基于多粒度二元语义模型的瓷乐器感官评估系统

感官评估以其直接、易得和与消费者紧密相关等优点,在食品、化妆品、包装、汽车、茶叶、酒、烟草和纺织品行业中有不少应用。本文针对景德镇瓷乐器的自身特点,选取音量、音色、音质、发音灵敏度、声音的均衡度、延音长短、光洁度、规整度、装饰效果等指标作为影响瓷乐器质量的主要感官指标,采用多粒度二元语义模型和OWA算子对专家的评估数据进行集结处理,能够有效避免信息的损失和集结结果的不精确性,该方法具有计算简单和语言信息集结结果准确等特点。     

基于多模态多粒度图卷积网络的老年人日常行为识别

随着人口老龄化问题日益严重,人们对家庭环境中老年人的安全问题越来越重视.目前,国内外一些研究机构正在试图研究通过家用摄像头对老年人的日常行为进行智能化看护,实现对一些危险行为的预警、报警与报备.为了助推这些技术的产业化,主要研究如何自动识别出老年人的日常行为,如“喝水”“洗手”“读书”“看报”等.通过对老年人的日常行为视频的调研发现,老年人的日常行为语义具有非常明显的细粒度特性,如“喝水”与“吃药”两种行为的语义高度相似,且只有少量的关键帧能准确体现出其类别语义.为了有效解决老年人行为识别问题,提出一种新的多模态多粒度图卷积网络(multimodal and multi-granularity graph convolutional networks,MM-GCN),通过利用图卷积网络分别从人体骨骼点(“点”)和人体骨架(“线”)、关键帧(“面”)和视频提名段(“段”)两种模态对老年人行为进行建模,捕捉“点-线-面-段”这4种颗粒度对象下的语义信息.最后,在目前最大规模的老年人日常行为数据集ETRI-Activity3D (11万+视频段、50+行为类别)上进行老年人行为识别性能评测,...     

考虑多粒度反馈的多轮对话强化学习推荐算法

多轮对话推荐系统（CRS）以交互的方式获取用户的实时信息,相较于基于协同过滤等的传统推荐方法能够取得更好的推荐效果。然而现有的CRS存在用户偏好捕获不够准确、对话轮数要求过多以及推荐时机不恰当等问题。针对这些问题,提出一种基于深度强化学习且考虑用户多粒度反馈信息的对话推荐算法。不同于现有的CRS,所提算法在每轮对话中同时考虑用户对商品本身以及更细粒度的商品属性的反馈,然后根据收集的多粒度反馈对用户、商品和商品属性特征进行在线更新,并借助深度Q学习网络（DQN）算法分析每轮对话后的环境状态,从而帮助系统作出较为恰当合理的决策动作,使它能够在比较少的对话轮次的情况下分析用户购买商品的原因,更全面地挖掘用户的实时偏好。与对话路径推理（SCPR）算法相比,在Last. fm真实数据集上,算法的15轮推荐成功率提升了46.5%,15轮推荐轮次上缩短了0.314轮;在Yelp真实数据集上,算法保持了相同水平的推荐成功率,但在15轮推荐轮次上缩短了0.51轮。     

基于多维多粒度分析的电信网用户行为模式挖掘

为了更好地理解电信网用户行为规律,以大规模电信网用户通信详细记录（CDR,call detail record）数据为研究对象,运用混合概率模型与特征工程方法,从用户群体与个体的角度分析了用户呼叫中的通话时长、通话频次、通联关系等多维度特征,并从小时、天、周等不同时间粒度上进一步细化,实现了对不同用户群体通话行为模式的有效发现。通过混合概率模型对用户行为中的分布特性进行建模,解决了用户通话时长、频次等分布特征难以刻画的问题。实验中采用某地区电信网的真实数据作为数据集,对比了决策树、朴素贝叶斯、SVM等常见分类算法的实验效果,证明了所提用户行为特征的有效性与计算可行性;并以快递、航班、银行等服务号码为例,对比了不同群体通信行为模式的差异性。     

基于操作码的安卓恶意代码多粒度快速检测方法

基于操作码的检测方式被广泛用于安卓恶意软件检测中,但存在特征提取方法复杂、效率低等问题。针对此类问题,提出一种基于操作码的安卓恶意软件多粒度快速检测方法,其中多粒度指以词袋模型为基础、函数为基本单位提取特征,通过逐级聚合特征获得 APK 多层级信息,通过对数长度表征函数规模;并基于Dalvik指令集中操作码语义上的相似性对其进行压缩映射以提升效率,构建相应分类模型。测试表明所提方法在性能和效率上均有明显优势。     

基于WAPG动态路由与波长分配的优化算法

多粒度交换能减少交换节点中的交换矩阵规模及复用器和解复用器的数目,很大程度降低了网络成本,但使得光纤网络路由与波长分配问题变得更加复杂.通过分析多粒度光网络交换节点的结构和动态路由与波长分配的特点,定义5种不同的逻辑链路权重标注方法,提出一种基于路径图波带分配的路由与波长分配模型,达到减少波长碎片的目的.模拟结果表明,该方法能有效地减少多粒度光网络中的波长转换数和降低网络成本.     

基于GMRBAC模型的GIS系统安全控制方法研究

针对GIS系统应用程序的复杂性和安全性等特点,对基于角色的访问控制基本模型进行了深入研究,提出一种多粒度安全访问控制扩展模型GMRBAC,分析了GMRBAC模型的基本框架结构和用户可信度评估条件;尝试将GMRBAC模型引入到GIS复杂软件体系中,利用多粒度访问权限操作和可信度评估条件的有效结合,为GIS系统智能访问控制应用提供一种新的解决方案;实践表明,改进后的GMRBAC模型具有较强的可靠性和通用性,能够较好地应用于城镇智能供热决策系统中,具有广泛的应用前景.     

基于多粒度语言的动态联盟合作伙伴群决策

客观事物的复杂性和人类认识的局限性使得评价指标的数据很难用一个精确数表示,具有不同程度的不确定性。在比较分析现有各种表达不确定性方法的基础上,提出了基于多粒度语言的虚拟企业合作伙伴选择方法。首先将多粒度语言一致化为标准语言评价集中的语言,然后基于正态分布的方法求位置权重向量,采用扩展的二元语义组合有序加权几何平均(ET-COWGA)算子集结各专家评价值得到群体综合的各属性评价值。根据局部优化和全局优化结果得到精确的属性权重,利用加权几何平均(ET-WGA)算子集结各属性值,得到方案的综合评价值。最后通过一个实例说明了合作伙伴选择的整个决策过程,并论证了该方法在最后优化决策过程中的有效性。     

光网络中的波带交换技术

波分复用光网络已成为广域骨干网最可行的体系解决方案.波带交换(WBS)因其能减小光交叉连接器的端口数、控制复杂性和连接费用等,引起了广泛的关注.文章指出了WBS和传统波长路由的不同之处,对WBS的两种多粒度光交叉连接器结构进行了分析.文中还提出了基于WBS的各种方案和光路成组策略,讨论了WBS网络中的波带转换和故障恢复问题.     

复杂机械系统M-DGP数字样机构建理论研究

基于对复杂机械系统多领域多粒度多阶段(M-DGP)特征的分析,构建了复杂机械系统层次化信息模型和面向分析的信息模型,继而研究了多粒度特征组织、多阶段特征演化和多领域特征耦合的方法,形成了复杂机械系统的M-DGP数字样机的构建理论,最后通过水电机组信息模型和管形座数字样机的构建,实现了M-DGP数字样机的构建方法.M-DGP数字样机可利用多领域的知识和方法有效解决复杂机械系统设计中的多种技术矛盾和冲突,从而有效地缩短研发周期和降低研发成本.