基于超边相关性的图像分类方法

传统基于超图的图像分类方法在构建超图时并未考虑各超边之间的关系,导致最终分类效果不理想.文中结合图像视觉信息和标注信息量化超边间相关性,提出一种基于超边相关性的图像分类方法,有效地将图像相关的标注信息作为判定图像类别的指标引入到图像分类中,进而对图像进行更准确的分类.在LabelMe和UIUC数据集上的实验验证该方法的有效性.     

注意力机制的BiLSTM模型在招聘信息分类中的应用

目前IT招聘信息分类中传统算法存在长距离依赖,且无法突出IT岗位关键词对文本分类特征影响等问题.本文通过训练双向长短期记忆网络BiLSTM与注意力机制相结合的多层文本分类模型,将其应用到招聘信息分类中.该模型包括One-hot词向量输入层、BiLSTM层、注意力机制层和输出层.其中One-hot层构建招聘词典,节省了大量训练词向量时间,BiLSTM层可获取更多上下文不同距离的语义信息,注意力机制层对经过BiLSTM层编码数据进行加权转变可提升序列化学习任务.实验表明：基于该模型的IT招聘信息分类准确率达到93.36%,与其他模型对比,提高约2%.该模型更有针对性的分析不同岗位对就业者能力的要求,实现了不同岗位招聘信息的分类,对高校毕业生就业指导有重要意义.     

聚类算法在应急系统中的应用

针对城市中的应急事件,运用数据挖掘技术为应急系统提供高质量的信息支持。应用数据挖掘中的聚类分析手段解决应急事件的分类问题是研究的重点。实现了k-means聚类算法及其扩展算法k-modes,并将它们应用到应急事件的数据库中,最终实现了应急事件的高效分类。     

面向犹豫模糊语言信息的大型群体分类集结模型

研究基于犹豫模糊语言信息的大型群体决策分类和集结问题.提出一种面向犹豫模糊语言信息的专家相似度构建方法,相似度测算基于犹豫相似度和距离相似度综合考虑;改进编网分类方法,借助基于相似矩阵的编网分类方法对大型群体专家进行初步分类,确定可接受范围,对专家进行再分类并通过分类精度指标对分类的有效性进行验证以确定最终类别;构建大规模群体信息集结的类内集结和类间集结框架,对类内专家信息进行集结以获得概率语言信息;提出一种基于语言概率分布的类可靠度计算方法,基于类可靠度和类专家数量占总体数量比例综合考虑确定类别权重以实现类间信息集结,进而根据集结的概率语言信息计算对象期望值并进行排序.最后,通过算例及方法比较验证所提出方法的有效性.     

双极隶属度F_KNN分类算法在算法管理中的应用

算法管理是信息融合领域中一个新的研究课题,其过程涉及到对信息融合数据源的分类问题.针对信息融合数据源样本的特征,提出一种双极隶属度F_KNN分类算法,通过邻居质量优先隶属度函数和双极隶属度判决规则,得到理想的数据源分类结果.     

基于关键词的深度万维网数据库查询

深度万维网蕴藏着海量的信息,现有的搜索引擎很难搜索到其中的内容.如何充分地获取深度万维网中的有价值的信息成为一个难题.论文提出了基于关键词的深度万维网的数据库的查询方法,该方法采用朴素贝叶斯算法对关键词进行分类,并采用日志挖掘对采样的数据库进行统计,最终生成查询的SQL,语句.该方法不仅解决了深度万维网多领域的数据库查询,而且能够与现有的搜索引擎进行整合,帮助用户快速有效的查询.     

传感器网络中结合分类信息的多目标关联算法

提出一种基于图模型的结合目标分类信息数据关联算法,目的在于提高多传感器网络的数据关联正确率。通过分析基于图模型的目标分类信息,适当修改顶点兼容函数和连线兼容函数的计算公式,并用结合分类信息的似然函数更改原来只利用运动学信息的兼容函数,最终将分类信息应用到关联算法中。通过对仿真结果的比较,验证了利用分类信息可以较好地改善多目标关联性能。     

网页自动分类不确定性问题的贝叶斯网络解法

针对网页自动分类中存在的类边界模糊、语料不均匀等引起的分类不确定性问题,提出了贝叶斯网络自动分类融合模型和融合算法,该模型和算法基于网页上多种信息进行融合,并采用不同的与处理方法分别对多种信息进行处理,将处理后的信息输入到贝叶斯网络融合中心进行融合推理,得到最终的分类结果。同时,为了降低贝叶斯网络推理时间复杂度,提出了改进的贝叶斯网络图推理算法。实验结果表明,改进后的融合模型和融合算法能有效解决网页自动分类中的不确定性问题,并能提高网页自动分类的准确率和查全率。     

支持向量机的参数优化及其文本分类中的应用

支持向量机的优化算法对准确检索所需信息资料很重要.传统支持向量机参数寻优方法速度慢、运算量大,具有一定的盲目性.针对准确快速检索到所需信息,为提高支持向量机算法的性能,提出了一种采用免疫算法对支持向量机参数进行优化的文本分类方法(IA-SVM).将支持向量机模型参数作为抗体的基因设计了抗体的编码方案,利用人工免疫算法对支持向量机的惩罚因子和径向基核函数进行优化搜索,使支持向量机的分类性能最优.实验结果表明,IA-SVM算法减少了对支持向量机参数选择的盲目性,在文本分类问题上明显提高了分类正确率和检索速度.     

深度学习在混合现实车间巡检中的应用

传统的车间巡检方法主要依靠人工检查及记录结果,过程繁琐且无法实时共享全过程.为了提高工作效率,将深度学习应用到混合现实车间巡检中.采用了深度学习与混合现实技术相结合的方式,利用ResNet网络对车间设备进行分类识别,完成分类识别后,再利用HoloLens的空间感知能力定位到该设备进行确认,最后显示该设备的基本信息、运行...     

基于图像验证的ETC干扰问题解决方法

电子不停车收费系统(ETC)的干扰问题的原因在于现有的技术验证系统通过微波通信没有获得正确的车辆信息,针对这个问题提出一种基于字符凹凸特征的快速牌照字符验证方法.该方法以系统获得的牌照信息为已知信息,选择当前车辆牌照字符图像的凹凸特征验证其是否来源于当前待交易车辆,无需对牌照图像进行复杂的预处理,也不是直接的牌照字符识别,从而满足了ETC系统的实时性要求.实验结果表明,采用该方法以及车辆颜色和车型验证,能可靠地检查出非法车辆,切实解决ETC系统的干扰问题.     

基于模糊控制的盲人避障系统设计

文章基于多个超声波传感器对地面信息的采集,利用模糊控制算法将采集的信息转化为指引盲人避障的语音提示。该系统采用超低功耗的MSP430单片机作为主控单元,外围设计了五路超声波传感器采集全方位的路面信息。通过分析路面信息,从而给出盲人前进方向以及前进的速度语音提示,实现盲人避障的功能。     

基于磁阻传感器的车辆检测算法

地磁检测器一种新型的利用磁场变化的车辆信息检测设备,它能将车辆引起的地磁扰动转换为清晰的电压信号,根据不同车辆对地磁影响不同可以识别出车型,本文基于这种设备采集到的数据经过预处理和特征提取,采用相似性算法将采集到的车辆信息跟标准数据库中的车辆信息做相似性分析从而识别出车型,这种算法能遍历所有数据库中的车型,且易于实现,通过仿真分析可以看出此种算法有很好的效果     

精准施药动态仿真测控系统的设计

为对精准施药进行深入研究,设计了精准施药动态仿真测控系统,测控系统由上位管理机、数控系统及多个无线信息采集终端组成;数控系统的功能是配合上位机或独自完成仿真系统的各项控制任务及实现现场信息的收集,多个无线信息采集终端形成了无线信息采集网络;该网络能对精准施药动态仿真系统中的各影响因素进行精确、同步测定,通过定义通讯协议等措施,提高了无线信息传输的准确可靠性,为便于实现数控系统与上位管理机的连接,在数控系统设计中增设了USB转换接口;现场应用结果表明,该系统运行稳定可靠,信息检测精度高且传输准确,具有较强的实用性和推广价值。     

基于嵌入式Linux自主鱼的设计及应用

该文以自然界中的盒子鱼为原型,设计了一款基于自主视觉的机器鱼,通过图像传感器采集水下图像信息并进行处理和识别,并根据识别结果做出决策控制自身运动。系统以S3C2440为核心,在嵌入式Linux环境下通过传感器采集各种有效信息,并控制舵机实现自身上升、下潜和转弯等三维运动。本文设计了一种针对自主鱼的水球比赛实验,实验结果显示,该系统具有较高的实时性和很好的灵活性。     

The efieldbook program: A teaching resource for geology

The eFieldBook program is a geology teaching tool with high didactic potential that guides a student’s work in the field using multimedia and other resources. This program allows the collection of geo-referenced geological information as well as its storage and transmission, if necessary, as soon as it is collected. The data can be collected as in traditional field notebooks or on maps and photographs. The information can be used as soon as it is collected and can be exported to other programs such as Word, Excel, Georient or statistical packages. eFieldBook safely stores and backs up user information by sending any data collected to a selected Internet target at regular time intervals.     

基于多源数据的干旱区盐渍地信息提取

土壤盐渍化严重威胁着干旱区绿洲的稳定与可持续发展,因此借助遥感手段快速提取盐渍地信息并及时掌握其空间分布有着重要的现实意义。以塔里木盆地北缘盐渍地普遍发育区域库车绿洲为例,探讨了干旱区以盐生植被红柳为主要覆盖的盐渍地信息的提取方法。综合利用TM卫星图像数据以及Radarsat雷达数据,分析了研究区主要地物的光谱特征及其波段间的相互运算,从而分析盐渍地与其它地物之间的可分性。着重分析了雷达波段作为一个波段加入ETM的6波段中一起参与主成分变换后对盐渍地信息的提取。研究表明：K-L-5（第五主成分）是提取重度盐渍地信息的最佳波段,TM1是区分红柳覆盖区（轻、中度）盐渍地信息的最佳波段,提取盐渍地信息时混分的水体信息可以通过MNDWI（改进归一化差异水体指数）设定一定的阈值予以剔除,混分的植被信息可以通过NDVI设定一定的阈值予以剔除。根据以上分析,建立决策树模型进行盐渍地信息的提取。结果表明,该方法的总体提取效果较好,是干旱区监测盐渍地变化的有效手段。同时也说明由于雷达波段的参与增加了盐渍地与其它地物之间的可分性,为雷达影像在提取盐渍地信息方面提供了一条有效途径。     

A hybrid estimator for selectivity estimation

Traditional sampling-based estimators infer the actual selectivity of a query based purely on runtime information gathering, excluding the previously collected information, which underutilizes the information available. Table-based and parametric estimators extrapolate the actual selectivity of a query based only on the previously collected information, ignoring online information, which results in inaccurate estimation in a frequently updated environment. We propose a novel hybrid estimator that utilizes and optimally combines the online and previously collected information. A theoretical analysis demonstrates that the online and previously collected information is complementary, and that the comprehensive utilization of the online and previously collected information is of value for further performance improvement. Our theoretical results are validated by a comprehensive experimental study using a practical database, in the presence of insert, delete and update operations. The hybrid approach is very promising in the sense that it provides an adaptive mechanism that allows the optimal combination of information obtained from different sources in order to achieve a higher estimation accuracy and reliability     

双栈环境下基于sFlow的网络流量采集研究

基于sFlow技术,可设计能兼容采集IPv4/v6流量的监测系统.介绍sFlow报文格式以及报文解析后得到的流量信息,详细说明流量信息的含义及作用.在此基础上讨论流量统计数据库的设计及流量采集流程,涉及IPv4/v6信息的兼容存储及数据查询性能优化处理,并给出采集到的一些流量数据.     

解决电子不停车收费系统干扰问题的信息融合方法

针对传统方法对于电子不停车收费(ETC)跟车干扰与邻道干扰的解决效率低、成本高,并且分别处理的问题,提出一种基于信息融合的统一解决ETC干扰问题的方法。该方法以系统获得的车辆信息为已知信息,用车辆图像对应的图形特征对其进行验证,再通过D-S证据理论融合验证结果,判断待交易车辆是否为当前车辆。同时,改进了D-S证据使其在验证结果冲突时依然有效。实验结果表明,该方法能可靠地检查出非法车辆,对同时解决跟车干扰与邻道干扰切实有效。