基于注意力机制面向短文本多分类的关键词权重优化

关键词语义敏感影响短文本选择关键词赋予合适权重.针对仅关注关键词是否完备没有考虑到混淆关键词会对分类造成消极影响的问题,提出一种降低混淆关键词权重实现关键词权重优化的模型.首先,基于词频?逆文件频率(TF-IDF)和混淆矩阵的原理选择文本中被定义的混淆关键词.然后,基于注意力机制构建文本表征,通过全连接层降维重构表征;训练重构的表征尽可能相似于原表征,从而选出能保留句子信息的关键词;将混淆关键词从提取的关键词里排除出去,将筛选后的关键词称为强关键词.最后,使用双向长短记忆网络?注意力机制(BiLSTM-Attention)经典模型作短文本多分类的基础模型.在此基础模型之上把强关键词整体做嵌入表示加入到BiLSTM-Attention模型中的注意力部分激活函数计算当中.与BiLSTM-Attention基础模型进行的实验结果表明,所提模型在Snippets公开数据集上,分类准确率提高0.41个百分点.     

空地融合的城市道路基础设施数字化技术研究

城市道路基础设施三维模型的重构,在城市道路BIM应用与数字化领域具有重大意义;针对城市交通基础设施数字化重构的需求,对车载激光扫描与无人机倾斜摄影采集技术进行综合运用,提出一套从信息采集、空地点云配准、点云分割到三维重构的完整技术方法;首先使用车载激光扫描技术和无人机倾斜摄影技术对交通基础设施信息进行采集,并使用运动恢复结构算法(SfM,structure from motion)生成基础设施空地点云;其次使用迭代最近点法(ICP,iterative closest point)对空地点云进行精配准,然后利用基于PointNet网络的方法对融合点云进行语义分割;最后对分割出的交通基础设施对象进行三维重构;提出的空地融合的城市交通基础设施数字化技术能够高效地实现交通基础设施重构,为城市交通基础设施数字化提供基础、为后续交通专业领域的应用研究提供便利.     

基于稀疏重构的窄带弱信号时延估计算法

提出了一种基于稀疏重构的窄带弱信号时延估计算法.利用信号的互相关谱构造数据矩阵,然后建立时延参数的冗余字典,最后通过矩阵奇异值分解在信号子空间中利用正交匹配追踪算法得到高精度时延估计.理论分析和仿真实验验证了算法的正确性和有效性.相比于传统方法,该算法可将窄带弱信号时延估计精度提高约1倍.     

基于均匀网络理论的配电网协调优化

针对含可调度式分布式电源的配电网优化问题,提出一种基于均匀网络理论的配电网协调优化方法。首先通过基尔霍夫电压和电流定律,建立出以网损最小为目标的网络均匀性条件;其次,提出均匀网络逼近算法解决电源出力的约束问题;最后,结合提出的高效单环网重构算法,给出考虑电容器投切、重构和可调度式电源优化的配电网协调优化算法。算例首先验证了均匀网络逼近算法的准确性,在此基础上,采用IEEE33标准节点系统验证了方法的高效性和实用性。     

快照成像光谱仪快速光谱重构算法

为实现对光谱数据的快速实时处理,针对快照式傅里叶成像光谱仪,提出一种基于GPU的并行化光谱重构算法.通过分析快照式成像光谱仪的工作原理和数据特性,结合CUDA并行计算架构,对光谱重构算法可并行部分最大程度并行化,并针对并行计算中的内存分配等方面进行优化处理,实现并行化的光谱重构算法.实验结果表明:基于GPU的并行化光谱重构算法,相对CPU串行化算法,精度相同的情况下,计算效率提升了约25倍.利用GPU加速程序的并行部分,可以极大地提高光谱重构的效率,使得快照式成像光谱仪更加适用于实时测量当中.     

基于业务需求的动态服务承载网构建算法

可重构信息通信基础网络通过构建可重构服务承载网的方式为业务提供自适应承载服务。针对服务承载网动态构建中底层资源高效利用的问题,提出一种基于业务需求的动态服务承载网构建算法。算法构建了可重构服务承载网模型;基于业务需求的动态特性,定义了服务承载网构建花费;以最小化构建花费为目标,感知业务需求类型及其变化状态,并设计了相应的动态服务承载网构建算法。仿真结果表明：算法在业务性能、构建成功率、收益花费比等方面均具有良好性能。     

一体化雷达视频综合采集系统的设计与实现

针对雷达视频信号采集中存在的通道数量多、数据率高以及硬件平台多样化等问题,设计实现了一种可重构的一体化雷达视频综合采集系统.该系统以FPGA为核心,实现了一部雷达中相互独立的多路雷达视频指令信号的统一接入与一体化采集,通过LVDS接口将采集到的数据统一发送至数字收发平台,输出数据速率达到7.2 Gb/s;同时利用FPGA的可重构特性,设计了以ARM作为主控核心的重构器,在不改变硬件平台的情况下,实现了多种型号雷达视频信号采集系统的平滑兼容.测试结果表明,本系统采集的数据具有较高的准确性,并且平台扩展性较好,可以为多种型号雷达的多种视频信号的一体化采集提供统一平台.     

一种改进Papoulis-Gerchberg的多幅超分辨重构方法

为进一步提高拍摄图像的分辨率,提出一种改进的Papoulis-Gerchberg超分辨算法.新算法提出边缘检测方法,可以改善传统方法空间复杂度和重构图像边缘模糊的问题.新算法在原有的算法基础上融于边缘检测,针对多幅同一场景输入图像,在每次Papoulis-Gerchberg迭代过程加入坎尼检测,同时将每步的重构误差投影到下一步重构过程,降低了算法空间复杂度,能有效恢复丢失的边缘高频信息.MATLAB实验结果表明,与现有的经典超分辨重构方法相比,本算法反映图像质量的峰值信噪比和灰度标准差更高,信噪比和灰度标准差比改进前算法分别提高0.5 d B和2.5.从视觉感官上对比,重构图像整体效果也更加清楚,去除了原始重构方法图像边缘叠影现象,有效提高了原始输入图像的分辨率.     

一种非负稀疏近邻表示的多标签学习算法

针对训练数据中的非线性流形结构以及基于稀疏表示的多标签分类中判别信息丢失严重的问题,该文提出一种非负稀疏近邻表示的多标签学习算法。首先找到待测试样本每个标签类上的k-近邻,然后基于LASSO稀疏最小化方法,对待测试样本进行非负稀疏线性重构,得到稀疏的非负重构系数。再根据重构误差计算待测试样本对每个类别的隶属度,最后实现多标签数据分类。实验结果表明所提出的方法比经典的多标签k近邻分类(ML-KNN)和稀疏表示的多标记学习算法(ML-SRC)方法性能更优。     

社区型旅游景区管理模式探析

文章总结并评价了我国现有的社区型旅游景区管理模式,认为社区型旅游景区在管理中要保障居民利益、重视居民参与、合理分配利益、减少政府干预、鼓励民间组织参与;同时提出了社区型旅游景区理想模式,以期能为我国的社区型旅游景区的管理提供参考。