煤炭运输路径选择与运输效率的关系模型仿真

在煤炭运输路径优化选择问题的研究中,煤炭运输网络在雨雪、泥石流、地震等突发事件下会发生路线的重新选择,选择路线过程带有波动性与随机性,受主观人为因素影响较大.传统的煤炭运输供应链路径选择与运输效率的关系模型建立方法无法对瞬时变化的路线选择进行自适应调整,无法建立包含路线突变情况的约束条件,建立的模型准确性较低.提出基于关联模糊理论的煤炭运输供应链路径选择与运输效率的关系模型建立方法,塑造可量化的煤炭运输供应链网络演化模型,依据供应链网络鲁棒性新测度,根据小范围供应链效率和连同图大小运算网络中单个节点的运输效率,将量化后的鲁棒性与效率的关系划分成两个独立的特征子空间以及非特征子空间,准确描述两者关系.仿真结果表明,在不同的干扰环境下新建模型能够较好地表述煤炭供应链路径选择与效率的关系.     

浅谈云计算技术在街道办事处管理工作中的应用

云计算是当前计算机领域的一个热点,它的出现宣告了低成本提供超级计算时代的到来。本文阐述了云计算的概念和特点,介绍了运用云计算技术在乌达区新达街道办事处创建了新达服务网络平台新体系,包括联名卡、社区通、一键通、一卡通、个人网上银行、工作云平台等服务,通过这个平台,让全体居民享受到公平、便捷、优质、高效的服务。最后对云计算的安全性进行了分析。     

我国造纸化学品发展与展望

对我国变性淀粉、施胶剂、水溶性高分子、特种化学品以及填料等主要造纸化学品的现状与发展趋势作了扼要介绍 ,并对开发符合中国造纸国情的专用化学品、开展应用技术研究、加强国内外合作等方面提出了建议。     

三条2000t／d离线喷腾型分解炉窑的技术特点及生产调试

本文主要介绍了已建成投产的三条2000t/d离线喷腾型分解炉新型干法生产线的技术特点和生产调试结果.并在对其技术特点比较和生产调试经验总结的基础上,对系统可能进一步实行优化提出建议.     

广州地区大型办公类公共建筑能耗调查与分析

通过对广州市有代表性的写字楼进行3个年度全年能耗抽样调查,分析了2栋大型办公类公共建筑全年的建筑能耗组成和变化规律。指出此两栋大型办公类建筑按实际使用面积计算的全年平均总能耗为149.3 kWh/m2和115 kWh/m2,全年空调能耗占建筑总能耗的比例分别为49.2%和38.5%。由于所使用的能耗调查方法详细,调查对象具有代表性,因此,能耗分析结果可作为广州地区办公类公共建筑能耗数据库的一部分或为其提供参考。此外,通过和其他相关文献研究结果的对比,指出了夏热冬暖气候区建筑节能的途径。     

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t-SNE降维预处理的网络流量异常检测

网络流量中大多数流量都是正常的,但经常会出现偏离正常范围的异常流量,主要由DDOS攻击、渗透攻击等恶意的网络行为引起,这些异常行为通常会导致网络质量下降,甚至网络直接瘫痪。因此引入网络安全态势的预测,在仅知道正常网络流量的情况下判断网络中的异常。异常检测是一种网络安全态势的预测方法,用来判断网络中是否有异常。现有的异常检测算法由于无法准确提取网络数据包的低维特征导致算法的性能不佳,因此,需要找到网络数据包的准确的低维特征表示,该低维特征表示能够区分网络数据包是正常的还是有攻击的。为此,本文引入基于t-SNE降维的NLOF异常检测算法。该算法采用t-SNE算法自动预处理网络数据包以获得低维的网络数据包特征,之后将得到的低维的网络数据包特征作为NLOF算法的输入进行异常检测。其中,本文的NLOF算法首先采用k-means算法将网络数据包聚类成为K个簇,并将网络数据包数量小于N个的簇标记为异常簇,之后将未被标记为异常簇的网络数据包作为LOF算法的输入进行异常检测。在ISCX2012数据集上的实验结果表明,基于t-SNE降维的LOF算法达到最优性能时,准确率为98.46%,精确度为98.38%,检测率为98.54%,FAR为0.66%。该算法比基于现有最新算法的准确率、检测率和F1分别高3.18个百分点、0.02个百分点和0.01个百分点。基于t-SNE降维的NLOF算法达到最优性能时,准确率为98.53%,精确度为98.86%,检测率为98.86%,FAR为0.32%。该算法比基于现有最新算法的准确率、检测率和F1分别高3.25个百分点、0.34个百分点和0.41个百分点。这是异常检测中首次采用t-SNE算法自动提取低维的网络数据包特征。此外,LOF算法仅能捕获异常点,而本文的NLOF算法能够同时捕获异常点和异常簇。     

时空双仿射微分不变量及骨架动作识别

目的 人体骨架的动态变化对于动作识别具有重要意义。从关节轨迹的角度出发,部分对动作类别判定具有价值的关节轨迹传达了最重要的信息。在同一动作的每次尝试中,相应关节的轨迹一般具有相似的基本形状,但其具体形式会受到一定的畸变影响。基于对畸变因素的分析,将人体运动中关节轨迹的常见变换建模为时空双仿射变换。方法 首先用一个统一的表达式以内外变换的形式将时空双仿射变换进行描述。基于变换前后轨迹曲线的微分关系推导设计了双仿射微分不变量,用于描述关节轨迹的局部属性。基于微分不变量和关节坐标在数据结构上的同构特点,提出了一种通道增强方法,使用微分不变量将输入数据沿通道维度扩展后,输入神经网络进行训练与评估,用于提高神经网络的泛化能力。结果 实验在两个大型动作识别数据集NTU（Nanyang Technological University）RGB+D（NTU 60）和NTU RGB+D 120（NTU 120）上与若干最新方法及两种基线方法进行比较,在两种实验设置（跨参与者识别与跨视角识别）中均取得了明显的改进结果。相比于使用原始数据的时空图神经卷积网络（spatio-temporal graph convolutional networks,ST-GCN）,在NTU 60数据集中,跨参与者与跨视角的识别准确率分别提高了1.9%和3.0%;在NTU 120数据集中,跨参与者与跨环境的识别准确率分别提高了5.6%和4.5%。同时对比于数据增强,基于不变特征的通道增强方法在两种实验设置下都能有明显改善,更为有效地提升了网络的泛化能力。结论 本文提出的不变特征与通道增强,直观有效地综合了传统特征和深度学习的优点,有效提高了骨架动作识别的准确性,改善了神经网络的泛化能力。     

基于多尺度特征多对抗网络的雾天图像识别

目的 当前的大型数据集,例如ImageNet,以及一些主流的网络模型,如ResNet等能直接高效地应用于正常场景的分类,但在雾天场景下则会出现较大的精度损失。雾天场景复杂多样,大量标注雾天数据成本过高,在现有条件下,高效地利用大量已有场景的标注数据和网络模型完成雾天场景下的分类识别任务至关重要。方法 本文使用了一种低成本的数据增强方法,有效减小图像在像素域上的差异。基于特征多样性和特征对抗的思想,提出多尺度特征多对抗网络,通过提取数据的多尺度特征,增强特征在特征域分布的代表性,利用对抗机制,在多个特征上减少特征域上的分布差异。通过缩小像素域和特征域分布差异,进一步减小领域偏移,提升雾天场景的分类识别精度。结果 在真实的多样性雾天场景数据上,通过消融实验,使用像素域数据增强方法后,带有标签的清晰图像数据在风格上更趋向于带雾图像,总的分类精度提升了8.2%,相比其他的数据增强方法,至少提升了6.3%,同时在特征域上使用多尺度特征多对抗网络,相比其他的网络,准确率至少提升了8.0%。结论 像素域数据增强以及多尺度特征多对抗网络结合的雾天图像识别方法,综合考虑了像素域和特征域的领域分布差异,结合了多尺度的丰富特征信息,同时使用多对抗来缩小雾天数据的领域偏移,在真实多样性雾天数据集上获得了更好的图像分类识别效果。     

代码搜索方法研究进展

开源软件的成功推动了软件产业的蓬勃发展,大量代码资源为代码搜索创造了条件.如何通过代码搜索技术找到需求代码成为一个重要问题.为了更好地推进后续研究工作,首先对代码搜索相关概念及研究趋势进行介绍和说明;其次对使用不同技术的代码搜索研究工作进行综述,包括基于信息检索、查询和代码描述增强、程序特征分类以及深度学习等方面,并进一步总结归纳不同方法的优缺点;接下来针对代码搜索技术所应用的多个领域进行介绍,包括程序合成、代码推荐与补全和代码风格改善等方面;最后分析现阶段代码搜索面临的主要问题,为未来该方向的发展提供一定的参考与建议.