直推式支持向量机在Web信息抽取中的应用研究

直推式支持向量机是一种直接从已知样本出发对特定的未知样本进行识别的分类技术。在分析直推式支持向量机分类原理的基础上,提出一种基于直推式支持向量机的Web信息抽取方法,直接从分类的角度抽取Web信息。只需要提供少量标记样本就可以实现对大量未标注样本的分类标注,从而以分类的方式完成Web数据抽取任务。实验结果表明,使用这种方法进行Web信息抽取是有效性。     

科氏质量流量计振子平衡特性对零点漂移的影响研究

科氏流量计的零点漂移问题是制约产品测量精度和性能稳定性的主要瓶颈。文章研究了振子的平衡特性（包括：激振器位置不对称、检测器位置不对称、定距板位置不对称、测量管附加质量不对称和测量管体积不对称等）对零点的影响,对导致科氏流量计振子不平衡的因素进行了仿真分析和实验分析,获得了随着振子不平衡的加剧零点的变化趋势,对科氏流量计的结构设计和性能参数改善提供理论指导。     

基于循环互相关系数的CGAN温度值图像扩增

针对变电设备红外图像温度值样本少、不均衡等问题,本文提出了一种基于循环互相关系数的条件生成对抗网络(conditional generative adversarial network, CGAN)温度值图像扩增方法。根据图像相似度提出了循环互相关系数,改进了CGAN模型的损失函数;使用改进后的CGAN模型在原始温度值图像数据集的基础上进行图像扩增,得到了包含11种标签的新数据集;采用卷积神经网络对传统图像扩增方法、原始CGAN模型和改进的CGAN模型扩增的图像进行对比和测试。结果表明,改进的CGAN模型收敛速度更快,训练过程稳定,扩增的图像轮廓清晰、细节丰富,客观评价指标最高,温度值识别准确率达到99.4%,实现了图像扩增的目的。     

面向移动平台人脸检测的FaceYoLo算法

针对移动平台上人脸检测实时性不强的问题,提出了一种基于深度学习的FaceYoLo实时人脸检测算法。首先,在YoLov3检测算法的基础上,加入快速消化卷积层（RDCL）缩小输入空间,然后加入多尺度卷积层（MSCL）丰富不同检测尺度的感受野,最后加入中心损失和致密化策略加强模型的泛化能力和鲁棒性。实验结果表明,在GPU上测试时,该算法较YoLov3算法在速度上提高至原来的8倍,每幅图像的处理速度可达0.002 8 s;精度提高了2.1个百分点;在Android平台上测试时,该算法较最好的MobileNet模型在检测速率上从5 frame/s提升到10 frame/s。通过实验结果可知,该算法能有效提高人脸检测在移动平台上的实时性能。     

面向Java语言生态的软件供应链安全分析技术

随着开源软件技术的不断发展,为提高开发效率并降低人力成本,组件化开发模式逐渐得到行业的认可,开发人员可以利用相关工具便捷地使用第三方组件,也可将自己开发的组件贡献给开发社区,从而形成了软件供应链.然而,这种开发模式必然会导致高危漏洞随组件之间的依赖链条扩散到其他组件或项目,从而造成漏洞影响的扩大化,例如2021年底披露的Log4j2漏洞,通过软件供应链对Java生态安全造成了巨大影响.当前针对Java语言软件供应链安全的分析与研究大多是对组件或项目进行抽样调研,这忽略了组件或项目对整个开源生态的影响,无法精准衡量其对生态所产生的影响.为此,本文针对Java语言生态软件供应链安全分析技术展开研究,首次给出了软件供应链安全领域的组件依赖关系和影响力等重要指标的形式化定义,并依据此提出了基于索引文件的增量式组件配置收集和基于POM语义的多核并行依赖解析,设计实现了Java开源生态组件依赖关系提取与解析框架,收集并提取超过880万个组件版本和6500万条依赖关系.在此基础上,本文以受到漏洞影响的日志库Log4j2为例,全面评估其对生态的影响以及修复比例,结果表明该漏洞影响了生态15.12%的组件(71082个)以及16.87%的组件版本(1488971个)同时仅有29.13%的组件在最新版本中进行了修复.     

钢衬钢筋混凝土裂缝开展宽度计算理论与应用

以钢筋混凝土应力状态为基础,提出了两种裂缝开展宽度的计算方法,即应力法和位移法,通过算例比较分析了二者的实用性和误差情况.     

静电驱动MEMS谐振式压力传感器闭环拓扑研究

谐振式压力传感器闭环拓扑结构对保持机械谐振器振荡的稳定性和可靠性起着重要作用.针对一种典型结构的静电驱动电容检测MEMS谐振式压力传感器,在分析工作原理的基础上,构建了其混合信号模型.基于该模型搭建了自激振荡、自动增益控制、锁相环和带AGC的自激振荡四种闭环拓扑结构.在混合信号仿真平台下,对四种拓扑结构在起振状况、自动...     

基于序列树的增量式序列模式更新算法

在序列数据库更新时,现有的增量式序列模式挖掘算法只提到序列的插入操作和序列的扩展操作两种情况,没有针对序列删除操作。提出了一种基于序列树的增量式序列模式更新算法（ISPST）。当数据库更新时,ISPST算法只需要对与删除序列有关的序列构造投影数据库,实现对序列树的更新操作,通过深度优先遍历序列树得到更新后数据库中的所有序列模式。实验结果表明,当支持度发生变化时,ISPST算法在时间性能上优于PrefixSpan算法和IncSpan算法。     

灰色偏相关评价法在认知型学生模型中的应用

针对认知能力评价这类因素较多,且难以进行定量描述的问题,建立认知能力因素评价体系,利用灰色偏相关评价法建立认知型学生模型。首先分析各认知能力因素的相互影响关系,计算偏相关系数得到各认知能力因素的权重值。然后确定评价灰类,建立白化权函数,得到各认知能力因素关于各评价灰类的灰色评价权值,从而建立认知型学生综合评价模型。最后通过实例对方法模型进行验证。实例表明,该方法模型能够对学生知识水平作出评价并引导学生进行学习,其结果具有一定的可靠性。