一种针对类别数据分析的平行坐标改进方法

针对类别数据在传统平行坐标系中的映射重叠问题，提出类别统计和数据累积式偏移映射的平行坐标改进方法。该方法首先统计多维数据中的各类别数据的频次，使用直方图表示其记录数，将直方图与平行坐标相结合提出改进平行坐标。然后提出一种类别数据的数据累积式偏移算法，将映射在一点的数据均匀分布在坐标轴上的一定区域中，区域的范围根据数据记录数确定。最后设计实现可视化分析系统，通过改进平行坐标实现对数据集的筛选、条件交叉分析、类别间数据分析和维度间数据分析；通过联动视图和弦图两种方式实现每两个维度间的对比分析；通过字云显示每一维度的频次分布。案例数据集实验结果表明，该方法能在平行坐标中实现各维度中类别间的对比、各维度中记录数排序，以及对筛选数据集的分析，展示类别型数据维度间的关联关系。     

太赫兹光谱技术快速识别与检测大米中沙蚕毒素类农药残留

建立透射式太赫兹时域光谱(THz-TDS)技术结合主成分分析(PCA)对大米中3种沙蚕毒素类农药(杀螟丹、杀虫磺和杀虫单)残留进行快速识别和检测。基于聚乙烯为基质获取杀螟丹、杀虫磺和杀虫单的THz特征吸收峰,进行物质识别和定量分析。以大米为基质,分别添加杀螟丹、杀虫磺和杀虫单,借助PCA分析进行检测和识别。结果表明,杀螟丹、杀虫磺和杀虫单的THz吸收谱图中存在特征吸收峰(1.95,1.19,1.70 THz),为物质识别提供了依据。在0.002%~16.667%范围,1.95,1.19,1.70 THz处特征峰吸收值与质量分数具有良好的线性关系,相关系数均高于0.9599。以大米粉为基质,PCA分析实现了对0.002%~16.667%添加范围THz吸收谱的完全区分以及0.002%低质量分数添加下3种沙蚕毒素类农药的识别。透射式THz-TDS技术可实现农产品中沙蚕毒素类农药残留的快速识别与检测,试验结果为该技术在农产品中农药残留的检测提供了试验依据。     

基于参数化模型的FPGA时钟网络设计和优化

本文在FPGA时钟网络（Clock Distributed Network,CDN）关键结构尺寸的参数化建模基础上,提出一种针对全定制FPGA CDN的设计和优化方法.本文所建立的参数化模型将结构尺寸分为拓扑结构和电路与互连两类,分别给出了这两类尺寸参数的设计原则.在标准CMOS 0.13μm工艺下,对H树型、鱼骨型以及混合型三种类型时钟网络设计了2组结构参数,分别代表优化前和优化后,对比分析延时、偏斜、功耗和面积等性能参数.实验结果显示：混合型结构在绝对延时和时钟偏斜上减小最多,分别达到20.89%和63.20%;鱼骨型结构的面积减小达到50.14%;H树型结构的绝对延时和功耗则均降低了7.37%和8.33%.以上结果充分证明了本文所提设计优化方法的有效性.     

基于深度学习的农作物病虫害图像识别APP系统设计

为准确有效识别出农作物病虫害类别及位置,构建一款农作物病虫害图像识别App系统,为广大农户、研究人员及管理者提供智能信息服务。该系统基于Android平台开发,在所收集的大量病虫害数据集上,开展了Darknet、YOLO等深度网络模型训练和测试,并使用批量正则化、维度聚类和课程设计学习等技术优化模型,实现了181种作物病虫害图像的在线识别检测,为复杂环节下农作物病害及虫害在线识别、监管防控、综合治理等提供技术依据。     

基于深度学习的三维数据分析理解方法研究综述

基于深度学习的三维数据分析理解是数字几何领域的一个研究热点.不同于基于深度学习的图像分析理解,基于深度学习的三维数据分析理解需要解决的首要问题是数据表达的多样性.相较于规则的二维图像,三维数据有离散表达和连续表达的方法,目前基于深度学习的相关工作多基于三维数据的离散表示,不同的三维数据表达方法与不同的数字几何处理任务对深度学习网络的要求也不同.本文首先汇总了常用的三维数据集与特定任务的评价指标,并分析了三维模型特征描述符.然后从特定任务出发,就不同的三维数据表达方式,对现有的基于深度学习的三维数据分析理解网络进行综述,对各类方法进行对比分析,并从三维数据表达方法的角度进一步汇总现有工作.最后基于国内外研究现状,讨论了亟待解决的挑战性问题,展望了未来发展的趋势.     

基于聚焦损失与残差网络的远程监督关系抽取

基于卷积神经网络的远程监督关系抽取方法提取的特征单一,且标准交叉熵损失函数未能较好处理数据集中正负样本比例不均衡的情况。为此,提出一种基于深度残差神经网络的远程监督关系抽取模型,通过改进交叉熵聚焦损失函数,提取句子中的深层语义特征,同时降低损失函数中负样本的权重,避免在NYT-Freebase标准数据集中引入NA关系类别的噪音。实验结果表明,该模型能增强深度残差神经网络对含噪音数据的表示学习能力,有效提高远程监督关系抽取任务的分类准确率。     

基于Canny算子和SVM的瓶盖缺陷检测系统研究

针对人工检测瓶盖表面黑点易出现漏检的问题,设计了基于Canny算子和SVM的瓶盖缺陷检测系统,给出系统总体架构,阐述系统软硬件设计思路,重点研究Canny算子与SVM相结合的瓶盖缺陷识别技术.实验结果表明,相对于传统人工瓶盖黑点的缺陷检测,设计的系统提高了缺陷识别的准确率.     

多核片上系统时钟网络结构模型与仿真分析

对多核片上系统(MPSoC)而言,随着集成度和性能的提升,时钟网络的结构愈发重要.研究了基于结构建模的多路全局/局域时钟网络的结构建模与分析.通过建立多级级联,分别从主干、支干和接入三层对时钟网络的结构进行建模.针对运算单元接入数、单行中肋排数目、运算单元中输入时钟数目以及时钟区域数等几方面,评估了时钟网络性能.以Stratix V E FPGA为例对时钟网络综合分析,分析结果表明,四象限的对称结构权衡了多项性能指标,是最优的时钟网络结构,可以作为一种通用结构应用在目前主流MPSoC上.