交通轨迹大数据预处理方法研究

针对交通轨迹大数据的非平稳特性,研究交通轨迹大数据预处理方法。根据二维离散小波的多分辨率分析特点,选用二维离散小波对交通轨迹大数据进行去噪和压缩处理。构建交通轨迹大数据预处理平台,结合道路交通拥堵状态评判标准,实时分析重要路段的交通状况。分析结果表明,该方法能够提高数据处理速度和拥堵路段分析精度。     

考虑负载平衡的科学工作流容错聚类算法研究

科学工作流执行过程中,多个任务组成的聚类作业相对单任务故障风险更高。容错聚类算法在进行故障恢复的同时面临着负载不平衡问题,为此提出了一种平衡重聚类算法（Balanced Re-clustering,BR）。该算法结合水平运行时间平衡聚类算法（Horizontal Runtime Balancing,HRB）对选择重聚类方法（Selective Re-clustering,SR）进行改进,将运行时间最长的任务分配给运行时间最短的类,在故障发生后重新运行失败的任务。实验结果表明,与现有的两种任务重聚类方法相比,BR算法的性能增益最高分别可达84%和18.75%,显著降低了工作流执行成本,提高了系统的运行效率。     

一种基于本体的文本主题提取方法研究

在深入分析当前流行的文本主题提取技术和方法的基础上,提出一种将本体技术应用于文本主题提取的方法。使用本体技术用语义向量表示文本句,对文本进行预处理,然后进行语义相似度计算和语义聚类,最后从每类中抽取代表句生成文本主题。实验结果表明,该方法在提取文本主题方面是一个有效的方法。     

基于自适应邻域选择的正交局部敏感判别分析

维数灾难是机器学习算法在高维数据上学习经常遇到的难题,基于局部敏感判别分析(locality sensitive discriminant analysis,LSDA),可以很好地解决维数灾难问题.且LSDA构建邻域时不能充分反映流形学习对邻域要求和克服测度扭曲问题,利用自适应邻域选择方法来度量邻域,同时,引入施密特正交化获得正交投影矩阵,提出一种自适应邻域选择的正交局部敏感判别分析算法.在ORL和YALE人脸数据库上进行实验,实验结果表明了该算法的有效性.     

基于GIS的道路网络系统的研究与实现

该系统采用了先进的地理信息系统组件开发技术、VB和数据库编程技术(SQL)之间的无缝集成性，构成了兰州市交通地理信息系统。该文重点介绍了该系统的结构、功能模块的设计，并给出了整个系统的功能。     

一种改进的轻量人头检测方法

为了提高视频监控中人数统计的精度和速度,解决传统人体检测由于衣物身体阻挡而造成的高遮挡问题。提出一种改进的轻量人头检测方法MKYOLOv3-tiny。该方法是对YOLOv3-tiny进行改进,针对低层的人头特征进行多尺度融合,实现不同卷积层的分类预测与位置回归,提升检测的精度;针对人头较小的特点,结合有效感受野的思想,K-means聚类减小初始候选框的规格,提升候选框的精度。实验结果表明,改进后的模型在Brainwash密集人头检测数据集上与原方法相比,在精度上提升了3.21%,漏检率降低了8.7%。     

基于TRF-IM模型的个性化酒店评论摘要生成

针对传统的酒店评论摘要生成模型在生成摘要过程中存在对评论的上下文理解不够充分、并行能力不足和长距离文本依赖缺陷的问题,提出了一种基于TRF-IM(improved mask for transformer)模型的个性化酒店评论摘要生成方法。该方法利用Transformer译码器结构对评论摘要任务进行建模,通过改进其结构中的掩码方式,使得源评论内容都能够更好地学习到上下文语义信息;同时引入了用户类型的个性化词特征信息,使其生成高质量且满足用户需求的个性化酒店评论摘要。实验结果表明,该模型相比传统模型在ROUGE指标上取得了更高的分数,生成了高质量的个性化酒店评论摘要。     

基于图结构的DAG任务可调度性分析

对全局EDF(Earliest Deadline First)调度策略下DAG(Directed Acyclic Graph)任务的可调度性进行研究。通过修正任务节点的执行窗口,考虑任务的DAG结构特征,提出一种对任务间干扰和任务内干扰具有更高计算精度的可调度性测试算法。在保证算法具有较高识别率的同时,使可调度性测试结果更加符合实际情况。实验结果表明该方法是行之有效的。