基于一种混合的节点定位算法的研究

针对基本的DV-Hop节点定位算法会产生不良的节点和多级跳带来的累积误差以及未知节点的坐标没有进行修正等缺点,提出了一种改进的混合节点定位算法WHDV-Hop算法,改进后的算法定位误差率明显比改进前的定位误差率小,通过MATLAB软件对节点定位误差方面进行仿真验证,仿真实验结果证明该改进后的算法稳定、可靠,易于实现。与DV-Hop算法相比,定位精确度提高了4.65%,计算量减少,降低了能量消耗水平,实现预期的目标。     

快速电磁计算软件包设计与应用

描述了快速电磁计算软件包的设计思想,展现了软件包结构和工程计算结果,并且验证了软件包有效性和通用性,也展现了时域积分方程快速算法的优点。     

深度学习的图像实例分割方法综述

实例分割是一项具有挑战性的任务,需要同时进行实例级和像素级的预测,在自动驾驶、视频分析、场景理解等方面应用广泛.近年来,基于深度学习的实例分割方法迅速发展,如两阶段检测器Faster R-CNN扩展出的聚焦于网络的精度而非速度的强大实例分割基准Mask R-CNN,一度成为实例分割的标杆.利用高速检测的单阶段检测器延伸出的实例分割算法YOLACT填补了实时实例分割模型的空白,具有较高的研究和应用价值.本文首先对实例分割算法进行了类别划分,然后对一些代表性的算法及其改进算法进行了深入分析,并阐述了相关算法的优缺点,最后对实例分割方法未来的发展进行了展望.     

融合知识图谱的网络安全违法行为识别系统

《网络安全法》是我国第一部关于网络安全的综合立法,与大众的互联网生活息息相关.因此,一款面向大众的《网络安全法》智能违法行为识别系统有助于规范互联网行为.然而,现有智能违法行为识别系统构建方法难以适应《网络安全法》,这是由于:首先,现有方法需要专业司法语言进行交互,不适应普通大众的语言体系.其次,现有方法需要大量的案例训练模型,不适应案例匮乏的《网络安全法》.针对这些问题,本文提出了一个面向《网络安全法》的智能违法行为识别系统.该系统主要利用知识图谱技术解决上述问题,在构建网络安全法知识图谱的基础上,通过将普通用户的自然语言与知识图谱中的违法事件实体和违法主体实体进行实体链接的方式获得更强的特征,提高违法行为识别系统在训练集较为匮乏的条件下的准确度.通过在真实数据集上的实验,表明了提出的系统的准确度有明显提高.     

基于语义识别的不良倾向性信息过滤系统的设计与实现

文章基于自然语言理解和神经网络技术,通过对实际应用的分析,建立了三个领域知识的规则库,设计了一个针对BBS站点的过滤系统原型,实现了对网络上某一特定内容信息的过滤和监控功能,达到了较好的实用效果。     

基于OpenCv运动目标识别技术的研究

在智能视频监控系统中,快速、准确、有效地检测出运动目标成为人们研究的主要课题之一。本文根据背景差分与帧间差分各自的特点,提出一种基于高斯模型的背景差分与帧间差分相结合的运动目标检测算法。说明高斯背景建模原理以及算法的背景模型更新方法,最后介绍了算法的实现流程和实验结果。在VisualC++6.0环境下,利用计算机视觉类库OpenCV对算法进行了验证。实验结果表明:该算法能快速、有效地提取目标。     

C~4ISR系统需求仿真组件模型研究

研究面向C4ISR系统需求验证中的仿真支持过程,针对不同阶段、不同领域的需求仿真和重用问题,通过C4ISR系统需求的仿真概念模型,从系统功能、作战活动和系统状态等不同侧面抽象描述需求仿真的特性,建立了面向仿真的C4ISR系统需求组件模型,并用案例分析了C4ISR系统需求仿真组件模型的可行性。     

基于模式覆盖的仿真数据匹配算法

研究仿真数据优化匹配传输效率问题,随着分布交互式仿真规模的扩大,如何高效地对仿真数据进行分发和过滤成为一个重要的问题.针对分布交互式仿真领域数据类型固定和属性个数跨度较大的特点,在分析和研究已有事件匹配算法的基础上,提出了模式覆盖集的概念,并设计了一种采用模式覆盖技术的仿真数据匹配算法.改进算法综合考虑了谓词之间的相互关系和订阅条件所属模式之间的覆盖关系,从减少无关的谓词匹配和高效组织订阅条件两方面加速了仿真数据的匹配过程.实验结果表明与谓词计数算法相比,改进算法能较大地提高匹配性能.     

组合模型在传染病预测中的应用研究

研究传染病预测问题,由于受到外界因素和人体内部因素共同影响,具有不规则变动和非线性动态特点。传染病发生具有季节性、周期性和非规则等变化特点,单一模型只能预测中部分变化特点,预测误差比较大。为降低传染病预测误差,提出一种组合模型的传染病预测方法。首先分别采用ARIMA和LSSVM模型对传染病发生趋势进行预测,然后将两者预测结果输入到LSSVM重新进行学习,最后得到组合模型的预测结果。采用组合模型对某市乙肝发病率进行仿真。结果表明,组合模型降低了乙肝发病率的预测误差,预测结果更加可靠,为传染病预测工作提供新的技术手段。