一种基于深度学习的智能威胁评估算法

在现代信息化战争中依据战场态势变化进行合理威胁评估，对实现指挥系统自动化具有重要意义。为了克服传统规则算法评估能力的局限，设计了一种基于深度学习的新型智能威胁评估算法。首先设定了防空威胁评估指标选取原则，在此基础上从多个不同角度出发建立了反映空中目标威胁的指标体系，然后构建深度神经网络模型予以解决。新算法的优点在于威胁评估快速可信、易于实现，且对于不断变化的空情威胁可进行持续更新优化。最后，通过典型作战场景的仿真数据验证了模型的有效性和可行性。     

用于社交推荐的增强影响扩散模型

随着网络上创建连接、协作、共享的全新变革方式的出现,互联网上丰富的社交行为现象引起了研究者和实践者的关注.近年来,随着社交网络平台的普及与推广,基于社交网络的推荐系统也成为了个性化推荐领域的研究热点之一,社交推荐系统可以利用社交网络来缓解传统的推荐算法中数据稀疏性问题.在社交网络中,社交关系影响起着重要作用,而用户信任是社交关系形成的基础,每一个用户会受到其信任的用户影响,这些被信任的用户也会被自己的社交关系所影响,这就表明了联系在一起的用户会相互影响,导致社交联系之间的用户偏好具有相似性.用户的信任关系影响着用户偏好的推断,同时用户受到其信任用户的社交关系影响,而这些社交关系影响在社交网络中递归传播和扩散.因此,基于社交推荐算法研究的关键就在于信任信息的挖掘和利用.在基于社交网络的推荐领域中,比较有代表性的模型为Diff Net,该模型未充分考虑到信任问题,同时,在递归计算长距离的社交关系时,有额外的噪声,影响推荐预测的质量.本文提出了基于Diff Net改进的社交推荐模型-EIDNet.首先,该模型在模拟社交关系影响扩散过程时,通过用户对物品的历史交互记录建立用户间的信任关系,并融...     

基于改进Faster R-CNN及YOLO的大角度车牌识别算法

随着大数据时代的到来,智慧城市等一系列概念的提出,人工智能开始在城市各个角落得到广泛应用。其中,车牌识别作为城市道路交通重要的一环,也取得了重大突破。基于深度学习的车牌识别一经提出,各类算法应用于车牌检测及识别上,对比于传统的车牌识别,大大提高了识别的速率和准确率。然而,在非限制条件下,如大角度车牌识别准确率仍有提升的空间。提出了一种改进的FasterR-CNN与YOLO的深度学习车牌识别算法,将对大角度下的车牌识别准确率达到了99.7%。由于是轻量型的框架,为后续的移动设备部署工作提供了便利。     

边坡软岩崩解特性试验研究

通过对不同风化程度的泥质粉砂岩进行室内试验研究,结果发现室内干湿浸水试验状态下,干湿循环作用对泥质粉砂岩的崩解特性影响很大。风化后的泥质粉砂岩,崩解后不同粒径的含量都成呈上升趋势,但是强风化泥质粉砂岩崩解量,均高于风化程度较轻的岩石。从崩解的微观机制上分析,粘土矿物含量、胶结物类型等对崩解的发生起了主要的内在作用;风化作用促使了粘土矿物含量的增加,加速了软岩的崩解。     

湖南川口白水矿区钨矿成矿机制研究

白水钨矿是川口钨矿田新近发现的一重要钨矿区。文章通过对该矿区成矿地质特征的综合研究,分析了矿化富集规律和控矿条件,对成矿机制进行了探讨。研究认为白水钨矿受高涧群架枧田组板岩及中侏罗世道士仙单元中-细粒白云母花岗岩控制明显,是在深部高温幔汁或岩浆沿断裂构造减压带向上侵入后,所产生的构造空间内富集成矿。