛化推广能力强等优点。     

融合信任和基于概率矩阵分解的推荐算法

针对推荐精度不准确、数据稀疏、恶意推荐的问题，提出融合信任基于概率矩阵分解（PMF）的新推荐模型。首先，通过建立基于信任的协同过滤模型（CFMTS）将改进的信任机制融入到协同过滤推荐算法中。信任值通过全局信任及局部信任计算获得，其中局部信任利用了信任传播机制计算用户的直接信任值和间接信任值得到，全局信任采用信任有向图的方式计算得到。然后，将信任值与评分相似度融合以解决数据稀疏、恶意推荐的问题。同时，将CFMTS融入到PMF模型中以建立新的推荐模型——融合信任基于概率矩阵分解模型（MPMFFT），通过梯度下降算法对用户特征向量和项目特征向量进行计算以产生预测评分值，进一步提高推荐系统的精准度。通过实验将提出的MPMFFT与经典的PMF、社交信息的矩阵分解（SocialMF）、社交信息的推荐（SoRec）、加权社交信息的推荐（RSTE）等模型进行了结果的对比和分析，在公开的真实数据集Epinions上MPMFFT的平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）比最优的RSTE模型分别降低2.9%和1.5%，同时在公开的真实数据集Ciao上MPMFFT的MAE和RMSE比最优的SocialMF模型分别降低1.1%和1.8%，结果证实了模型能在一定程度上解决数据稀疏、恶意推荐问题，有效提高推荐质量。     

基于SPSS数据分析的影响旅游地区发展的主要因素分析

本文主要分析北京、天津、河北、山西、辽宁、吉林、上海、江苏、浙江、安徽、福建等11个地区的基本设施建设投资、消费价格指数、公共交通人数、AAAA级旅游景点数、住宿、餐饮业服务人数、接待入境旅游人数、旅游外汇收入、园林、绿地面积等8个因素对各地区旅游业发展的影响程度,根据2015年(中国统计年鉴)的相关数据,首先进行相关分析,分析各变量之间的相关性,其次利用多元统计方法中的主成分分析方法和因子分析方法,借助SPSS软件,提取出3个影响旅游业的主要因素最后构造这3个主要因素与8个可控因素之间的线性方程及综合得分函数,通过Excel计算出各个地区的综合得分。     

基于注意力机制与文本信息的用户关系抽取

随着社交媒体的发展,用户之间的关系网络对于社交媒体的分析有很大的帮助。因此,该文主要研究用户好友关系检测。以往的关于用户好友关系抽取的研究主要基于社交媒体上的结构化信息,比如其他好友关系,用户的不同属性等。但是,很多时候用户本身并没有大量的好友信息存在,同时也不一定有很多确定的属性。因此,我们希望基于用户发表的文本信息来对用户关系进行预测。不同于以往的潜在好友推荐算法,该文提出了一种基于注意力机制以及长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)的好友关系预测模型,将好友之间的评论分开处理,通过分析用户之间的评论来判断是否具备一定的好友关系。该模型将好友双方信息拼接后的结果作为输入,并将注意力机制应用于LSTM的输出。实验表明,用户之间的评论对于好友关系预测确实有较大的实际意义,该文提出的模型较之于多个基准系统的效果,取得了明显的提升。在不加入任何其它非文本特征的情况下,实验结果的准确率达到了77%。     

基于词对建模的句子对齐研究

句子对齐是将源文本中的句子映射到目标文本中对应翻译的过程。在神经网络的框架下,基于相互对齐的源端和目标端句子中包含大量相互对齐的单词,提出一种句子对齐方法。使用门关联网络捕获源端句子和目标端句子词对之间的语义关系,并通过语义关系来确定源端句子和目标端句子是否对齐。对非单调文本进行对齐评估,结果表明,该方法F1值达到93.8%,有效提高了句子对齐的准确率。     

一种位置关系约束的异源图像匹配算法设计

为解决无人机植保过程中由于无光照或无信号造成的定位不准问题,文中介绍了一种基于红外与可见光图像匹配算法。该算法首先对可见光图像选取两处显著性区域,其次利用两区域的位置关系约束,生成将两区域包络的矩形作为模板,最后使用简化的协方差相关算法快速计算出定位坐标。实验表明,利用显著性区域位置关系的模板匹配比单个显著性区域匹配的鲁棒性更好,简化的协方差算法能够有效减少运算量。     

利用双天线相位差的ADS-B欺骗式干扰检测方法

广播式自动相关监视技术相比于传统监视系统具有定位精度高、更新速率快和设备成本低等优点，受到国际民航组织的大力推广。但由于其共享开放式的特点使得系统容易受到各种欺骗式干扰的影响，严重威胁空中交通安全。本文提出了一种利用双天线相位差进行欺骗式干扰检测的方法:对同一信源广播的一组位置消息，首先根据其广播内容计算一组表征目标相对于接收机方向变化的量；其次根据双天线之间的相位差计算一组同样表征此方向变化的量；最后通过两组变量的相关系数判别真实目标和欺骗干扰。此外，针对与空中真实目标ICAO地址相同的虚假ADS-B消息可能导致的误检测，我们也提出了信源一致性检测方法。本文方法不需要估计信号来向，对天线的幅相误差稳健，仿真实验和实测数据均验证了方法的有效性。      

多装配接口的三维装配模型检索方法

针对三维模型装配时存在的多接口连接方式,提出一种多装配接口的三维装配模型检索方法.首先对三维装配模型进行属性邻接图的表达,并根据装配体零件之间的接口配合关系定义共轭子图;然后针对装配模型构成的图集进行图顶点的序列化,降低顶点匹配过程中的遍历次数;在此基础上,将装配模型的检索转化成查找符合共轭子图的属性邻接图,通过装配模型属性邻接图的图集进行模型检索;最后对频繁子图挖掘方法进行改进,提取出满足多装配接口的三维装配模型.实验结果表明,该方法能够实现多装配接口的三维装配模型检索,可以提取出设计人员所需的三维模型,提高产品的设计效率.