虚假评论识别研究综述

Web 2.0时代,消费者在在线购物、学习和娱乐时越来越多地依赖在线评论信息,而虚假的评论会误导消费者的决策,影响商家的真实信用,因此有效识别虚假评论具有重要意义.文中首先对虚假评论的范围进行了界定,并从虚假评论识别、形成动机、对消费者的影响以及治理策略4个方面归纳了虚假评论的研究内容,给出了虚假评论研究框架和一般识别...     

网络信息主动获取智能代理体系研究

基于网络内容的信息处理、获取技术研究在信息安全中举足轻重,提出并设计了基于智能代理技术的网络信息主动荻取体系结构,实现基于Web服务、邮件服务、文件服务等多种应用的网络信息主动获取.代理个体可实现自动生成、植入、寄生和隐藏,代理个体通过采集网络信息和行为识别获取网络上的重要信息,并通过隐蔽通信方式将信息传送给代理控制中心(支持集中式结构或分布式结构).无论在网络空间的宏观层上还是在微观层次上,信息主动获取智能代理技术都有着广阔的应用和发展前景.     

传感网络虚假信息避免与过滤方法研究与仿真

研究网络假信息过滤控制问题,由于无线传感网络中的节点分布随机性很强,很容易被捕获造成大量的虚假信息被输入,干扰正常通信.受到节点随机性部署的限制,传统算法中缺少节点布置位置风险检测功能和信息校验功能,一旦虚假信息被注入会大幅影响通信效果.提出一种利用位置约束与虚假信息过滤的无线传感网络虚假信息过滤算法,在节点布局过程中对布局的位置信息进行校验,加入位置校验修复因子对节点位置联系进行合理的风险分析,降低节点捕获风险.运用节点信息聚类关联性的特点,对虚假信息进行校验,判断是否为真实的信息关联,过滤虚假信息.实验结果表明,过滤算法能够分布更合理的位置信息,对虚假信息过滤精度较高,同时也改善了网络的稳定性.     

智能居家养老系统中基于范在传感器的智能行为识别子系统研究

随着我国进入人口老龄化,智能养老作为全新的养老模式,已经成为未来居家养老的必然趋势.智能养老系统中的一个重要核心内容是识别用户的日常行为,它是其他所有功能的基础.所以本文基于非侵入式传感器实现识别率较高的智能养老系统中的智能行为识别系统.首先研究行为数据的采集和预处理;其次进行传感器约简研究,得到行为特征传感器;第三行为模型研究,提取知识建立行为模型;第四行为识别研究,按照行为知识模型进行行为识别.     

网络信息生态系统中的虚假信息:检测、缓解与挑战

随着互联网的迅速发展及网络社会媒体中用户的增加,通过社会媒体发布和传播信息的真实性和质量受到 日益广泛的关注.目前大部分公众已习惯从社会媒体平台与互联网获取新闻,甚至是获取受到高度关注的话题(如新冠病毒感染症状)的信息.鉴于网络信息生态系统非常嘈杂,充斥着错误和虚假信息并经常受到恶意媒介的污染,从中识别真实的信息成为一...     

一种社交网络虚假信息传播控制方法

针对社交网络中日渐泛滥的虚假信息,提出了一种社交网络虚假信息传播控制方法Fidic,针对社交网络中虚假信息传播时途经的用户序列,该方法基于PageRank的思想并结合用户传播虚假信息时的指向关系来对用户进行评级,用户的评级越高表明其在虚假信息传播过程中起到的作用越大.该方法通过控制高评级用户的传播行为从而缩小虚假信息传播的覆盖面,最终达到遏制甚至消除虚假信息传播的目的.实验证明该方法既可以获得较高的精度,而且方便可行,具有较高实用价值.     

基于时空信息融合的人体行为识别研究

在视频理解任务中,人体行为识别是一个重要的研究内容,但视频序列中存在时空信息融合困难、准确率低等问题。针对这些问题,提出一种基于时空信息融合的双流时空残差卷积网络模型。将视频分段采样提取RGB图像和光流图像,并将其输入到双流时空残差网络,通过设计的时空残差模块提取视频的深度时空特征,将每个视频片段的类别结果加权融合得到行为类别。提出的双流时空残差模块引入了少量的三维卷积和混合注意力机制,能够同时获取不同尺度的时空信息并且抑制无效信息,可以有效平衡时空信息的捕捉和计算量问题,并且提升了精度。实验基于TSN网络模型,在UCF101数据集上进行验证,实验结果表明提出的模型比原TSN网络模型的精准度提高了0.9个百分点,有效地提高了网络的时空信息捕获效率。     

基于多特征融合网络的独居老人行为识别研究

为了识别独居老人的行为,选用NTURGB+D120数据集的23个医疗与日常行为类别的多场景视频作为数据集,并设计了一套高效特征融合策略。该策略改进了SlowFast网络的输入方式,使得改进后的网络能够同时处理输入的两个不同特征的图像序列,实现向量上的合并融合。实验结果表明,将使用AlphaPose网络获取的骨骼信息嵌入在红、绿、蓝（Red Green Blue,RGB）与红外图像序列中,作为网络输入,并得到行为识别的Top-1准确率与Top-5准确率,分别为91.58%与90.00%,与RGB单特征输入的Slow Fast网络识别的准确率相比较为提升。     

网络审计中的身份识别和智能关联

网络审计系统的核心是对网络事件进行定位和追根溯源,而对用户身份信息的识别则是实现事件定位和溯源的关键,通过比较目前网络审计系统常用的几种身份信息识别手段,提出了一种创新性的用户身份信息智能关联技术,提高管理员工作效率,更高效、准确的定位真实的事件责任人。     

基于语音识别技术的智能控制系统设计

语音识别技术近些年来发展非常迅速，并且在许多方面已经有了很好的应用。以语音识别技术在对话娃娃中的应用为例，阐述如何利用语音识别技术来设计智能控制系统，并详细介绍了系统的结构和原理。该系统具有很好的扩展性，稍微做些改动，就可以设计出各种各样的语音控制系统。     

基于信息技术的阀门智能控制系统的设计与研究

为了提高阀门智能控制的工作效率与阀门的智能化、数字化,本文对阀门智能控制进行了研究,设计了基于信息技术的阀门智能控制系统,包括CAN通信接口、单元控制器和阀门智能控制器节点三大部分,采用微控制器技术,实现了智能阀门的数字控制和智能控制;利用CAN总线技术,构建两级总线智能阀门控制系统,实现智能阀门的集中控制;设计了阀门远程控制的软件系统,利用了PLC中央处理器及远程控制模块的方式,实现了阀门的远程操作,最后利用自适应控制算法,实现阀门参数的自整定,在此基础上依据系统的响应,进而实现阀门参数的自校正。实验表明,本文研究的系统在进行阀门位置定位测试时,定位误差均低于0.2dm,并且在进行智能阀门远程控制响应时间测试时,在系统迭代次数为900次时,响应时间为60s,相对较低,可见本文研究的系统定位精度较高,响应速度较快,性能较好。     

工业控制网络和信息网络的集成技术

控制网络和信息网络是工业企业网络的2个部分,控制网络和信息网络的集成可实现网络间信息与资源的共享,是企业实现信息化和综合自动化的关键。文章介绍了工业控制网络和信息网络的不同,分析了控制网络和信息网络集成的必要性,阐述了工业控制网络和信息网络集成的几种方式及若干关键问题。     

基于以太网技术的网络智能传感器研究

针对当前工业领域中传感器小型化、智能化和网络化的发展趋势,在分析网络传感器特点的基础上,开发了一种基于以太网技术的网络化智能传感器。主控制器选用自带A/D转换器以及网络控制器的ARM芯片,传感器的数据采集设计3通道电压信号数据采集,以太网数据链路层使用了TCP/IP协议。     

垃圾邮件行为识别技术研究

对反垃圾邮件行为识别技术进行了研究。提出了一种基于会话层的垃圾邮件识别方法,在分析发送过程中的邮件行为特征基础上,提取出能够区分垃圾邮件和正常邮件的行为特征,并采用支持向量机分类算法建立行为特征识别模型,找出垃圾邮件行为规律。该方法在邮件正文发送之前对垃圾邮件进行过滤,能够有效地节省带宽。采用真实的邮件数据集合分别使用行为识别技术与基于内容的过滤技术进行实验,验证该技术具有较好的邮件分类能力。     

楼宇智能化系统及其技术

讨论了现代智能化楼宇计算机管理的内容和功能，介绍了智能控制技术的发展，提出了楼宇智能控制领域中需要进一步研究解决的问题。     

模式识别与智能系统研究展望和对策

分析了自动化技术发展中的智能化趋势,具体阐明了模式识别与智能系统正在成为推动自动化领域发展的核心科学技术.通过一些研究和应用的例子说明国外在模式识别与智能系统方面的发展状况.最后指出我国在自动化领域面临的挑战和对策.     

智慧协同网络安全技术研究

In recent years, PRISM and other security incidents have aroused worldwide attention to security issues, the structure of in- telligent cooperative network is complex, security issues are more prominent. At present, most of the researches on intelligent coop- erative network focus on resource dynamic matching, intelligent service matching and so on, but few researches focus on security de- fense technology in intelligent cooperative network. This paper analyzes the security defense technology in the intelligent coopera- tive network, and analyzes the packet detection and flow detection technologies against DDos attack in the intelligent cooperative network.     

基于EfficientDet网络的细粒度吸烟行为识别

在实际场景中,因香烟目标过于微小且特征不明显,现有的目标检测算法难以区分类烟物与香烟,导致吸烟行为识别效果差。提出一种基于弱监督细粒度结构与EfficientDet网络的吸烟行为识别算法。采用Edge Boxes算法检测图像块的特征边缘,通过非极大值抑制对边缘进行筛选,形成候选区域块。构建包含物体级筛选器和局部级筛选器的细粒度两级注意力模型,其中物体级筛选器使用改进的EfficientDet网络滤除候选区域的背景噪声,以分类前景物体及特征较强的候选区域,并在局部级筛选器中使用通道注意力卷积块对候选区域进行聚类,筛选出得分最高的像素块。通过融合物体级筛选器与局部级筛选器得到的结果,以准确识别吸烟行为。在BUU-Smoke数据集上的实验结果表明,该算法的吸烟行为识别准确率为93.10%,误检率为3.6%,并且具有较优的鲁棒性和泛化能力。