基于GIS的长江流域站网平台设计与实现

随着国家对水文水资源工程项目高度重视,水文站网规划和管理工作日趋繁重。结合长江流域站网工作实际,利用GIS技术,通过功能模块设计、数据库设计、主要算法设计,探讨了长江流域站网管理平台的设计与实现。系统功能模块包括数据组织与管理、信息查询与展示、辅助规划与分析、防汛决策与支持,算法设计关键技术有雨量等值面及面雨量计算。该系统能有条理地组织各类站点、快速获取站点数据,其数据和计算方法可为站网规划及防洪决策提供重要依据。     

基于混合N-Gram模型和XGBoost算法的内部威胁检测方法

随着政府企事业单位网络安全机制的建立健全,单纯从外部进入目标系统的攻击门槛越来越高,导致内部威胁逐渐增多。内部威胁区别于外部威胁,攻击者主要来自于内部用户,使得攻击更具隐蔽性,更难被检测。本文提出一种基于混合N-Gram模型和XGBoost算法的内部威胁检测方法。采用词袋、N-Gram、词汇表3种特征提取方法进行实验比对及参数N值筛选,基于混合N-Gram模型和XGBoost算法的内部威胁检测方法检测效果比通过1维数据、2维数据、4维数据的不同特征进行组合的特征子集效果更优,特定度达到0.23,灵敏度达到27.65,准确度达到0.94,F1值达到0.97。对比特定度、灵敏度、准确度、F1值4项评价指标,基于混合N-gram特征提取方法比传统的词袋、词汇表特征提取方法在检测中更有效。此检测方法不仅提高了内部威胁检测特征码的区分度,同时提高了特征提取的准确性和计算性能。     

基于关键点复用的恶意行为检测方法

针对恶意程序使用反虚拟执行技术,分析人员在虚拟环境中不能检测到恶意行为的问题,提出了基于关键点复用的恶意行为检测方法.首先通过静态分析,检测程序中的反虚拟执行关键点;提取程序动态运行时调用的API函数,并在程序运行至关键点时创建当前快照;最后,当运行至路径结束点时通过关键点复用运行另一路径.实验结果表明,该方法能有效对抗恶意程序采用的反虚拟执行技术,从而检测恶意行为.     

基于Gabor滤波的语音识别鲁棒性研究

为了提高语音识别系统的鲁棒性,提出一种基于GBFB（spectro-temporal Gabor filter bank）的声学特征提取方法,并通过分块PCA算法对高维的GBFB特征进行降维处理,最后在多个相同噪音环境对GBFB特征以及常用的GFCC,MFCC,LPCC等特征进行抗噪性能对比,与GFCC相比GBFB特征的识别率提高了5.35%,与MFCC特征相比提升了7.05%,比LPCC特征识别的基线低9个分贝。实验结果表明,在噪音环境下与传统的GFCC、MFCC以及LPCC等特征相比GBFB特征有更优越的鲁棒性。     

基于自适应阈值的船舶轨迹异常点检测算法

定位技术的快速发展催生了轨迹大数据,轨迹数据中总是存在着明显偏离轨迹的异常点。检测出轨迹中的异常点对提高数据质量和后续知识发现精度至关重要。目前轨迹异常点检测算法主要为恒定速度阈值法,没有考虑目标在不同时刻运动状态的变化,仅能检测出速度超出指定阈值的一部分异常点,甚至出现检测错误的情况,算法鲁棒性较差。针对现有问题,本文提出一种基于自适应阈值的轨迹异常点检测算法（Trajectory Outlier Detection Algorithm based on adaptive Threshold, TODAT）。TODAT算法充分考虑了目标在一段时间内的运动信息和观测噪声的影响,采用局部阈值窗和均值滤波窗来计算阈值和速度,同时又引入了经济航速阈值和连续异常点放回机制。基于真实船舶数据的实验结果表明,本文算法可根据轨迹数据得到自适应的阈值,有效检测出全部异常点,大幅度提高轨迹数据的质量。     

pH对发酵系统的产甲烷活性抑制及产氢强化

为抑制厌氧发酵系统的产甲烷活性,强化其发酵产氢性能,采用逐级降低pH的调控方法,探讨连续流搅拌槽式反应器(CSTR)从具有显著甲烷发酵特征的厌氧发酵系统向发酵产氢系统转变的运行特征．在进水COD 7 000 mg／L、水力停留时间(HRT) 8 h条件下,发酵体系在pH 由65～72降低到60～65时,虽然发酵气中的甲烷体积分数逐渐减少乃至消失,但氢气体积分数一直在3％以下;当pH下降到40～50时,系统中的产酸发酵作用得到了进一步强化,挥发性发酵产物总量平均为2 052 mg／L,呈现为典型的乙醇型发酵,发酵气产量平均为26 L／d,其氢气体积分数稳定在45％左右,活性污泥的比产氢率达167 L／(g·d)．     

基于马尔科夫链的大学生自主学习能力预测方法

以反映大学生自主学习能力的现时状况数据指标为基础,利用马尔科夫链工作原理,分析研究自主学习能力的有效评估方法,构建大学生自主学习能力预测方法模型并提供算法流程,测试表明预测与实际结果高度吻合。所提供的研究模型精细、稳定、实用,能有效应用于提高自主学习能力和相应的预测软件开发当中。     

改进Smote算法在不平衡数据集上的分类研究

在不平衡数据集中,过抽样算法如Smote(Synthetic Minority Oversampling)算法、R-Smote算法与SD-ISmote算法可能会模糊多数类与少数类的边界以及使用噪声数据合成新样本。本文提出的ImprovedSmote算法使用少数数据集的簇心与其对应类别的少数集数据,在簇心与不大于样本属性数的对应类别少数集数据形成的图形内随机插值来生成新数据。ImprovedSmote算法结合C4.5决策树与神经网络算法在实验数据集上的结果比Smote, R-Smote与SD-ISmote算法更好,可以有效地提高分类器分类性能。     

双点辅助定位的移动终端掌纹识别系统

移动终端掌纹识别中难以控制手掌摆放位置和姿态,并且受到复杂场景和差异光照的干扰以及硬件资源的限制。针对上述技术挑战,本文在Android平台上自主设计和实现双点辅助定位的新型掌纹识别系统,并解决整个工程实现中的多个技术难题。拍摄时由辅助点和辅助框共同限定手部位置和姿态,确定食指和中指之间以及无名指和小指之间的2个指间谷底点为关键点,旋转掌纹图像使两点连线与坐标系横轴平行,最终裁剪感兴趣区域用于特征提取和识别。本文提出的辅助定位方案增强了掌纹预处理抵御干扰因素的稳健性和系统实时性。     

基于Levenshtein和TFRSF的文本相似度计算方法

在社交网络中查找和收集个人信息可以建立一个包含目标履历、生活、爱好以及朋友等属性的信息体系,但是不同社交网络中存在大量同名用户。为了解决同名歧义问题,采用计算用户信息相似度,可以判断2个用户是否属于同一个人。由于文档中描述信息位置颠倒会导致计算机误判,为此,本文通过对莱文斯坦（Levenshtein）和词频相关字符串频率（TFRSF）方法融合计算词频和编辑距离,判断属性值是否相同。实验结果表明,本文提出的计算文本相似度方法在多种评价指标上准确性都有所提高,准确率（Precision）、召回率（Recall）、F1值（F1 Measure）均大于87%。