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1.
为了模拟信息在微博环境中的传播情况,根据微博用户行为(发布、关注、转发和评论等)和微博内容,提出一种融合用户行为和内容的微博用户影响力算法。通过对微博用户行为的分析,得到行为因子数据,进而计算出用户影响力的权值。利用微博用户内容建立词共现矩阵,继而运用狄利克雷分配(LDA)模型进行潜在主题分布的识别,通过KL(Kullback Leibler)散度的方法得到用户之间的相似性,最后结合用户影响力权值,得到用户的影响力。实验表明,此算法较为有效。  相似文献   
2.
提出一种基于受限约束范围标签传播的半监督学习算法。首先利用相似性矩阵计算得出概率转移矩阵,进而通过概率转移矩阵得出受限约束范围。然后在约束范围内利用半监督学习框架下的标签传播算法计算基于路径的相似性,路径相似性决定了标签传播的重要路径。由于只使用几条重要的传播路径使得算法中省去计算每一条路径的相似度,计算复杂度大大减少。最终使得标签在带标签数据与未标签数据之间通过几条重要的路径之间传播。实验已经证明此算法的有效性。  相似文献   
3.
通过对绝缘油色谱分析所有传统脱气方式的综合分析,从理论和实践两个方面介绍了一种基于顶空取气方式的新型脱气技术及其装置,该脱气装置在保留传统机械振荡法方式的优点的同时,通过配置外置的取气和进样装置,和单独的色谱仪连接实现从脱气到进样的全自动化操作。整机采用智能化控制系统,可以完成对油样定位进行精确控制,且加热、温控、定时振荡、延时报警均由微机自动控制。为保证设备实用性和准确性满足相关标准的要求,对温控精度、温控准确性、油样准确性方面分别进行了试验验证,证明系统能够满足设计要求。该装置的研制成功,将对绝缘油色谱分析向自动化领域发展,起到非常积极的推动作用,具有很好的推广价值。  相似文献   
4.
5.
马慧芳 《硅谷》2014,(24):201-202
电力计量作为供电企业中经营管理的基础部分,也是企业与用户之间信任度的重要纽带,影响着企业日常的经营和管理工作。电力计量的准确与否不仅关系到电力企业经营管理的水平和未来的经济,提高电力计量的准确性不但可以为电力企业带来更高的经济收入,也可以带来经济效益,也与其他的行业和用户的正常生产生活息息相关。本文主要从电力计量的特点出发,根据新形势发展的需要,透彻的分析当今电力计量存在的问题,找出问题发生的原因,针对性的给出合理化的解决对策。  相似文献   
6.
马慧芳  王博 《计算机工程》2013,39(3):191-196
为更好地利用微博结构化社会网络方面的信息,提出一种基于增量主题模型的微博在陑事件分析算法。通过设计增量过程,保留已有的训练信息,采用自适应非对称学习算法融入新微博内容与用户关系。实验结果表明,该算法可在短暂的时间内建模,并有效提高事件分析的性能。  相似文献   
7.
对电流互感器故障进行了诊断与分析。  相似文献   
8.
属性图中的社区搜索是一种局部社区发现方法,本质是基于用户提供的查询节点返回包含查询节点且在结构内聚的同时属性与查询属性相似的个性化子图.该任务有助于用户更好地理解社区是如何形成的以及社区形成的原因.提出了一种融合结构-属性交互二部图随机游走机制,有效地支持属性图中的社区搜索.具体地,首先基于网络拓扑结构构建结构概率转移矩阵;其次探索结构与属性交互形成的二部图定义2阶段的节点-属性-节点概率转移矩阵,将其与结构概率转移矩阵有效融合得到属性图的概率转移矩阵;最后设计重启随机游走方法,基于融合结构和属性的并行电导值精准查询社区.在真实数据集和人工数据集上的实验表明了本文方法的有效性.  相似文献   
9.
漪汾苑小区的7个组团从批准规划直到建设初期,一直用A、B、C、D、E、F、G7个英文大写字母代替,与漪汾苑这个总体名称很不协调。为此,于1992年10月,由市地名办、市综合开发公司和太原日报社联合举办了漪汾苑小区组团有奖征名活动,公开向全社会征集名称,经过有关方面专家组成的评委们反复筛选,  相似文献   
10.
目的 将半监督对抗学习应用于图像语义分割,可以有效减少训练过程中人工生成标记的数量。作为生成器的分割网络的卷积算子只具有局部感受域,因此对于图像不同区域之间的远程依赖关系只能通过多个卷积层或增加卷积核的大小进行建模,但这种做法也同时失去了使用局部卷积结构获得的计算效率。此外,生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)中的另一个挑战是判别器的性能控制。在高维空间中,由判别器进行的密度比估计通常是不准确且不稳定的。为此,本文提出面向图像语义分割的半监督对抗学习方法。方法 在生成对抗网络的分割网络中附加两层自注意模块,在空间维度上对语义依赖关系进行建模。自注意模块通过对所有位置的特征进行加权求和,有选择地在每个位置聚合特征。因而能够在像素级正确标记值数据的基础上有效处理输入图像中广泛分离的空间区域之间的关系。同时,为解决提出的半监督对抗学习方法的稳定性问题,在训练过程中将谱归一化应用到对抗网络的判别器中,这种加权归一化方法不仅可以稳定判别器网络的训练,并且不需要对唯一的超参数进行密集调整即可获得满意性能,且实现简单,计算量少,即使在缺乏互补的正则化技术的情况下,谱归一化也可以比权重归一化和梯度损失更好地改善生成图像的质量。结果 实验在Cityscapes数据集及PASCAL VOC 2012(pattern analysis,statistical modeling and computational learning visual object classes)数据集上与9种方法进行比较。在Cityscapes数据集中,相比基线模型,性能提高了2.3%~3.2%。在PASCAL VOC 2012数据集中,性能比基线模型提高了1.4%~2.5%。同时,在PASCAL VOC 2012数据集上进行消融实验,可以看出本文方法的有效性。结论 本文提出的半监督对抗学习的语义分割方法,通过引入的自注意力机制捕获特征图上各像素之间的依赖关系,应用谱归一化增强对抗生成网络的稳定性,表现出了较好的鲁棒性和有效性。  相似文献   
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