基于信任链的骚扰电话预判技术研究

当前,骚扰电话乱象屡禁不止,严重影响了人民群众的正常生活,甚至威胁到个人财产安全,因此简单有效地识别骚扰电话技术成为亟待解决的问题。区别于现有的对电话号码进行黑白名单标记、大数据分析等识别方法,提出基于信任链的骚扰电话预判技术,从可信度量的角度计算来电号码的可靠程度,并针对高危受害群体的典型应用场景进行分析,通过对骚扰电话的预判,降低其受到电话骚扰甚至电话诈骗的可能性。     

聚类混合型数据的密度峰值改进算法

聚类混合型数据，通常是依据样本属性类别的不同分别进行评价。但这种将样本属性划分到不同子空间中分别度量的方式，割裂了样本属性原有的统一性；导致对样本个体的相似性评价产生了非一致的度量偏差。针对这一问题，提出以二进制编码样本属性，再由海明差异对属性编码施行统一度量的新的聚类算法。新算法通过在统一的框架内对混合型数据实施相似性度量，避免了对样本属性的切割，在此基础上又根据不同属性的性质赋予其不同的权重，并以此评价样本个体之间的相似程度。实验结果表明，新算法能够有效地聚类混合型数据；与已有的其他聚类算法相比较，表现出更好的聚类准确率及稳定性。     

基于函数主成分的函数型数据分类研究

不同属性特征可以反映出数据不同的内在信息,越多的差异性特征对机器识别就更有利,但是越多的特征数目引起数据更高复杂度。针对函数型数据最主要的函数性和导数性这两大特征,本文提出对函数型数据函数特征、一阶导数特征和二阶导数特征的组合集成方法,然后引入函数型主成分分析的方法解决数据的复杂性问题,最后通过函数型主成分距离度量方式,采用k近邻(knn)分类以达到分类的效果。实验分析表明了函数型主成分分析方法与混合多特征组合距离的结合,在函数型数据分类中的有效性。     

APP软件性能效率研究

性能效率是APP软件的重要质量属性，但目前缺乏APP软件性能效率的通用模型。分析了APP软件的性能特征，基于ISO/IEC 25010标准提出了APP软件的性能效率模型，定义了APP软件性能效率的子特性和度量指标。基于提出的APP软件性能效率模型，通过实验对APP软件的性能效率进行了度量及相关分析。     

基于孪生神经网络的时间序列相似性度量

在时间序列分类等数据挖掘工作中，不同数据集基于类别的相似性表现有明显不同，因此一个合理有效的相似性度量对数据挖掘非常关键。传统的欧氏距离、余弦距离和动态时间弯曲等方法仅针对数据自身进行相似度公式计算，忽略了不同数据集所包含的知识标注对于相似性度量的影响。为了解决这一问题，提出基于孪生神经网络（SNN）的时间序列相似性度量学习方法。该方法从样例标签的监督信息中学习数据之间的邻域关系，建立时间序列之间的高效距离度量。在UCR提供的时间序列数据集上进行的相似性度量和验证性分类实验的结果表明，与ED/DTW-1NN相比SNN在分类质量总体上有明显的提升。虽然基于动态时间弯曲（DTW）的1近邻（1NN）分类方法在部分数据上表现优于基于SNN的1NN分类方法，但在分类过程的相似度计算复杂度和速度上SNN优于DTW。可见所提方法能明显提高分类数据集相似性的度量效率，在高维、复杂的时间序列的数据分类上有不错的表现。     

基于深度度量学习的电机故障诊断

深度学习以其强大的自适应特征提取和分类能力在机械大数据处理方面取得了丰硕的成果，由于电机结构的复杂性，其信号表现出的非平稳、非线性和复杂多样等特点，使得传统分类方法中的Softmax分类器+交叉熵损失函数对电机故障诊断力不从心。根据电机信号非平稳、数据量大等特点，结合短时傅里叶变换(STFT)与深度学习中的卷积神经网络(CNN)算法和Triplet Loss三元组思想，提出了深度度量学习电机故障诊断方法。该方法能将电机故障信号转换成时频谱图，同时构建CNN，将预处理后的样本用于CNN的训练，采用Triplet Loss作为损失函数度量故障数据高维特征间的距离，并结合标签有监督地微调整个网络，从而实现准确的电机故障诊断。实验表明该方法在处理复杂数据时能够度量特征在高维空间中的距离，高效完成故障诊断任务，弥补了交叉熵函数的不足。     

香肠整体营养价值评价与包装正面标签应用研究进展

为促进我国消费者对香肠的合理消费与饮食健康，引导企业生产营养健康的香肠，利用《中国食物成分表》（第1册第2版）的16 种香肠及其营养素数据，构建富含营养素食物（nutrient-rich foods，NRF9.3）模型，评价香肠整体营养价值，并借鉴瑞典的锁孔（Keyhole）标识和英国的多交通灯信号标签进行相应的包装正面（front of package，FOP）标签应用探索。结果表明：除了儿童肠、火腿肠外，14 种香肠的NRF9.3＜0，每100 kcal的推荐性营养素含量均低于限制性营养素，对人体的营养价值较低，适合采用总结指示体系和特定营养素体系的FOP标签进行标示；因此，居民日常应限制香肠摄入，建议对脂肪、盐含量超标的香肠采用红色交通灯信号标签提醒消费者，对NRF9.3＞0的香肠实施单一的健康选择标识推荐消费者选购。