2000—2020年中国地下水开采时空演变特征EI北大核心CSCD

采用Mann-Kendall趋势检验法、重心模型和标准差椭圆法研究了2000—2020年我国地下水开采时间变化特征、空间分布特征和重心迁移过程。结果表明:2000—2020年我国地下水开采量呈现波动性减少趋势,年均递减率为0.83%;华北地区在严格的地下水开采管理、地下水超采综合治理和南水北调工程共同作用下,地下水开采量得以压减,东北地区和西北地区由于黑龙江、新疆农业经济发展,地下水开采量明显增加;我国地下水开采重心主要分布在河北、山西和内蒙古交界处,有向西北方向偏移的趋势,地下水开采空间分布格局由东北—西南方向逐渐偏转为东—西方向,方向性趋势也更为明显。     

图片风格融合及快速迁移

通过卷积神经网络对不同图片的内容和风格进行融合,可生成风格多样化的图片。这不但为影视制作提供了丰富的素材,更有利于图像修复和图像增强。针对这类问题,前人曾提出一些算法,但很难在时间和空间方面都达到很好的效果。这里提出一种基于TensorFlow(将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统)的条件归一化网络来支持多风格融合及图片快速迁移,多风格可共用一个网络模型,这大大减少了算法耗时,并缓解了模型存储耗费空间大的问题,节省了计算机资源。时间上优于传统迁移算法三个数量级,空间上25种风格可共用一个模型。同时,更大程度地保留了内容图的语义特征,具有更好的视觉效果。     

一种面向跨项目软件缺陷预测的特征过滤与实例迁移框架

在跨项目软件缺陷预测中,源项目与目标项目的特征关联度与实例分布差异性是影响预测模型性能的主要因素。本文从特征过滤与实例迁移2个角度出发,提出一种跨项目软件缺陷预测框架KCF-KMM(K-medoids Cluster Filtering- Kernel Mean Matching)。在特征过滤阶段,该方法基于K-medoids聚类算法来筛选特征子集,过滤与目标项目关联度低的特征。在实例迁移阶段,通过KMM算法计算源项目与目标项目实例间的分布差异度,以此分配每个训练实例的影响权重。最后,结合目标项目中少量有标注数据建立混合缺陷预测模型。为了验证KCF-KMM的有效性,本文从准确率和F1值的角度出发,分别与经典的跨项目软件缺陷预测方法TCA+、TNB和NNFilter相比,KCF-KMM的预测性能在Apache数据集上可以分别提升34.1%、0.8%、21.1%和14.4%、3.7%、10.6%。     

基于迁移学习的卷积神经网络通道剪枝

卷积神经网络在计算机视觉等多个领域应用广泛,然而其模型参数量众多、计算开销庞大,导致许多边缘设备无法满足其存储与计算资源要求。针对其边缘部署困难,提出使用迁移学习策略改进基于BN层缩放因子通道剪枝方法的稀疏化过程。本文对比不同层级迁移方案对稀疏化效果与通道剪枝选取容限的影响;并基于网络结构搜索观点设计实验,探究其精度保持极限与迭代结构的收敛性。实验结果表明,对比原模型,采用迁移学习的通道剪枝算法,在精度损失不超过0.10的前提下,参数量减少89.1%,模型存储大小压缩89.3%;对比原剪枝方法,将剪枝阈值从0.85提升到0.97,进一步减少参数42.6%。实验证明,引入迁移策略更易实现充分的稀疏化,提高通道剪枝阈值选取容限,实现更高压缩率;并在迭代剪枝的网络结构搜索过程中,提供更高效的搜索起点,利于快速迭代趋近至搜索空间的一个网络结构局部最优解。     

基于NOMA的5G超密网计算迁移与资源分配策略

针对5G超密网中移动设备计算能力不足、频谱资源有限的问题,提出了一种基于非正交多址接入（NOMA）的计算迁移与带宽分配策略。首先,对系统模型进行了分析,并在此基础上以最小化设备计算代价为目标对所研究的问题进行形式化定义;然后,将该问题分解成设备的计算迁移、系统的带宽分配和设备的分组匹配三个子问题,并利用模拟退火、内点法和贪心算法对这三个子问题进行求解;最后,通过联合优化算法对上述子问题进行交替性迭代求解,最终获得最优计算迁移和资源分配策略。仿真结果表明,所提出的联合优化策略不但优于传统的正交多址接入（OMA）方式,而且能获得比平均分配带宽的NOMA技术更低的设备计算代价。     

融合文本特征的汉老双语句子相似度计算方法

双语句子相似度旨在计算不同语言句子间的语义相似程度,在信息检索、平行语料库构建、机器翻译等领域有重要作用。由于汉语、老挝语平行语料稀少,且老挝语在语义表达、句子结构上与汉语有明显差异,导致汉老双语句子相似度研究的难度较大。该文提出了一种融合文本特征的汉老双语句子相似度计算方法,并构建了句子相似度模型。首先,在句子相似度模型中将汉语、老挝语的词性、数字共现等文本特征与GloVe预训练词向量融合,以此丰富句子特征,提升模型计算准确率。其次,由基于自注意力的双向长短时记忆网络组成多层孪生网络来提取长距离上下文特征和深层次语义信息,其中自注意力机制可以保证语义信息的有效利用。最后,采用迁移学习的方法将通用模型参数初始化,并使用不同的微调参策略增强模型的泛化能力。实验表明,该文提出的方法,其召回率、准确率和F₁值分别达到了82.5%、85.78%和84.00%。     

季节冻土区渠道水分迁移规律及冻胀特性试验研究

为了量化渠基土体中的水分在冻融过程中的迁移及其分布规律,揭示渠基土体的微观冻胀特性,选取渠基土体不同部位的原状土样,进行冻融试验,采用CT扫描技术,监测研究渠基土样冻融过程中的水分迁移及其孔隙水分布规律,进一步探究渠基土体的微观冻胀特性。结果表明:冻融过程中土样深度16～18 cm处的含水率较高,产生了水分积聚。冻结过程中,土体的微观孔隙结构发生了明显变化,同时发生了裂缝的张开和闭合。在融化阶段,由于冻结水快速融化,土体发生融沉,最大融沉量为6.78 mm。研究成果揭示了渠基土体单向冻融过程中的水分迁移规律、孔隙水的分布状态及其冻胀微观特性,为季节冻土区输水渠道的抗冻胀设计提供了理论基础。     

基于广交会平台的外语习得研究

作为中国乃至世界第一展的广交会,为外语学习者构建了一个多元文化交融的语言学习平台,为外语学习者创设了一个真实的国际化外语习得环境。外语学习者可以利用广交会真实的外语环境,促进语言习得;可以克服语言负向迁移即母语干扰;可以更好地适应NSEM,培养和提升英语综合交际能力;可以利用参与广交会实践实习的积极反拨效应,更好地完成专业学习及外语习得任务。     

一种基于人工标签数据的行为识别模型迁移方法

针对通用模型对新用户行为识别准确率的问题,给出一种基于人工标签数据的模型迁移方法。对新用户采集少量带标签数据,经过带通滤波、特征提取和归一化预处理,将其加入到通用模型训练集中。对更新后的训练集进行重新训练,以所得模型与通用模型对新用户数据识别准确率的差值作为迁移必要性度量阈值,利用K-均值算法以及由底至顶的决策树子节点属性平均值替代法,对模型进行迁移。实验结果显示,与原通用模型相比,由所给方法迁移学习得到的个性化模型的识别准确率有明显提高。