基于轨迹分段LDA主题模型的视频异常行为检测方法

基于目标轨迹的异常行为检测算法忽略了轨迹内部信息,容易导致异常检测虚警率偏高。为解决该问题,提出一种基于轨迹分段主题模型的视频异常行为检测方法。首先将目标原始轨迹根据轨迹转角分段,然后采用分段量化的方式提取轨迹片段中包含的行为特征信息,接着通过潜在狄利克雷分配(LDA)主题模型建模发掘目标轨迹之间的时空关系,最后通过学习所构建的模型并结合贝叶斯理论进行行为模式分析和异常行为检测。分别对两个视频场景进行了目标行为模式分析和异常行为检测的仿真实验,检测出了场景内多种异常行为模式。实验结果表明,通过结合轨迹分段与LDA主题模型,该算法能够充分挖掘目标轨迹内部的行为特征信息,识别多种异常行为模式,并且能提高对异常行为检测的准确率。     

图像分割中改进空间约束贝叶斯网络模型的应用

针对马尔可夫链蒙特卡罗方法普遍存在的迭代收敛性问题,在具有空间平滑约束的高斯混合模型条件上提出改进空间约束贝叶斯网络模型并在图像分割领域进行具体应用。所提模型应用隐狄利克雷分布（LDA）概率密度模型和高斯-马尔可夫定理的随机域参数混合过程来实现参数平滑。所提方法根据空间信息先验平滑变换操作,在待处理像素点的上下文混合结构中引入LDA符合多项式分布,用来替换传统期望最大化算法中映射操作。LDA参数采用闭合形式将有利于准确估计最大后验概率（MAP）框架与上下文混合结构的相关比例。实验结果表明,应用PRI、VoI、GCE和BDE指标进行效果比较,该方法比联合系统工程组（JSEG）、当前变换矩阵（CTM）和最大后验概率-最大似然法（MM）方法的图像分割应用效果较好,高斯噪声对于该算法的鲁棒性影响较小。     

混合词汇特征和LDA的语义相关度计算方法

文本语义相关度计算在自然语言处理、语义信息检索等方面起着重要作用,以Wikipedia为知识库,基于词汇特征的ESA（Explicit Semantic Analysis）因简单有效的特点在这些领域中受到学术界的广泛关注和应用。然而其语义相关度计算因为有大量冗余概念的参与变成了一种高维度、低效率的计算方式,同时也忽略了文本所属主题因素对语义相关度计算的作用。引入LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题模型,对ESA返回的相关度较高的概念转换为模型的主题概率向量,从而达到降低维度和提高效率的目的;将JSD距离（Jensen-Shannon Divergence）替换余弦距离的测量方法,使得文本语义相关度计算更加合理和有效。最后对不同层次的数据集进行算法的测试评估,结果表明混合词汇特征和主题模型的语义相关度计算方法的皮尔逊相关系数比ESA和LDA分别高出3%和9%以上。     

大型水力发电机主保护配置方案综述

大容量发电机的主保护的配置,对发电机本身及整个电网的安全稳定都具有重要意义。针对大型水轮发电机主保护配置方案的应用现状,分析了发电机运行中定子绕组开焊故障时主保护的动作行为,并给出了发电机主保护配置建议。     

A Bayes Sampling Allocation Scheme for Stratified Finite Populations With Hyperbinomial Prior Distributions

When sampling is carried out independently for the K strata of a finite stratified dichotomous population (defectives vs. standard items), and the number Z_i of defectives per stratum sample is observed, the corresponding probability function for X = (X_i , …, x_K ) is the product of hypergeometric functions which depend on the sample sizes n_i , the stratum sizes N_i , and the number of defectives M_i in the stratum (i = 1, …, K). It is assumed that prior information is available about the M_i 's which can be expressed, by suitable choice of the parameters a_i and b_i , as the product of independent hyperbinomial functions.

In each stratum the cost per observation is a known constant. Using squared error loss function, the prior Bayes risk is found for the linear function of interest,

and the optimum allocation of sample sizes is found, the one for which the prior Bayes risk is minimum when the total sampling budget is fixed.     

面向中小制造型企业的资源共享平台关键技术研究

为实现制造型企业运营所需的各类异构资源的优化配置和共享,研究了资源描述、评价和配置等关键技术,为资源共享平台的构建提供了一种解决方案。首先,根据制造型企业运营特点和资源需求,提出了平台系统的基本功能框架,设计了资源模型、资源评估和匹配度计算模型以及资源配置和管理工作流程。最后构建了平台结构框架。     

基于模块软件系统的测试资源分配研究

基于串-并联模块软件系统,研究了单元测试中测试资源分配问题。同时考虑系统可靠性和软件费用,提出一种带约束的多目标优化模型,针对标准粒子群算法收敛速度慢、容易陷入局部极小等缺点,给出了一种杂交粒子群算法。该算法利用迭代局部搜索算法的邻域搜索及其扰动机制进行详细局部搜索并跳出局部最优解,采用“回飞机制”处理约束条件,求解近似最优解。最后通过实例与遗传算法比较,结果表明该方法能有效地分配测试资源,在提高软件测试质量的同时降低软件费用。     

内可逆空气制冷机制冷率密度分析与优化

以制冷率密度作为热力性能目标,对内逆空气制冷机进行分析与优化,得到了不同于以制冷率为目标的优化结果,并由数值计算分析了压比和热导率分配对制冷率密度的影响特点。     

利用CHNN人工神经元网络进行排料优化计算

利用连续型Ｈｏｐｆｉｅｌｄ人工神经网络（ＣＨＮＮ）进行金属冲压剪切排料的优化求解计算。讨论了连续型Ｈｏｐｆｉｌｄ人工神经元网络的模型,以及排料问题向连续型Ｈｏｐｆｉｅｌｄ人工神经元网络进行排料优化计算可以得到较好的结果,并且求解质量稳定、速度快。     

承发包组织模式对建设项目风险分配的影响

工程项目的建设是一个充满风险的过程。在建设领域中 ,长期以来我们一直重“技术” ,轻“管理与组织”。针对这种情况 ,本文从另外一个角度来探讨有关的风险管理问题。笔者从常见的几种承发包组织模式的特点入手 ,着重探讨了不同组织模式对工程风险在参与各方分配的影响。这些对比分析有助于参与各方从组织的高度 ,认清各自所面临的风险 ,从而更好地管理风险 ,以便实现项目的总体目标。