主题分析技术在文档聚类中的应用

为解决高频特征对文章的主题信息反映不够全面,无法获得高质量聚类结果的问题,同时为获得聚类后各类别反映信息的精确描述,采用词汇链反映文章所描述的主题信息,并依据文本间词汇链的相似度进行聚类.将聚类后属于同一类别并反映相同主题信息的词汇链进行融合,通过分析各词汇链所描述的主题信息在不同类别内的分布来抽取能够充分反映各类别主题的关键词集合.实验证明该方法比应用高频特征进行聚类的效果好,同时由于分析了主题信息在各类别内的分布情况,使抽取的类别关键词能够很好地体现每个类别所侧重描述的信息.     

储罐地震易损性数值仿真分析

为了研究储罐的抗震性能,忽略储罐罐壁的质量,将储罐中的液体质量简化为三质点体系模型,地基土由两个弹簧和两个阻尼器模拟.考虑罐体的平动和转动,建立了在水平地震激励下储罐的动力方程;给出了随机变量的概率模型和基于易损性理论的失效概率计算方法.通过对大庆某油库2×104 m3和5×104m3两种大型储罐进行数值仿真方法的地震易损性分析.结果表明:随着地震烈度的增大,储罐的易损性逐渐增大;5×104 m3储罐的抗震性能要好于2×104 m3储罐;2×104 m3和5×104 m3储罐的主要失效模式分别是抗失稳和抗提离.由此可见从多个失效模式对储罐进行地震易损性研究比从单一失效模式进行易损性研究更加科学.     

基于神经网络和支持向量机的电能质量组合评价

电能质量在当代越来越受到重视.根据电能质量的概述,提炼出电能质量评价指标体系,并基于组合评价的原理,运用BP神经网络和支持向量机对其进行评价,通过检验,证明了评价方法的有效性.     

一种鲁棒视频抠图算法*

基于鲁棒抠图算法提出了一种鲁棒视频抠图算法。新算法给出了一种基于少量手工标记的Strokes生成Trimap的方法,为视频帧半自动生成较为粗糙的Trimap划分,同时结合标记传递策略大大减少视频抠图过程中的手工标记操作。理论分析和实验结果证明鲁棒视频抠图算法能够获得较优的视频抠图结果。     

一种光纤陀螺随机漂移的高精度建模方法

为减小光纤陀螺随机漂移,采用时间序列分析法对其进行ARMA模型辨识.提出一种全局最优的模型阶次搜索算法,将模型适用性检验方法中的BIC(Bayesian information criterion)用于模型阶次搜索,并采用Pandit-Wu建模思想,把二维搜索化为一维搜索,得到了模型阶次的一致性估计.提出了一种改进的U-C算法,并与长自回归模型计算残差法相结合共同估计模型参数.它将非线性参数估计过程转化为线性过程,使用了正置与逆置漂移时序参与估计,以前向和后向模型的滤波误差平方和最小为参数估计的指标,在p+1维空间中求极小值.采用上述方法确定的模型其残差标准差为0.002 4°,最大预报误差为0.011 2°,能准确预报光纤陀螺随机漂移趋势.     

高速超宽带系统中频谱优化方法的研究

脉冲波形设计和频谱控制是超宽带通信系统解决频谱共存和相互干扰问题的关键。提出了基于最小面积准则(LAC)的频谱优化方法,并将其应用在正交脉冲调制超宽带系统中。该系统由多条并行发送支路组成,每条支路利用正交脉冲进行脉冲位置调制(PPM)与脉冲形状调制(PSM)相结合的调制。仿真结果表明:利用LAC优化的结果和最小均方误差准则(MMSE)相比更符合FCC的要求,不仅能提高频谱利用率,还能实现对频谱的灵活控制。     

基于CRF的中文评论有效性挖掘产品特征

方面级意见挖掘的任务通常包括从客户评论中抽取产品的特征、与产品特征相关联的观点词识别以及观点的极性判断三个方面。围绕如何实现中文评论的方面级意见挖掘问题,提出了利用条件随机场实现中文评论的方面级意见挖掘的四个主要步骤：数据预处理、训练集准备、为条件随机场模型定义学习函数、应用模型标注新的评论数据。在此基础上,通过以五种实际产品的中文评论语料为数据集,对该方法进行了数据实验。实验结果表明,该方法针对不同类型观点元素的抽取在评估性能指标上大部分达到或超过80%。为了进一步验证所提出方法的有效性,将研究结果进行了差异显著性检验。结果显示,用CRF对中文评论进行方面级意见挖掘和对英文评论的方面意见挖掘的性能差异不大。最后,比较了三种不同方法的方面抽取精度和情感分类精度,实验结果表明,CRF方法优于词典化的隐马尔可夫模型和关联规则挖掘方法。     

基于Matlab的加权随机点名提问系统设计

该文从教学需求出发,设计一套具有权重的随机点名课堂提问系统,其目的是提高课堂教学质量与学生参与的积极性。该系统具有两个方面的功能,第一,可以避免教师在课堂教学中的带有个人感情色彩的提问偏重,给予每个学生相对均等的回答课堂提问的机会;第二,可以根据学生知识掌握情况以及课堂问题难易程度,适度调节随机点名的权重分配,提高学生问题回答质量与课堂效率,将课堂提问在教学环节中发挥到最大的作用。     

基于多季相Sentinel-2影像的白洋淀湿地信息提取

白洋淀湿地是华北平原上重要的浅水湖泊湿地,对雄安新区绿色发展具有重要的生态价值。对白洋淀高度异质化的景观格局进行分类,能够为白洋淀湿地资源的遥感监测提供指导意义。针对湿地季节变化的特点,对白洋淀每个季节选取一期具有代表性的Sentinel-2影像,采用分类与回归树（CART）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）3种常用的机器学习分类器对15种季相组合实验方案进行分类,分析不同季相遥感影像及其组合对白洋淀湿地信息提取的优劣。结果表明：相较于使用单一季相影像分类,多季相影像的组合能够显著提高分类精度,春&夏季相组合能够得到最优的分类效果,相对单季影像总体分类精度提高了10.9%~25.5%,Kappa系数提高了0.09~0.29;SVM分类器的分类表现较为稳定,能够得到最高的平均分类精度,CART分类器在处理高维特征的能力不如随机森林和SVM;不同特征类型对湿地信息提取的贡献度从高到底依次是红边光谱特征、传统光谱特征、缨帽变换特征、主成分分析特征、纹理特征。实验成果能为湿地信息的遥感识别提供依据。     

基于多通道分离整合的多尺度单幅图像去雨算法

由于密度不同的雨对图像造成的遮挡不同,图像去雨一直都是一项极具挑战性的任务。目前,基于深度学习的图像去雨算法已经成为主流。然而,多数深度学习的架构都是通过堆叠卷积层来设计的,执行去雨任务后图像仍存在着大小不一的雨痕,这些方法并不能很好地关注训练中雨图的局部信息和上下文信息。为了解决上述问题,本文设计一种基于多通道分离整合的卷积神经网络用于图像去雨。第一步通过通道分离,再利用卷积层间的层级连接,构成多尺度模块,最终将不同通道的输出进行整合。该模块可以增大感受野,探索特征图之间的空间信息,更好地提取特征。第二步利用渐进网络来反复计算挖掘上下文信息,能够很好关联到全局特征。整体模型易于实施,可以端对端训练。在常用的数据集以及自建的自动驾驶雨天数据集上的大量实验表明,本文方法比现有方法取得了明显的改进。