三维时态技术在历史文化街区保护规划中的应用

为了评估和展示三维时态技术在历史文化街区保护规划中的重要作用,通过三维时态城市规划管理系统,在辅助街区保护规划、支撑全面的现状与历史数据、提供规划编制依据和服务于规划方案审批四个方面,提供的直观、完整、准确的功能和数据支持,展现了三维时态技术在天津市历史文化街区保护规划中的实际应用情况。可以看出,三维时态技术可以实现信息的集中管理、维护、展示以及信息的快速查看、统计汇总与数字化分析,为历史文化街区的保护规划与城市管理提供了一种新的高效的方式。     

基于网页上下文的Deep Web数据库分类

讨论了提高Deep Web数据库分类准确性的若干新技术,其中包括利用HTML网页的内容文本作为理解数据库内容的上下文和把数据库表的属性标记词归一的过程.其中对网页中的内容文本的发现算法是基于对网页文本块的多种统计特征.而对数据库属性标记词的归一过程是把同义标记词用代表词进行替代的过程.给出了采用分层模糊集合对给定学习实例所发现的领域和语言知识进行表示和基于这些知识对标记词归一化算法.基于上述预处理,给出了计算Deep Web数据库的K-NN(k nearest neighbors)分类算法,其中对数据库之间语义距离计算综合了数据库表之间和含有数据库表的网页的内容文本之间的语义距离.分类实验给出算法对未预处理的网页和经过预处理后的网页在数据库分类精度、查全率和综合F1等测度上的分类结果比较.     

基于非均衡数据层次学习的案件案由预测方法

案件案由是对案件所涉及法律关系性质的描述,科学、完善的案由设置有利于正确适用法律,是人民法院实行案件分类管理的重要途径.案件案由预测技术指基于案件案情的文本描述由计算机自动给出案件所属类别.在案件属性预测研究中,由于低频类别的样本数量较少且难以学习相关特征,因此已有方法在数据处理部分通常会对低频类别样本进行剔除.然而,在案件案由预测问题中,关键的挑战正是如何对属于低频案由的案件做出准确预测.为此,文中提出了一种基于非均衡数据层次学习的案件案由预测方法.在案件案由预测中,根据案由层次结构将案由划分为一级案由和二级案由,二级案由中的大量尾部类别被汇聚成上层样本数较多的大类,进而通过层次学习的方式来实现二级案由的预测,使二级案由有一级案由的信息支撑.最后,引入调整数据不平衡的损失函数来实现案件案由的预测.实验结果表明,所提方法整体优于对比方法,其平均精确率比现有方法提高了4.81％,这表明通过层次学习和引入非均衡数据损失函数能较好地解决案件案由预测问题.     

面向主题爬取的多粒度URLs优先级计算方法

垂直检索系统中主题爬虫的性能对整个系统至关重要。在设计主题爬虫时需要解决两个问题一是计算当前页面与给定主题的相关度, 二是计算待爬取URLs的访问优先级。对第一个问题,给出利用页面的主题文本块和相关链接块的相关度计算方法; 对第二个问题, 给出基于主题上下文和四种不同的粒度(即站点级、页面级、块级和链接级)的优先级计算方法。在此基础上, 提出基于上述方法的主题爬取算法。实验证明, 新算法在不增加时间复杂度的前提下, 在查准率和信息量总和方面明显优于其他三种经典的爬取算法。     

一种基于LDA的Web论坛低质量回帖检测方法

为了过滤Web论坛中的低质量回帖,提出了一种新的基于LDA(latent Dirichlet allocation)的低质量回帖检测方法.不同于以往的方法,该方法在对回帖进行质量分类时使用了两类特征:语义特征和统计特征.提出并定义了垃圾/非重要(J/Ⅰ)主题比例、主题不确定度和主题相关度3种语义特征.为克服TF·IDF方法在表示稀疏文本语义上的局限性,语义特征在LDA主题空间上计算.另外,统计特征包括浅层特征、句法特征和论坛专有特征.由于检测回帖质量可被看作二元分类问题,训练SVM分类器来区分出低质量回帖.在3个不同数据集上的实验结果表明,新方法在精确率、查全率和F1测度上均优于已知的方法.     

基于衰退理论的Flickr热点事件检测方法

该文提出了一种基于衰退理论对Flickr数据进行热点事件检测的方法。该方法首先将从Flickr图像中提取的视觉词汇(Visual Words)与图像的文本信息加权合并成文档。然后训练LDA模型获得文档的主题分布作为其最终向量表示。在此基础上提出了一种改进的Single-Pass算法进行事件检测,该算法不仅考虑了图片的地理位置信息,而且基于衰退理论(Aging Theory)对检测到的事件进行生命周期建模,以便计算事件在每个时间段的能量值。最后,根据能量值进行事件排序,获得给定时间段内的热点事件。在真实Flickr数据集上的实验结果表明所提出的方法在精确率、召回率和F₁测度上优于传统事件检测方法。     

用户评论中的标签抽取以及排序

对于一个实体(产品或者商户),往往伴随着成千上万的用户评论。如何从这些冗杂的评论信息中抽取能够描述此实体的精华信息是研究的热点问题。该文提出了一种能够为每个实体抽取特征标签的方法,并且语义去重,保证标签在语义空间内相互独立。首先,对于每个实体的所有评论,进行中文分词、词性标注,并且做依存句法分析。然后,根据每个句子中的依存关系,抽取关键标签,构成此实体的标签库,并且对标签库进行显式语义去重。最后通过K-Means聚类以及Latent Dirichlet Allocation(LDA)主题模型将每个标签映射到语义独立的主题空间,再根据每个标签相对该主题的置信度进行排序。通过以上步骤,可以为每个实体抽取语义独立的关键标签描述,实验中,该文通过对返回标签列表的准确性以及语义多样性进行了统计分析,验证了标签抽取方法的可行性和有效性。     

圆形磁链轨迹下的逆变器驱动脉冲设计

以给定最高频率f1max下6拍180°控制的磁链六边形外切圆为磁链轨迹控制目标,通过对逼近圆形旋转磁场的磁链线性组合规划,给出了各扇区电压空间矢量的组合和作用时间,并将非零电压矢量作用时间定义为磁链时间分量,将零电压空间矢量作用时间定义为压频时间分量,论证了任意频率下,维持非零电压矢量作用时间不变,即磁链时间分量不变,可维持定子磁链恒定;调节零电压空间矢量作用时间,即压频时间分量,可进行电压频率协调控制。该方法没有与空间角度相关的时间计算,是一种简化实用的SVPWM调制方法。     

路面状况与造价的灰色预测研究

路面使用性能预测是路面管理活动中技术经济分析不可缺少的内容.为了提高路面状况预测精度,体现路面衰变的发展,应用灰色状态马尔科夫模型对路面使用性能进行预测.研究表明,该模型在数据较少的情况下,可以提高预测精度,实现动态预测,从而把有限的资金分配到最需要采取措施并能取得最佳经济效果的路段上,合理利用建设资金.应用GM(1,N)模型对路面寿命周期各费用的发展趋势进行预测,实现造价的主动控制和寿命周期费用最少.     

居住组团模式日照与密度的研究

作者根据我国居住区规划中最常见的组团布局形式,抽象出五种居住组团的基本模式,在计算机上建立各自的数学模型,编制出不同日照、朝向和层数条件下建筑密度的计算程序,绘制出密度与层数、朝向及日照之间的关系线,并提出了各种层数在不同日照条件下可能达到的密度范围,供居住区规划及设计人员参考。