基于正负反馈的SEIR微博舆情传播模型

社交网络舆情已经成为社会舆情的主要阵地。针对传统模型难以描述社交网络舆情话题的真实传播过程,分析社交网络舆情话题的真实特点,补充加入社交网络中显著的水军和僵尸粉这2大显著特征,作为舆情话题传播中的正负反馈,分别对舆情话题的传播起到推动及抑制作用,构建带有正负反馈的社交网络舆情传播话题模型,提高舆情预测模型的准确率,得出正负反馈对舆情传播的影响力。     

一种基于深度学习的移动端人脸验证系统

作为一种新兴的身份验证技术,人脸验证广泛应用于门禁、考勤等需要身份验证的场合。本文综合考虑移动端人脸验证的需求与生产环境,以及现有人脸验证算法的效率和可移植性,设计并实现一种基于安卓系统平台的人脸验证系统。该系统能够离线部署于搭载安卓系统的移动端设备,通过摄像头获取人脸图像并在本地进行图像的数据处理完成人脸验证工作。在算法上,该系统采用深度卷积神经网络进行图像处理与人脸特征向量提取以提高人脸验证的准确率。在实现上,通过联合编译Java和C+〖KG-*3〗+代码提高算法运行效率以适应深度学习算法在移动端的应用。实验表明,本系统能够在确保准确率高达97.16%的前提下快速完成人脸验证流程,基本满足工业化应用需求。     

结构光与双目视觉相结合的三维测量

在三维测量技术中,传统的双目立体视觉方法计算量大,对没有明显特征的图像,匹配精度较低。本文将基于结构光的三维测量技术与双目成像技术相结合,解决了特征点搜索的困难,提高了测量的精度。与传统结构光成像技术相比,采用常规的双相机立体标定,不需要进行投影仪标定,降低了系统的复杂性,提升了系统的可操作性和灵活性。最后,运用该技术进行三维测量实验,测量结果表明了该技术的可行性。     

零一膨胀二项混合回归模型的改进EM算法

首先对存在过多0和1的观测数据提出了零一膨胀混合回归模型,由于EM算法一般会使得估计收敛到局部最优解上,所以提出了一种修正EM算法,对具有有限混合成分的零一膨胀二项回归模型（ZOIB）的参数进行估计。最后通过模拟研究说明该方法的有效性。     

基于增量学习的非平衡SVM分类方法

针对传统支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）无法有效处理非平衡分类的问题,提出一种基于增量学习的非平衡SVM分类方法（ImbalancedSVMBasedonIncrementalLearning,ISVM_IL）。该方法首先提取多数类样本中的部分样本,与少数类样本合并参与训练得到初始分类器,然后根据分类器与其他样本的关系,选择距离分类器最近的样本作为增量样本加入训练集参与训练,从而减小实际参与训练的负类数据规模,提高非平衡分类的性能。实验结果表明,本文提出的ISVM_IL方法可以有效提高非平衡分类中重要的少数类样本的分类性能。     

基于改进LightGBM的交通模式识别算法

针对交通模式识别中非步行交通模式识别精度低的问题,提出一种改进后的LightGBM算法结合移动端的交通模式分类方法。该方法首先对数据集进行了滤波处理,选取了三轴加速度计、陀螺仪和磁力计这3种传感器数据的时域和频域特征作为模式识别特征量,然后通过采用Filter相关性度量CFS算法对特征进行打分排序,选择最优特征集,最后识别过程采用分层识别算法和基于居民出行规则与一阶隐马尔科夫链改进的K-lightGBM识别算法对交通模式进行识别,同时采用部分传统算法进行对比实验。实验结果表明,该方法不仅能识别多种交通模式,而且对居民的交通模式识别的平均准确率较高,达到了94%。     

基于AC自动机和地址概率模型的地址标准化算法

中文地址具有广泛的应用领域和应用价值,地址标准化是地址编码的基础,而地址编码技术是利用好地址数据的重要一环。本文基于双数组的极速多模式匹配的trie树来进行初步分词和词性标注,利用最长后缀匹配能够非常快速地找出包含行政区划的地址元素,以此为基础可以将地址切分成不同地址元素并标注等级,建立地址向量模型(AVSM)。将AVSM中行政区划部分地址数据进行条件组合,找出可能的行政区划候选值。采用余弦相似度算法,计算出最佳的行政路径。对于后续非行政区等级元素,使用概率地址模型对各等级元素进行概率统计,利用贝叶斯求出最佳的组词概率,进一步处理其它各个级别的地址。最后通过有限状态机能够对整个地址等级进行各级元素的隶属调整和实现不同等级具体修复方法。该方法能够保证在海量的地址数据中实现快速切分的同时对行政缺失的地址数据进行补全,利用关键词和概率模型有效地识别登录词,兼顾分词性能和可维护性。     

面向矢量瓦片的海量空间数据并行处理技术

随着地图测绘技术的发展,原始地图数据量呈现爆炸式增长,对地图数据处理的空间及时间效率提出了更高需求。针对上述需求,本文提出一种面向矢量瓦片包含矢量数据切图并行和矢量瓦片上传并行的两级并行处理技术。实验结果表明,此并行处理技术在提高矢量数据切图和矢量瓦片上传效率上有显著效果,在海量矢量数据的高效处理上,本文提出的方法是可行的。     

基于RPN和FCN的电力设备锈迹检测

针对电力设备在高温、高压、高流速条件下长期连续运行发生锈蚀隐患难以及时发现的问题,提出一种基于区域建议网络与全卷积神经网络相结合的对无规则锈迹进行检测的方法RPN-FCN。首先使用区域建议网络生成带锈迹的候选区域,然后对锈迹候选区域进行全卷积操作,从而在像素级别进行精确的分类定位。通过实验对比,结果表明本文提出的方法对于无规则的锈蚀检测更加准确有效。     

一种海云协同媒体服务系统副本放置算法

针对海云协同媒体服务系统中节点的内容副本放置问题,基于相邻节点协作分发机制,以优化节点之间的传输代价为目标,提出一种基于时间匹配度的副本放置算法（Replica Placement based on Time Matching algorithm, RPTM）,通过在启发式贪婪算法引入表征节点动态特性的时间匹配度因子,降低节点动态特性带来的影响。仿真结果表明,与现有算法相比,邻域分组海端节点间传输代价降低10%~31%。