面向案例消耗推理的应急物资预测

面向案例推理（Case-Based Reasoning,CBR）的应急物资需求预测中,针对老旧案例影响推理结果精确度的问题进行了研究,给出了一种基于消耗策略的案例推理的应急物资预测方法。通过粗糙集属性依赖度的计算确定了案例属性之间的权重系数;针对地震应急数据特征提出了一种消耗策略的定义,确定消耗函数、消耗参数和消耗区间参数,采用消耗策略对各案例间的相似度进行优化调整,减小老旧案例的权重,进而不同程度地削弱老旧案例对案例匹配结果的影响,再从案例库中检索到与目标案例匹配的最佳源案例,从而决策出目标案例的处理方案;通过进行地震实例分析,验证了参数调节后的案例消耗推理的预测结果精度更高。该方法在应急救援的物资预测中有一定的借鉴意义。     

Geohash编码抗k近邻攻击的脆弱性分析

Geohash编码作为一种降维技术目前已应用于空间数据库和空间数据引擎中,但其安全性还有待进一步研究。文章关注Geohash编码存在的安全漏洞,从理论上分析了此种降维技术产生推理通道的原因,并提出一种基于k近邻查询的加密Geohash字段重构算法,通过观察大量k近邻查询响应中的明文信息进行统计推断并重构出加密Geohash的原始值。对加密兴趣点数据库进行重构实验,实验表明,观察到的查询响应数量越多,重构值的精确度越高。在Geohash编码精度为30 bit的情况下,当观察到100000到3000000次查询响应时,重构值与原始值平均误差为0.074%到0.015%。该实验揭示了Geohash编码在抵抗k近邻查询推理攻击方面的脆弱性及形成机理,将促进相关地理信息系统行业的安全应用与研究。     

融合共现推理的Faster R-CNN输电线路金具检测

为促进目标检测模型与电力领域业务知识有机融合,缓解金具样本间长尾分布问题,有效提升输电线路金具的自动化检测效果,提出了融合共现推理的Faster R-CNN(faster region-based convolutional neural network)输电线路金具检测模型。首先,深入研究输电线路金具结构化组合规则,通过数据驱动的方式以条件概率对金具目标间的共现连接关系进行有效表达;然后,结合图学习方法,利用学习并映射的共现概率关联作为共现图邻接矩阵,使用基线模型(Faster R-CNN)提取的特征向量作为图推理输入特征,以自学习的变换矩阵作为共现图传播权重,完成图信息传播并实现有效的共现推理模型嵌入。实验证明,融合共现推理模块的Faster R-CNN模型较原始模型提升了6.56%的准确率,对于长尾分布样本中数量较少的金具性能提升尤其显著。     

基于图表示学习的消息回复关系判断方法

微信、QQ和钉钉等社交媒体都提供多对多聊天群组功能,这些聊天群组包含海量信息,对群组聊天内容进行有效分析,获取有价值的关联信息,是当前领域的研究热点。群组中用户间交互是群组实现的主要功能,用户间消息回复是用户间交互实现的方式,消息间的回复行为下隐藏着消息间和用户间的关系。群组消息间回复通常是隐式和非连续的,大部分群组消息间没有指定明确的回复关系,当前消息也不一定是上一条临近消息的回复,回复关系要根据具体的聊天场景确定。当消息间没有显示指定回复关系时,回复不易于分析和理解群组聊天内容,阻碍了对群组聊天内容的整体性分析。本论文针对群组消息间的回复关系,提出了基于图表示学习的消息回复关系判断方法,该方法不同于以往方法仅使用部分群组要素,是在综合学习消息的文本信息、发送消息的用户信息和上下文信息的基础上,根据群组内容构建群组图和生成自适应消息图,得到了多种群组要素信息和要素间关系组成的图结构,利用图模型在图结构上进行群组消息的表示学习,图模型输出群组消息的表示向量,拼接消息对的表示向量并进一步预测群组消息间的回复关系。在消息间回复关系的学习过程中,图模型通过任务学习更新图中消息节点,同时更新图中用户节点向量表示,经过用户向量分析实验验证了该模型输出的用户向量的有效性和合理性。在公开数据集和标注数据集上进行了对比实验和显著性检验分析,结果显示模型在多个评估指标上大幅优于对比模型,如在F1指标上,比单纯依赖BERT的句子对分类模型提高了接近20%。     

论我国的举证时限制度

司法实践中对民事诉讼法规定的举证时限制度的运用存在一些问题.当事人举证能力不足,法官对举证时限制度的使用态度较为消极且释明不够.应进一步强化法官的释明义务.复杂案件进行庭前证据交换.对已在庭前进行证据交换的案件和未在庭前进行证据交换的案件,应分别确定不同的举证期限.     

谈水行政处罚案件流程及运用

文章从案件来源,现场调查核实,立案,停止、改正、整改文书下达,告知,处罚决定与执行六个方面对水行政处罚流程进行简明介绍,为水资源持续利用提供保障。     

一种基于改进的多值因果图的近似推理

针对因果图的精确推理是NP难的,提出寻找近似的推理算法。根据以往文献中近似推理的原理,通过一种可能性比值,找到转化后的连接事件概率。该近似推理保证了多值因果图在推理过程中概率的归一性,最后用于实例得出的结果满足概率论知识且符合实际。     

基于帧间差异和证据推理的海事雷达目标提取方法研究

海事雷达通过多普勒效应和帧间差异,进行船舶的跟踪与识别,是海事监管和避碰的重要传感器。受环境因素影响,其往往提供大量虚假目标,干扰海事监管。针对该问题,以雷达图像为数据源,提出了一种基于证据推理(Evidential Reasoning Rule)规则的目标甄别方法。在该方法中,首先收集经过验证的识别结果,获取充足的船舶和虚假目标样本。然后,分析样本在多帧图像中的位移、方向等特征值,计算出位移、方向特征值与目标真实性的似然关系,即提供两条独立证据。最后,利用证据推理规则合成上述证据,实现组合判断。不同于其他滤波或分类算法,该方法基于原始雷达图像和概率推理,计算过程未做任何状态假设,识别结果更加准确可靠。在重庆长江朱沱镇的实地雷达监测案例研究中,该方法的识别准确性达90.81%,证明了其有效性。     

一种基于情景感知的Ad Hoc网络功率控制算法

针对战场复杂恶劣环境下 Ad Hoc网络节点易受自然或人为因素影响发生故障,从而造成网络分割并导致通信中断,提出了一种基于情景感知的分布式功率控制算法(DPCAC)。DPCAC 采用 DS证据理论对影响节点失效的多“情景证据”进行融合,推理得到节点的生存状态,依据情景数据库中的信息构建拓扑矩阵,找出故障集并通过调节邻居节点的功率改变网络结构,进而达到恢复通信的目的。仿真实验表明,DPCAC可有效修复网络通信中断的链路,并可在网络恢复连通后通过调节功率降低不必要的能量消耗。