基于卡尔曼滤波与感知哈希技术的模板匹配跟踪算法

为解决传统模板匹配跟踪算法计算复杂度高且在目标形变、光照变化、遮挡等情况下容易发生跟踪漂移的问题,本文提出一种融合卡尔曼滤波、图像感知哈希与模板匹配的跟踪算法。本算法采用感知哈希技术提取目标的哈希值作为模板进行匹配,采用卡尔曼滤波预测下一帧中候选目标的搜索区域,然后,结合模板的哈希序值和目标位置变化信息设计新的匹配准则进行模板匹配,最后根据匹配结果,采用自适应模板更新策略和跟踪策略对目标进行跟踪。试验结果表明,本算法在目标形变、光照变化以及遮挡情况下具有一定的鲁棒性,且能满足实时跟踪的要求。     

基于朴素贝叶斯理论的内部威胁检测方法

相比信息系统外部威胁攻击,信息系统内部威胁攻击更具隐蔽性,更难被发现并进行阻断。本文介绍内部威胁的概念及内部威胁常见的3个特征。针对用户命令操作行为具有普遍规律性,利用公开的安全数据集S-M数据集,提出一种基于朴素贝叶斯理论的内部威胁检测方法。该方法能够将混入用户中带有攻击操作行为命令的内部威胁检测出来,大大提高了内部威胁检测正确率,降低了误报率,使机器学习思想在内部威胁检测领域得到了广泛的应用。      

基于半监督协同训练的百科知识库实体对齐

针对传统实体对齐方法中的有监督学习算法依赖大量标注数据,以及特征表示不适用于百科知识库等问题,提出一种基于半监督协同训练的实体对齐方法。将实体对齐建模为一个带约束的二分类问题,充分利用实体名、属性、描述文本及其中的时间、数值等关键信息,组合生成多维特征;将特征划分为2个相对独立的视图,通过2个视图上分类器的协同训练,迭代地从未标注数据中学习同义实体的分布情况。在2个中文百科上的实验结果表明,使用半监督协同训练方法进行实体对齐的F1值达到84.3%,较其他方法效果最优,证明了其有效性和在百科知识库上的实用价值。     

基于超链接和DOM结构树的网页标题实时抽取方法

网页标题的正确抽取,在Web文本信息抽取领域有着重大意义。本文提出一种网页标题实时抽取方法。首先通过对目录型网页进行实时解析,接着采用基于超链接遍历的方法,并利用标题与发布时间的对应关系,最终获取对应目录型网页的URL及锚文本。若获得锚文本不是网页正文的标题,则获取主题型网页的HTML源码并构建网页DOM树。在此基础上,结合网页标题的视觉特点,深度优先遍历DOM树,正确提取网页正文标题。实验结果表明,本文提出的Web网页标题实时抽取方法,具有实现简单,准确率高等优点。      

RoboCup3D仿真机器人步态优化研究

在RoboCup3D比赛中,拥有一个快速灵活、稳定的步态模式是赢得机器人足球比赛的关键之一。为了获得这样的步态模式,提出一种双足机器人垂直质心高度可变的机器学习训练方法。首先,通过规划双足机器人垂直质心高度的轨迹、利用倒立摆模型和数值化方法控制零力矩点,实现双足机器人的类人行走。然后,采用自适应协方差矩阵进化算法对步态参数优化,为了获得快速稳定的步行,采用累积分层的学习方法在之前优化的基础上进一步优化。最后,采用蜂拥编队壁障算法验证多机器人环境下优化步态的稳定性、灵活性。实验和竞赛结果均表明本文提出算法的有效性。     

基于GRU+LDA的群聊主题挖掘

社交网络发展迅速,即时消息系统已成为人们日常生活中必不可少的沟通交流工具。在线群聊能使人们迅速交流生活、技术及工作等信息,但是由于群聊信息更新较快,大量的信息导致跟进群聊话题是困难的。传统的主题挖掘模型不能很好地适用于群聊文本的挖掘。通过对群聊文本的特征进行分析,提出一种基于GRU和LDA的群聊会话主题挖掘（GLB-GCTM, GRU and LDA Based Group Chat Topic Mining）模型,解决了传统主题模型不能解决的词语顺序问题。首先,假定每个文档有一个基于高斯分布的主题向量,然后根据GRU原理产生每个词的隐含状态,根据当前词的隐含状态的伯努利分布确定当前词是否为停用词,以决定所使用的语言模型。该方法使用笔者加入的10个QQ群最近3个月的群聊数据集进行试验验证,结合对比实验评估标准,该模型能够有效识别出群聊文本中的主题。     

实践科学发展,提升实践教学整体水平——沈阳理工大学实验技术基金的探索与实践

"实验技术基金"的设立和有效实施,充分调动了广大教师参与实验室建设和实践教学改革的积极性,引导教师将先进的技术或科研成果转化为实践教学内容或手段,推动了现有设备的改造和功能提升,节省了资金,形成了完善的评审指标体系和管理办法,提高实践教学水平和质量,探索出一条可持续提升实践教学整体水平的新途径。     

基于Grubbs准则的小波阈值改进研究

在大坝变形监测中,需利用阈值法对数据信号进行小波去噪,而传统阈值法存在很多缺点。在小波去噪理论的基础上,结合Grubbs准则,提出了一种改进阈值门限的去噪方法,并用MATLAB编程实现了模拟信号以及大坝变形监测数据的去噪处理。实践表明,经小波改进阈值算法去噪后的数据均方根误差相对于改进前有所减低,信噪比也明显提高,改进效果明显。