Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
基于深度学习的Wi-Fi与iBeacon融合的室内定位方法

针对传统室内定位指纹法存在定位精度低、容易受到环境影响的问题,提出了一种基于深度学习的Wi-Fi与iBeacon融合的室内定位方法。离线阶段在参考点处采集各个AP和iBeacon的信号强度,使用这些信号强度数据对堆叠自动编码机进行训练并从大量带有噪声的信号强度样本中提取特征,构建位置指纹数据库;在线定位阶段,使用堆叠自动编码机获得待测点信号强度特征并与位置指纹数据库中信号强度特征进行匹配,通过近邻算法估计待测点位置。实验结果表明,基于堆叠自动编码机的室内定位算法具有更高的定位精度。
基于改进k-shell算法的节点影响力的识别

在复杂网络中具有较大影响力的节点在控制谣言传播、优化资源分配、高效传播信息、精确投放广告等方面发挥着重要作用。鉴于当前众多方法在识别节点的不同影响力时存在一定局限性,因此在k-shell方法的基础上,通过度量边的潜在重要性,考虑邻居节点的差异贡献性,从而定义了节点的加权度概念,并提出了MKS(Modified k-shell)算法,该算法综合考虑了节点的本身、位置以及局部属性。通过在具有代表性的Zachary空手道俱乐部网络上进行实现,并和其他典型方法进行比较分析,发现该算法改进了k-shell方法的粗粒化划分,其结果更加合理。
一类有限半格的自同态半环

研究两条有限链直积上自同态半环的性质。利用有限链直积上的两种二元运算,给出了两条有限链直积的子集构成自同态像集的充要条件,证明了自同态半环的乘法半群是正则半群。通过对有限链直积上的自同态进行分解,得到了自同态半环可由其乘法半群的幂等元集生成;推广了有限链上自同态半群的一些结果。
逻辑系统L~*和BL~*的广义演绎定理的逆定理

利用形式推演方法,给出逻辑系统L*和BL*的广义演绎定理逆定理的证明,并利用系统BL*的完备性定理及广义演绎定理证明系统BL*的强可靠性定理。
采用分段RTS的CPHD平滑算法

针对多目标跟踪中的固定间隔平滑问题,将势概率假设密度(CPHD)滤波器和RTS平滑器相结合,提出了RTS的势概率假设密度滤波平滑算法。考虑到在平滑过程中存在较大的输出延迟问题,采用分段思想,提出了分段RTS的势概率假设密度滤波平滑算法。对需要平滑的估计值进行分段;采用匈牙利算法进行航迹-估计关联;对关联后的估计值逐段进行RTS平滑。实验结果表明,与CPHD滤波结果相比,分段RTS的势概率假设密度滤波平滑算法能够更加精确地估计目标状态,并且可以有效避免直接应用RTS平滑造成的实时性欠佳问题。
融合拓扑势的社交网络层次化社区发现算法

社交网络的社区结构呈现层次性。针对传统凝聚式层次化社区发现算法效率不高以及生成的层次谱图复杂的问题,提出一种融合拓扑势的层次化社区发现算法,利用拓扑势场呈现的自然峰谷结构揭示社交网络社区间的层次关系。该算法搜索局部极大势值节点,并根据局部极大势值节点完成社区的初始划分;根据局部极大势值节点间的距离对初始社区进行迭代合并,直到所有社区被合并为一个社区。在真实社交网络和人工网络上的实验结果表明,该算法能够高效地发现社区的层次结构,生成的层次谱图简单直观。
基于数据流和点对点网络的分布式推荐算法

推荐算法是数据挖掘中应用最广泛的算法之一,目前的推荐算法主要是针对静态数据的,缺乏对动态数据的适应性,基于数据流的推荐算法是解决这一问题的方法。针对目前在分布式平台中采用参数服务器控制模型训练存在的滞后梯度和掉队者问题,提出了一种新的使用点对点参数交换网络代替参数服务器的方法,并在训练过程中引入遗忘策略和异常评分检测能力。在新的分布式流计算框架Flink上进行设计实现,并在经典的MovieLens-1m数据集上进行了实验。实验结果表明,该算法能够在保证推荐准确率的同时,降低一半通讯开销。
层次序列索引的大规模动态标签图子图查询

标签图常用于智能交通网、生物信息网等新兴领域的建模。子图查询作为图数据分析的关键问题,引起了研究者的广泛关注。对现有子图查询算法的研究发现,随着图数据规模增大且频繁更新,传统子图查询算法普遍存在查询效率低,存储开销大,忽略顶点标签信息等问题。为此,提出了一种支持大规模动态标签图子图查询的层次序列索引(Dynamic Hierarchical Sequence,DHS),该索引提取数据图中带有顶点编号的层次拓扑序列关系以实现子图查询;针对图的动态变化,提出了更新点拓扑扩展式索引维护策略,仅从局部变化顶点及边开始进行增量式更新,大大降低了重建索引造成的巨大开销;提出了基于DHS索引的子图查询方法,仅需将查询图与数据图的层次序列进行匹配即可获得候选集,并在其上利用关系匹配策略获得最终查询结果。实验证明提出的方法在保证高效查询的同时降低了索引的创建及维护时间,提高了子图查询效率。
TSCAN:利用并行策略改进的图结构聚类算法

近年来,图数据聚类在学术界引起了广泛的关注,许多优秀的聚类方法,如模块度优化算法、谱聚类,以及基于密度的聚类算法在图数据上取得了很好的效果。SCAN是一种著名的基于密度的图聚类算法,该算法不仅能够找出图中的聚类,而且还能够发现不同聚类间的Hub节点,以及图中的离群点。然而,该算法存在两方面的局限性:首先,在大规模图数据上,该算法需要耗费大量的时间用于计算图中每条边的结构相似性;另一方面,该算法存在两个参数ε和μ,并且对这两个参数比较敏感。为了解决其局限性,提出了一种基于OpenMP的并行算法来求解节点相似性,并且提出了两种有效的负载均衡策略;其次,提出一种基于三角形的新型图结构聚类算法TSCAN。该模型能够有效降低算法对参数的敏感性,而且还能够发现重叠以及更稠密的社区。在多个大规模数据集上实验发现,基于多核的并行算法能够达到近乎线性的加速比,而且TSCAN算法对参数不敏感,能有效发现重叠社区。
ML-kNN算法在大数据集上的高效应用

k近邻多标签算法(ML-k NN)是一种懒惰学习算法,并已经成功地应用到实际生活中。随着信息量的不断增大,将ML-kNN算法运用到大数据集上已是形势所需。利用聚类算法将数据集分为几个不同的部分,然后在每一个部分中使用ML-k NN算法,并在四个规模不同的数据集上进行了一系列实验。实验结果表明,基于此思想的ML-kNN算法不论在精度、性能还是效率上都略胜一筹。
基于进化算法的多通信半径DV-Hop改进定位算法

定位是无线传感器网络中最重要的问题之一。针对DV-Hop算法定位精度低问题,提出基于进化算法的多通信半径DV-Hop改进定位算法。该方法在多通信半径定位算法基础上,使用蛙跳算法对锚节点跳距进行优化,并对其适应值函数进行改进,让跳距值更接近真实值,然后在DV-Hop算法最后阶段利用遗传算法求解未知节点坐标。实验仿真结果表明,改进算法在不增加额外硬件情况下,大大降低了定位误差,相比于传统DV-Hop算法,定位精度提高了大约69%,相比其他文献,定位精度提高了大约21%。
基于Geohash编码的位置隐私保护算法

针对基于位置服务中用户位置信息易泄露用户个人隐私的问题,利用Geohash编码优化网格化Casper模型,提出了基于Geohash的位置隐私保护算法G-Casper。该算法采用自底向上的机制,对目标位置的Geohash编码进行字符串模糊查询来确定组成匿名区域的k-1个近邻,在扩大扫描区域时,对请求用户所在网格以及周边网格跨域扫描,然后再进行层级的递归,同时使用Lmax和Lmin两个参数来控制匿名区域范围,最终通过剪枝算法删除冗余网格并随机发送一个候选网格区域代替用户原本位置,达到k-匿名的效果。实验结果表明,该算法能够更好地提高位置服务的质量和匿名区域的成功率,并且减少了查询时间和所需储存空间。
二维整数帐篷映射模型设计及安全性仿真分析

帐篷映射由于具有均匀分布特性,被广泛应用到密码学研究领域。一维整数动态帐篷映射模型由于其维数低,复杂度较低,密码学特性和安全性能较差,在密码学领域的应用有着一定的局限性。为了解决这一问题,将一维整数动态帐篷映射模型拓展为二维整数动态帐篷映射模型。二维整数动态帐篷映射模型产生的序列之间存在着扰动机制,进而增加了序列的复杂度,但这种扰动极值并不复杂,计算量较低。将该模型与一维整数动态帐篷映射进行了比较,并分析了该模型的自信息、互信息、均匀性、相空间、混沌性等特性。仿真结果表明,二维整数动态帐篷映射模型克服了一维模型均匀性较差的缺陷,其迭代生成序列具有良好的均匀分布特性及相互独立性,其密码学特性更加完善。
一种基于拟态防御机制的SDN虚拟蜜网

针对传统蜜网部署不方便,流量控制困难,蜜网动态调整较复杂的缺陷,利用SDN技术灵活的控制机制与容器高速、轻量的技术特性,设计了具有动态可调整特性的SDN虚拟蜜网,结合拟态防御机制为SDN虚拟蜜网提供动态调整的依据,并通过博弈论验证了基于拟态防御机制的SDN虚拟蜜网的有效性。利用Containernet仿真实验平台搭建出SDN虚拟蜜网,并设计实现了基于拟态防御机制的动态跳变,通过实验验证了该蜜网的可行性。
对一种混沌图像加密算法的安全分析和改进

对一种简单、敏感的超混沌图像加密算法进行了安全分析,发现该算法的安全性表面上依赖于两个随机序列SP和K(其中SP的生成与明文图像和序列K都相关)。但是,实际上原加密系统的安全性只依赖于随机序列K,而随机序列K的生成只依赖混沌系统的初始值,与待加密的图像无关。因此,运用选择明文攻击的方法破解出了算法中的随机序列K,从而解密出目标明文图像;同时指出原算法不能抵抗主动攻击的缺陷;最后对原算法进行了改进,使其克服了原算法存在的缺陷。理论分析和实验结果验证了该选择明文攻击策略的可行性和改进算法的有效性。
卷积神经网络在心电逆问题中的应用

基于横跨膜电位分布的心电逆问题研究,即从身体表面电位无创重建心脏跨膜电位,可视为一种多输入多输出的回归问题(亦即多个体表电位分布输入重构多个心脏跨膜电位分布输出),而基于数据驱动的机器学习模型是解决回归问题的一种有效手段。通过使用深度卷动神经网络(CNN)构建深度学习模型,使用Caffe框架训练神经网络;此外,基于真实的心脏模型,使用ECGSim软件仿真了肯特束综合症心室激活情况的数据,用于训练和测试回归模型。实验结果表明,与极限学习机(ELM)和核化的极限学习机相比,CNN方法在心脏跨膜电位重构方面有更高的精度和泛化性能。
基于改进Sequence-to-Sequence模型的文本摘要生成方法

基于循环神经网络和注意力机制的Sequence-to-Sequence模型神经网络方法在信息抽取和自动摘要生成方面发挥了重要作用。然而,该方法不能充分利用文本的语言特征信息,且生成结果中存在未登录词问题,从而影响文本摘要的准确性和可读性。为此,利用文本语言特征改善输入的特性,同时引入拷贝机制缓解摘要生成过程未登录词问题。在此基础上,提出基于Sequence-to-Sequence模型的新方法 Copy-Generator模型,以提升文本摘要生成效果。采用中文摘要数据集LCSTS为数据源进行实验,结果表明所提方法能够有效地提高生成摘要的准确率,可应用于自动文本摘要提取任务。
基于深度学习的多交互混合推荐模型

传统的推荐系统中,基于矩阵分解的协同过滤方法只考虑单一的评分信息,而且作为浅层模型无法学习到更深层次的特征信息。提出一种基于深度学习的多交互混合推荐模型,通过深度学习模型融合更多的辅助信息作为输入,能够缓解数据的稀疏性问题;利用多层交互的非线性网络结构去学习更抽象、稠密的深层次特征表示;通过对用户和项目的隐表示进行多次内积交互获得不同层次的特征表示结果;聚合所有的交互结果进行预测。在Movieles latest 100K数据集上进行实验,采用RMSE指标进行评估,结果表明所提模型在推荐效果上有所提升。
SDAE-LSTM模型在金融时间序列预测中的应用

针对金融时间序列预测的复杂性和长期依赖性,提出了一种基于深度学习的LSTM神经网络预测模型。利用堆叠去噪自编码从金融时间序列的基本行情数据和技术指标中提取特征,将其作为LSTM神经网络的输入对金融时间序列进行预测;通过LSTM神经网络的长期依赖特性来提高金融时间序列的预测精度。利用股价指数数据,与传统的神经网络的预测结果进行比较,结果表明基于深度学习的LSTM神经网络具有比较高的预测精度。
共空间模式结合小波包分解的脑电情感分类

为了有效缓解不同受试者跨天试验间脑电信号差异对分类性能的影响,结合共空间模式和小波包分解算法,对12个受试者连续5天的脑电波数据进行空间滤波处理和时频域上小波包能量特征提取。采用Bagging tree、SVM、LDA和BLDA模型进行情感分类实验。实验结果表明,使用SVM和BLDA分类器对该算法提取的脑电特征进行两类情感分类的精度比目前最优的结果分别提高了4.4%和3.5%,有效地提高了跨天脑电情感分类的准确率和稳定性,对于开发鲁棒的情感脑-机接口应用具有一定价值。
融合QPSO算法的多精度布料仿真建模方法

在布料建模领域,如何快速模拟布料形变之后的褶皱细节是研究的热点。通过使用多精度布料建模方法,在布料的不同形变区域使用不同精度的网格,可以有效平衡建模的精度和速度,已有的工作主要是在布料形变过程中,动态计算出布料质点邻域的曲率,依据人为设定的阈值,划分出布料的多精度区域,而在大部分场景中,布料的变形模式没有规律,固定不变的阈值可能会影响布料的仿真效果。针对该问题,首先将基于量子行为的粒子群算法引入建模过程,通过粒子群算法对布料表面的搜索,提高了布料弯曲部位的搜索效率,优化了多精度布料的建模速度和精度,其次针对布料仿真运动过程进行研究,参考布料受空气阻力的数学模型,以及粒子动力学中的数值积分方法,优化布料运动的仿真计算方法。实验证明,与现有布料多精度方法相比,该方法能较快检测到布料褶皱区域并判断是否需要细化,且能较好地表现出布料仿真过程中空气阻力对布料造成的形变。
RDD上扩展索引层优化的分布式K-means算法

K-means是经典的聚类算法,为了适应大规模数据,很多研究利用分布式计算提高其扩展性。但传统基于磁盘的分布式系统仍然存在大量I/O消耗,在基于内存的Spark系统上实现,在继承Spark平台低读写消耗和良好容错性等优点的基础上,扩展了Spark的机器学习MLlib库,在此之上增加一个索引层,引入包含多种策略的基于RDD的双级索引机制,采用新的数据划分方式,对空间距离相近的点的信息进行预处理,利用索引存储其对应的点集的概括信息,以便在K-means算法中对搜索空间剪枝,从而达到对K-means算法的优化。实验结果表明,索引层能够剪枝搜索空间达40%以上,相对无优化的分布式K-means,提升效率达21%,具有较好的可扩展性。
一种适用于混合型分类数据的聚类算法

传统的K-modes算法采用简单的属性匹配方式计算同一属性下不同属性值的距离,并且计算样本距离时令所有属性权重相等。在此基础上,综合考虑有序型分类数据中属性值的顺序关系、无序型分类数据中不同属性值之间的相似性以及各属性之间的关系等,提出一种更加适用于混合型分类数据的改进聚类算法,该算法对无序型分类数据和有序型分类数据采用不同的距离度量,并且用平均熵赋予相应的权重。实验结果表明,改进算法在人工数据集和真实数据集上均有比K-modes算法及其改进算法更好的聚类效果。
基于残差网络迁移学习的花卉识别系统

传统的花卉识别算法一般是建立在手动特征提取和分类器训练的基础上,其泛化能力有限且准确度存在瓶颈。为此提出了基于深度卷积网络的识别算法,采用152层残差网络架构,在爬虫获取的大量标定数据基础上,对神经网络进行迁移学习训练。上线发布的算法集成系统中,用户拍照获取的花卉照片可通过网络传输到云服务器,并在服务端部署的深度学习架构下实现花卉快速识别。针对ImageNet和网龙花卉数据集的实验对比结果表明,基于残差网络迁移学习的方法具有识别准确率高、实时反馈、鲁棒性好等特点。
基于评价向量的异源图像目标检测

在异源图像运动目标检测中,对不同源信息处理的可信度量是影响异源协同检测的关键。针对传统单源目标检测中漏检率、误检率高等问题,提出了基于评价向量的异源图像目标检测方法。通过引入目标面积检测惯性、目标数量检测惯性和目标独立完整性三个评价因子,构造出用来评价不同信息源运动检测结果好坏的评价向量,并运用改进的k-means聚类算法产生目标中心向量,最后利用协作与竞争机制对聚类相似度进行反馈,实现了多源图像的协同检测。实验结果表明,相比于传统的单源检测算法和融合检测算法,该算法具有较高的检测精度和较低的漏检率、误检率。
2DPCA在脑磁图棘波信号检测中的应用

棘波是癫痫疾病诊断和癫痫灶评估的重要标志,脑磁图设备能更精确地捕捉到癫痫患者在发作间期的棘波信号。然而,目前临床医生仍依赖于手动方法标记棘波信号,缺少便捷离线的多通道棘波检测方法。提出一种脑磁图的多通道棘波检测方法,针对给定时间宽度的多通道脑磁图信号的时间序列可以看作为一个二维矩阵,利用二维主成分分析(2DPCA)方法提取该矩阵的本征特征,再结合最近邻分类器实现离线的多通道棘波信号检测。通过临床癫痫患者的脑磁图信号验证表明,提出的方法棘波信号检测率高达93.23%,且该方法是有效的。
基于形状轮廓特征的金字塔匹配算法

形状检索在计算机视觉中一直是一个具有挑战性的问题,其中对形状特征直方图距离的测量是评价形状检索算法优劣的一个重要因素。针对轮廓特征的直方图距离测量,算法引进一种在图像分类领域中应用广泛的金字塔匹配算法。不同于其他传统的直方图度量算法,金字塔匹配算法将形状的轮廓分成若干块,给每一块分配相应的权重,然后分别统计块中的特征,再计算特征的加权和进行相似度的测量。通过在不同形状数据集下实验,该方法能够有效地进行形状匹配和检索,且能得到较好的形状匹配精度。
基于文本与语义相关性分析的图像检索

为了更加有效地检索到符合用户复杂语义需求的图像,提出一种基于文本描述与语义相关性分析的图像检索算法。该方法将图像检索分为两步:基于文本语义相关性分析的图像检索和基于SIFT特征的相似图像扩展检索。根据自然语言处理技术分析得到用户文本需求中的关键词及其语义关联,在选定图像库中通过语义相关性分析得到"种子"图像;接下来在图像扩展检索中,采用基于SIFT特征的相似图像检索,利用之前得到的"种子"图像作为查询条件,在网络图像库中进行扩展检索,并在结果集上根据两次检索的图像相似度进行排序输出,最终得到更加丰富有效的图像检索结果。为了证明算法的有效性,在标准数据集Corel5K和网络数据集Deriantart8K上完成了多组实验,实验结果证明该方法能够得到较为精确地符合用户语义要求的图像检索结果,并且通过扩展算法可以得到更加丰富的检索结果。
基于步行加速度信息分割的人员识别

为提高基于智能手机内置加速度传感器的人员识别率,提出了一种基于信息分割的组合分类器识别方法。根据人员步行加速度变化特点提出了基于HMM(隐马尔可夫模型)的划分方法,将人员步行加速度划分成相对动态与稳态两个部分,分别从两个区域提取标准差、均值、能量等特征;根据不同步行速率选择这些特征和峰值点连线斜率组合成新的特征集合;最后,采用组合分类器的方法获得了更加理想的识别精度。实验结果表明,在人员慢步行走的姿态下的识别率达到了98.3%,快速步行达到了97.6%。较现有人员识别方法有较大的提高。
一种去除椒盐噪声带L~1保真项的混合变分模型

图像去噪技术是数字图像处理领域中一个重要的分支,目的是在去除噪声同时更好地保持图像的对比度、清晰度、纹理特征等有用的信息,它是图像分割、特征提取与目标识别等图像处理过程的前提。为了有效抑制脉冲噪声,针对调和模型和TV-L~1模型去噪的不足,提出一种针对脉冲噪声去噪的带L1保真项的混合变分模型,并用增广拉格朗日算法进行数值实现。采用峰值信噪比、均方根误差指标评定图像的去噪效果。实验结果表明,该模型的峰值信噪比大于其他几类已有模型,有效降低了均方根误差,并且计算的CPU时间更短,去噪效果得到明显改善。该模型具有更好的去噪性能,获得了更理想的视觉效果,不仅能提高了图像质量,而且在客观上得到了有效证实。
采用树表示的全局最优形状匹配算法

提出一种全局优化算法,用于相似不变地在一场景中匹配一个形状。该算法采用支撑树来表示形状,匹配问题被转化成在目标点集中定位这棵树的问题。通过最小化边的空间变换同一个全局空间变换之间的差别,树的每条边的空间变换被强制是一致的。目标函数归结为一个关于边匹配变量的凹二次函数。该函数具有低秩Hessian矩阵,可以通过分支定界法快速地解出。还提出一种新颖的求下界的方案,它可以通过动态规划高效地解出。实验结果表明,所提算法相比主流算法有更好的鲁棒性,特别对于两点集只有部分重叠的情形。
基于曲率值追踪的气象槽线自动分析算法

针对传统槽线自动分析算法中存在的处理效率较低,且分析准确度不高的问题,提出一种基于曲率值追踪的槽线自动分析算法。算法利用位势高度场格点数据,直接计算格点处曲率值,并根据曲率值及相对位置对格点进行分类判别,以提取候选槽点;在候选槽点中筛选合理槽点进行追踪连接;最终通过后处理步骤,得到槽线自动分析结果。实验结果表明,该算法可有效实现气象槽线的自动分析,在分析准确度和运行速度方面较之前算法均有所改进。
采用随机Petri网的嵌入式机载软件可靠性检测

针对嵌入式机载软件设计中存在的典型缺陷问题,结合嵌入式机载软件任务调度特性,提出采用随机Petri网对嵌入式机载软件设计进行仿真验证的可靠性检测方法,以提高嵌入式机载软件设计的可靠性。该方法采用随机Petri网对嵌入式机载软件系统行为建模,并给出典型缺陷的检测策略和判定准则,然后通过对Petri网模型进行仿真验证,检测系统是否存在此类设计缺陷;并给出了软件设计的运行流程的仿真验证算法,以支持对相应设计的可靠性检测。通过与其他可靠性检测方法的比较,表明了该方法的有效性。
考虑风险规避与碳减排的双渠道供应链决策

在碳标签制度背景下,考虑了风险规避和制造商碳减排情况下双渠道供应链中供应链各成员的决策问题。考虑消费者低碳偏好,探讨了三种情形:制造商和零售商均为风险中性、制造商和零售商均风险规避、制造商和零售商单独一方风险规避。结果表明制造商的碳减排努力和最终销售价格均与制造商的风险规避系数成反比,制造商的碳减排努力与零售商的风险规避系数成正比,而最终销售价格却并不总与其成正比;制造商风险中性、零售商风险规避时制造商的减排努力最大,制造商风险规避、零售商风险中性时制造商的减排努力最小;同时还表明,制造商在减排决策时要综合考虑制造商自身和零售商的风险规避程度以及双方在市场需求中所占的比例。
应急物流车辆调度多目标鲁棒优化研究

针对应急物流车辆调度问题中对于经济性、时效性、可靠性和鲁棒性的多种要求,考虑了含有时间窗、不确定需求、不确定行驶时间,以及路段含有失效风险的多目标鲁棒车辆路径优化问题,通过定义新的成本函数、满意度函数、风险度函数和鲁棒度函数作为四个优化目标来构建模型,并基于鲁棒优化理论将不确定模型转化为确定性鲁棒对应模型求解,为解决不确定环境下优化问题提供了新的思路。算法方面,主要基于SPEA2算法框架求解该多目标模型,针对算法缺陷提出多种改进策略,并通过对比实验证明了改进策略的有效性。
平面并联机构工作空间的三维螺旋扫描CAD求解

针对平面并联机构无奇异位置工作空间求解困难、过程繁琐、计算量大等问题,提出了基于CAD求解平面并联机构工作空间的三维螺旋扫描方法。将n自由度平面并联机构分解成n条支链进行独立分析,得到每条支链下末端执行器的可达区域,再将所有支链可达区域取交集即为平面并联机构工作空间。应用SolidWorks软件建立平面并联机构模型,进行几何特征处理,通过自动求解器求解,将求解过程图形化,快速得到同轴布局5R机构和平面3-RPR并联机构的无奇异位置工作空间。通过同轴布局5R机构的运动学实验,验证了该求解方法的可行性。
数据约束模型的相似最优校准一致性分析

数据约束模型的一致性分析是业务流程管理的重要问题。已有的方法主要单一考虑流程模型的控制流方面。但是,对于一个模型而言,考虑数据流的时候可能是不一致的,所以应该结合数据信息的影响分析业务流程模型的一致性。基于相似最优校准的概念,根据算法计算出模型与日志的简化最优校准集,以便缩减已有方法所需的数量,然后映射校准移动到模型以确定模型行为不一致的区域,并添加控制节点进一步优化模型,最后通过具体实例验证该方法的可行性。
步长自适应的测量矩阵迭代优化方法

在压缩感知中,降低传感矩阵的列相干性可以提高重构精度。因为稀疏字典一般是固定的,所以目前主要通过优化测量矩阵来间接降低传感矩阵列相干性。提出一种改进的测量矩阵优化算法,使用梯度下降法更新测量矩阵并结合Barzilai-Borwen方法以及Armijo准则,使步长能够在迭代中自适应调整并保证算法收敛性。仿真实验表明,所提出的方法具有更快的收敛速度并且能够得到更优的测量矩阵。
数字音频篡改被动检测研究综述

数字音频篡改被动检测是指不依赖任何预先嵌入的信息来鉴别数字音频真伪的技术,其最主要研究内容是判定数字音频的真实性和完整性,在司法取证、新闻公正、知识产权保护等领域有着广泛的应用前景。目前领域内相关综述主要从数字音频主动、被动取证总体框架开展,并未专门针对数字音频篡改被动取证研究进行系统全面总结,且涉及被动取证部分存在时效性不足的问题。据此首先总结了数字音频篡改被动检测的任务模型和取证框架,接着依据篡改手段、检测策略、所使用的统计特征及模型,将目前的数字音频篡改被动检测方法分为四类:基于篡改操作的检测方法、基于数字音频重压缩的检测方法、基于录音设备和音频录制环境的检测方法、基于数字音频信号自身统计特性的检测方法,然后分析了每种方法所采用的典型算法和扩展手段,并对不同检测算法进行性能比较,然后对这四类方法的检测特点和使用范围进行总结。最后综合近年来国内外研究人员的主要成果,总结了数字音频篡改被动检测研究面临的问题和挑战,并对未来的研究进行了展望。
基于改进YOLOv3的快速车辆检测方法

对图像或视频数据中的车辆进行检测是城市交通监控中非常重要并且具有挑战性的任务。该任务的难度在于对复杂场景中相对较小的车辆进行精准地定位和分类。针对这些问题,提出了一个单阶段的深度神经网络(DF-YOLOv3),实现城市交通监控中不同类型车辆的实时检测。DF-YOLOv3对传统的YOLOv3算法进行改进,首先增强深度残差网络提取车辆特征,然后设计6个不同尺度的卷积特征图,并与残差网络中相应尺度的特征图进行融合,形成最终的特征金字塔执行车辆预测任务。在KITTI数据集上的实验表明,提出的DF-YOLOv3方法在精度和速度上均能获得较高的检测性能。具体地,对于512×512分辨率的输入模型,基于英伟达1080Ti GPU,DF-YOLOv3获得93.61%的mAP(均值平均精度),速度达到45.48 f/s(每秒传输帧数)。特别地,对于精度,DF-YOLOv3比Fast R-CNN、Faster R-CNN、DAVE、YOLO、SSD、YOLOv2、YOLOv3与SINet表现更好。
全局调距和声特征选择算法

特征选择技术能有效解决维数灾难问题,许多搜索策略已经被应用到特征选择问题中。针对和声特征选择算法搜索能力低下的问题,提出了一种基于全局自适应调距的和声特征选择算法(HSFS-GPA)。将特征集的距离定义引入到特征选择问题中,在算法搜索过程中结合全局信息对随机产生的新和声进行调整,以一定概率减小候选和声与当前最优和声的距离来加快算法搜索速度,或减少候选和声与最差和声的距离以避免陷入局部最优;同时,采用竞争选择方案随时更新和声库全局信息,改进和声库的更新机制提高算法搜索质量。将HSFS-GPA与原始和声特征选择算法、粒子群算法和遗传算法进行对比实验,HSFS-GPA所选特征子集的大小比原始和声算法减少15%,子集评价值平均提高到0.98。实验结果表明,HSFS-GPA能在相同的条件下搜索到更优质的特征子集。
基于MRI图像的左心室分割方法研究现状与发展

心脏的磁共振图像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)对比度强、分辨率高、能够准确描述心脏的解剖功能,因此被认为是准确评估心脏挤压能力的金标准。在心脏的核磁共振图像上准确分割出左心室是准确评估左心室功能的前提。阐述了磁共振图像左心室分割的基本特点和难点,针对现阶段具有代表性的4种MRI左心室分割算法的基本原理、分割效果及时间效率等特点进行了归纳与总结。总结分析了MRI左心室分割领域面临的一些问题和发展方向。
移动边缘计算环境下服务工作流的计算卸载

移动边缘计算(MEC)将计算和存储资源移动到移动网络的边缘,使其能够在满足严格的延迟要求的同时在移动设备处运行要求高处理的应用。它考虑了移动计算卸载问题,其中可以调用工作流中的多个移动服务来满足其复杂需求,并决定是否卸载工作流的服务,同时考虑了组件服务之间的依赖关系,并旨在优化执行移动服务的执行时间和能耗。针对上述问题运用了基于遗传算法(GA)的卸载方法,经过设计和实施后,部分修改传统遗传算法,以满足对所述问题的特殊需求。仿真实验表明,GA算法的实验效果都优于算法Local Execution和RANDOM得到的实验结果。
基于时间度的风险型动态灰色多属决策方法

针对方案属性值为区间灰数的动态多属性决策问题,提出了一种基于前景理论的动态多属性决策方法。定义了区间灰数新的距离测度;鉴于被评价对象在时序上的差异信息和波动性,建立了基于熵和时间度的确定时间权重的优化模型;以两两方案互为参考点确定了前景价值函数,由此构建了求解最优权向量的优化模型,最后以方案的综合前景值对方案进行排序。通过实例说明了该方法的合理性和有效性。
具有饱和竞争及L-G项的捕食系统解的长时行为

研究了一类具有饱和竞争项及修正的Leslie-Gower(简记为L-G)功能反应项的捕食扩散系统在齐次Neumann边界条件下的持续性和全局渐近稳定性。利用上下解方法与极值原理建立了该捕食系统的解先验估计和系统持续性成立的充分条件。利用抛物方程的比较原理及迭代序列收敛法,证明了该捕食系统常数正平衡解的全局渐近稳定性的充分条件。
基于自适应搜索窗口的序列相似比对算法

DTW(Dynamic Time Warping)算法被广泛应用于序列数据比对,以度量序列间距离,但算法较高的时间复杂度限制了其在长序列比对上的应用。提出基于自适应搜索窗口的序列相似比对算法(ADTW),算法利用分段聚集平均(Piecewise Aggregate Approximation,PAA)策略进行序列抽样得到低精度序列,然后计算低精度序列下的比对路径,并根据低精度距离矩阵上的梯度变化预测路径偏差,限制路径搜索窗口的拓展范围;随后算法逐步提高序列精度,并在搜索窗口内修正路径、计算新的搜索窗口,最终,实现DTW距离和相似比对路径的快速求解。对比FastDTW,ADTW算法在同等度量准确率下提高计算效率约20%,其时间复杂度为O(n)。
基于边图的线性流重叠社区发现算法

重叠网络的社区发现是复杂网络研究中的重要问题。为了提高网络中重叠社区发现的时间效率,提出一种基于边图的线性流重叠社区发现算法LBSA。算法首先对于边图网络中的边进行随机的依次处理,完成节点的初步社区划分,再将其中重叠小社区合并到相似度最大的其他大社区中得到最终的社区。通过以上步骤,算法能够以接近线性的时间复杂度得到网络的重叠结构。从最终的实验结果来看,与其他算法相比,该算法能够在更短的时间有质量地发现网络中的重叠社区。
基于萤火虫算法的认知车载网络频谱分配

针对布谷鸟搜索算法在认知车载网中频谱分配收敛速度低的问题,提出了一种基于萤火虫算法的频谱分配方法。该方法考虑种群所获得的平均收益值,将频谱分配变量映射为萤火虫位置信息,并将车载网络的吞吐量转化为萤火虫的亮度值,采用萤火虫算法离散频谱分配变量并进行迭代寻优。数值结果表明,基于萤火虫算法的认知车载网络频谱分配方式的收敛速度快,且种群的平均收益值高于遗传算法和布谷鸟算法。
结合容错攻击和内存区域统计的ASLR绕过方法

ASLR是防御漏洞攻击的重要保护机制,而容错攻击是绕过ASLR的主要方法之一,即利用容错机制重复尝试搜索内存中的敏感信息。针对目前容错攻击的搜索算法耗时长导致实用性不强的问题,提出了一种结合容错攻击和内存区域统计的ASLR绕过方法。通过软件逆向深入分析容错攻击的原理,包括操作系统和浏览器等软件的容错机制内部实现和容错攻击实现方法;分析进程内存空间分布,统计不同区域的系统DLL分布的平均比例,选定最大概率内存区域搜索DLL并定位关键基址,从而绕过ASLR保护,实验结果证明该方法相对现有方法极大缩短了平均耗时和最大耗时,提高了容错攻击的实用性;探讨了容错攻击更多的应用前景。
基于ATP-ABE的访问控制方案

对访问控制机制中存在的安全性和有效性的问题进行了研究,提出了基于访问树剪枝的属性加密ATP-ABE(Access Tree Pruning Attribute Based Encryption)的访问控制方案。当ATP-ABE算法需要访问它的树型结构访问策略时,通过剪枝处理访问树结构中包含用户ID属性节点的分支,提高了用户所有者DO(Data Owner)管理和控制属性的效率,更加有效地实现了数据共享。还为访问树结构设计了许可访问属性,使DO仍保留共享数据的关键属性,并且能够完全控制它们的共享数据。基于决策双线性密钥交换算法DBDH(Decisional Bilinear Diffie-Hellman)假设分析了ATP-ABE方案的安全性,研究结果表明与两种经典ABE方案比较,ATP-ABE更加有效地减少了算法的系统设置、私钥生成、密文大小、用户属性撤销以及加解密过程中的计算开销,并给出了定量结论。
SDN中基于遗传机制的自适应路由算法研究

SDN以集中式的控制、可编程的接口等优点,极大地提高了网络的管控效率及操作的灵活性。但在SDN部署运行中,也暴露出传输时延大、丢包率高等缺点。针对这些问题,提出了一种基于遗传算法的自适应SDN路由算法,该算法利用遗传算法在SDN的全局网络视图中搜索优化路径。算法设计时,对交叉、变异操作进行条件约束,避免产生无效的路径,减小求解空间,降低控制器计算开销。同时能根据网络的动态变化,自适应地选择转发路径。通过Mininet仿真平台进行实验,与其他算法相比,该算法降低了网络的时延以及丢包率,提高了网络性能。
基于双毁伤因素的域间路由系统级联失效模型

级联失效建模研究对检测和防御级联失效攻击具有重要意义。针对现有研究存在毁伤因素单一、失效条件不符合实际等问题,提出了基于双毁伤因素的域间路由系统级联失效模型。该模型综合考虑了UPDATE报文和流量重分配对级联失效过程的影响,并基于两者的相互作用关系,系统刻画了级联失效过程。实验结果表明,该模型能够较准确地模拟域间路由系统级联失效过程,验证了模型的有效性。相对于已有模型,使模型与真实数据的预测偏差降低了35%。
多尺度方法结合卷积神经网络的行为识别

为了同时计算行为序列样本在时间和空间的特征,提出了一种基于包含多尺度卷积算子的卷积神经网络识别模型。首先通过叠加的方式将序列样本中的骨骼向量信息整合为一个行为矩阵,然后将矩阵输入识别模型。为了挖掘具有不同邻接关系的骨骼点在描述人体行为时的作用,将卷积神经网络各层中的卷积算子拓展为多尺度卷积算子,并使用该网络得到的特征进行分类。实验在MSR-Action3D数据集和HDM05数据集获得较好的识别率。
文本分类TF-IDF算法的改进研究

中国互联网环境的发展,让大量蕴含丰富信息的新词得以普及。而传统的特征词权重TF-IDF(Term Frequency and Inverted Document Frequency)算法主要考虑TF和IDF两个方面的因素,未考虑到新词这一新兴词类的优势。针对特征项中的新词对分类结果的影响,提出基于网络新词改进文本分类TF-IDF算法。在文本预处理中识别新词,并在向量空间模型表示中改变特征权重计算公式。实验结果表明把新词发现加入文本预处理,可以达到特征降维的目的,并且改进后的特征权重算法能优化文本分类的结果。
基于对抗训练和卷积神经网络的面部图像修复

为了有效地修复大面积破损的面部图像,使用了解码器-编码器结构的卷积神经网络作为生成模型,并在其部分层之间增加skip-connection,以增强生成模型的结构信息预测能力,同时引入对抗训练策略优化生成模型。该模型首先训练一个判别模型识别真实图像,再利用其判别待修复图像输入生成模型后所得到的输出是否为真实,以此为生成模型提供优化梯度。结合了卷积神经网络的结构信息预测能力和GANs对抗策略的优化能力,提高了图像补全的效果。在CelebA人脸数据集上进行的实验结果表明,该方法在补全大面积破损的图像任务上性能明显优于其他方法。
基于LFM矩阵分解的推荐算法优化研究

在推荐系统中,基于矩阵分解的推荐算法是目前的研究热点之一,然而普通矩阵分解算法的推荐精确度偏低,为了改善该问题,以矩阵分解算法中的潜在因子模型(LFM)优化为研究对象,分析LFM中两种基础推荐算法在寻优速率与推荐精度上的不足,然后提出两种改进算法:带冲量的批量学习算法和混合学习算法,最后通过实验数据测试,对比了不同算法的推荐效果,结果证明改进算法的性能更优。
基于Sentence-Rank的图像句子标注

传统的图像语义句子标注是利用句子模板完成对图像内容描述,但其标注句子很难做到符合语言逻辑。针对这一问题,提出基于统计思想从语料库中选出一条最优的句子来描述图像内容,设计以N-gram算法为主要思想的Sentence-Rank算法生成标注句子。首先执行机器视觉特征学习,选择标注性能最好的HSV-LBP-HOG融合特征完成图像分类,获得图像标注关键词。然后,利用字符串匹配算法从语料库中列出包含所有标注关键词的句子,并将得到的句子通过Sentence-Rank算法进行价值排序,选取评分最高的句子描述图像。实验结果表明,该方法得到的标注句子具有较低的困惑度,较好地解决了句子的语言逻辑问题。
基于CMAC的非参数化近似策略迭代增强学习

为解决在线近似策略迭代增强学习计算复杂度高、收敛速度慢的问题,引入CMAC结构作为值函数逼近器,提出一种基于CMAC的非参数化近似策略迭代增强学习(NPAPI-CMAC)算法。算法通过构建样本采集过程确定CMAC泛化参数,利用初始划分和拓展划分确定CMAC状态划分方式,利用量化编码结构构建样本数集合定义增强学习率,实现了增强学习结构和参数的完全自动构建。此外,该算法利用delta规则和最近邻思想在学习过程中自适应调整增强学习参数,利用贪心策略对动作投票器得到的结果进行选择。一级倒立摆平衡控制的仿真实验结果验证了算法的有效性、鲁棒性和快速收敛能力。
结合用户组群和隐性信任的概率矩阵分解推荐

研究表明在社会网络推荐中添加明确的社会信任明显提高了评分的预测精度,但现实生活中很难得到用户之间明确的信任评分。之前已有学者研究并提出了信任度量方法来计算和预测用户之间的相互作用及信任评分。提出了一种基于Hellinger距离的社会信任关系提取方法,通过描述二分网络中一侧节点的f散度来进行用户相似度计算。然后结合用户分组信息,将提取的隐式社会关系加入改进的概率矩阵分解中,提出一种新的基于用户组群和隐性社会关系的概率矩阵分解算法(CH-PMF)。实验结果表明,提出的模型与应用实际用户明确表示的信任分数推荐结果表现几乎相同,且在无法提取到明确信任数据时,CH-PMF有着比其他传统算法更好的推荐效果。
基于共享近邻的成对约束谱聚类算法

谱聚类算法是基于谱图划分理论的一种机器学习算法,它能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解。但是传统的谱聚类算法很难正确发现密度相差比较大的簇,参数的选取要靠多次实验和个人经验。结合半监督聚类的思想,在给出一部分监督信息的前提下,提出了一种基于共享近邻的成对约束谱聚类算法(Pairwise Constrained Spectral Clustering Based on Shared Nearest Neighborhood,PCSC-SN)。PCSC-SN算法是用共享近邻去衡量数据对之间的相似性,用主动约束信息找到两个数据点之间的关系。在数据集UCI上做了一系列的实验,实验结果证明,与传统的聚类算法相比,PCSC-SN算法能够获得更好的聚类效果。
K近邻相似度优化的密度峰聚类

针对密度峰聚类分配时,仅考虑样本点与指向点(密度比它大的最近点)之间的距离,不适用于流形聚类(如Circleblock数据集、Lineblobs数据集等)的问题,提出了K近邻相似度优化的密度峰聚类算法。在计算每个点的密度与指向点后,通过相似度函数,找出每个点的K近邻,然后根据K近邻信息判断样本点的指向点是否正确,对于指向错误的点重新寻找正确的指向点,可以有效减少错误分配。在人工数据集和UCI数据集上的实验表明,新算法具有更高的准确率。
基于双树复小波的无参考立体图像质量评价

随着3D技术的不断发展,立体图像的使用领域越来越广泛,同时人们对图像的清晰度要求越来越高,因此,立体图像的质量评价成为关注点,基于此,提出了一种基于双树复小波变换的立体图像质量评价算法。使用双树复小波变换对立体图像的左、右视图进行处理,生成纹理结构图像,且根据最小能量误差的原理,获取左右视图的视差图;对纹理结构图像和视差图提取非对称广义高斯分布模型的参数、梯度幅值、相对梯度方向方差和奇异值曲线与坐标轴的面积等特征;使用AdaBoosting BP神经网络,进行训练和预测立体图像的质量得分。在LIVE立体图像数据库上的实验结果表明,新方法预测得分与主观得分有较好的一致性,获得了比较好的实验结果。
结合位图切割和区域合并的彩色图像分割

就经典分水岭图像分割算法中存在的过分割问题,提出一种结合位图切割和区域合并的彩色图像分割算法。对原始彩色图像通过空域梯度算子求其梯度图像,并利用位图切割重建梯度图像;对新梯度图像进行分水岭预分割;对预分割图像基于异质性最小原则进行区域合并,并获得最终分割结果。相比于现有的同类方法,该算法引入位图切割,抑制噪声对分割结果的影响,在边缘模糊处分割准确,得到符合人类视觉的较小分割区域数目,同时在运行效率上提高。
室内环境下基于R-CNN的光照自适应物体检测

物体检测是工作于室内环境的移动机器人必须解决的问题。物体检测受到环境动态变化的影响,其中尤以光照变化的影响最为明显。分析室内环境中光照变化特点,研究如何通过提取图像空间特征快速识别环境中光照状况,并以光照识别结果控制物体检测模式切换,在不同光照状态下,自适应地选择使用图像传感器或者激光传感器数据,结合深度学习的特征选择能力,保证物体检测性能。机器人运行时,首先通过提取图像在CIEXYZ空间Y分量上的统计特征,并结合一些其他特征,实现快速地对图像拍摄时所处环境的光照状态进行估计;在光照适中的情况下,利用R-CNN算法结合移动机器人特点,实现在图像空间下的快速物体检测;在光照不足或过强时,先把三维激光传感器获取的点云转换成深度图像,再利用R-CNN算法实现物体检测。实验结果表明了所提出算法的有效性。
基于张量分解融合RGB-D图像的物体识别

为了充分利用RGB-D图像的深度图像信息,提出了基于张量分解的物体识别方法。首先将RGB-D图像构造成一个四阶张量,然后将该四阶张量分解为一个核心张量和四个因子矩阵,再利用相应的因子矩阵将原张量进行投影,获得融合后的RGB-D数据,最后输入到卷积神经网络中进行识别。RGB-D数据集中三组相似物体的识别结果表明,利用张量分解融合RGB-D图像的物体识别准确率高于未采用张量分解的物体识别准确率,并且单一错分实例的准确率最高可提升99%。
多先验融合的图像显著性目标检测算法

为了更加准确地检测出图像中的显著性目标,提出了多先验融合的显著性目标检测算法。针对传统中心先验对偏离图像中心的显著性目标会出现检测失效的情况,提出在多颜色空间下求显著性目标的最小凸包交集来确定目标的大致位置,以凸包区域中心计算中心先验。同时通过融合策略将凸包区域中心先验、颜色对比先验和背景先验融合并集成到特征矩阵中。最后通过低秩矩阵恢复模型生成结果显著图。在公开数据集MSRA1000和ESSCD上的仿真实验结果表明,MPLRR能够得到清晰高亮的显著性目标视觉效果图,同时F,AUC,MAE等评价指标也比现有的许多方法有明显提升。
基于自适应邻域描述子的三维面貌相似性度量

针对传统面貌相似性度量方法容易受主观影响以及半自动面貌特征点提取方法存在标定不准确等问题,提出一种基于自适应邻域特征描述子的三维面貌相似性度量的方法。该方法将待比较面貌模型统一到法兰克福坐标系下,并利用等测地线方法根据面貌模型侧面轮廓线自动提取特征点;通过构建特征点的自适应邻域几何特征协方差矩阵,作为特征点描述子;对特征点的特征描述子进行相似性度量从而确定面貌模型间的相似性。实验结果表明,该方法不仅可以有效地评判三维面貌模型的相似性,而且能够区分相似面貌和不相似面貌模型。
基于卷积-LSTM网络的广告点击率预测模型研究

点击率预测是计算广告学的核心算法之一。传统浅层模型没有充分考虑到数据之间存在的非线性关系,且使用人工特征提取方法费时费力。针对这些问题,提出了基于卷积(Convolutional Neural Networks)-LSTM(Long Short Term Memory)混合神经网络的广告点击率预测模型。该模型使用卷积神经网络提取高影响力特征,并通过LSTM神经网络的时序性进行预测分类。实验结果证明:与浅层模型或单一结构的神经网络模型相比,基于卷积-LSTM的混合神经网络模型能有效提高广告点击事件的预测准确率。
新零售下生鲜产品闭环物流网络模糊规划

针对我国新零售模式的快速发展,消费者对生鲜产品需求与退货的模糊不确定性问题,考虑最低物流总成本、最佳设施选址以及最优配送车辆运输路径的决策,构建了新零售下生鲜产品闭环物流网络模糊规划模型。为求解该模型,将需求量与退货量看成三角模糊参数,利用模糊机会约束方法将模糊约束转化为等价的清晰条件。以上海市某生鲜电商企业为实例,通过置信水平的敏感性分析以及遗传算法与粒子群算法的双求解,验证了模型的有效性与可行性,进而为相关决策者提供了借鉴。
基于空间近邻查询的移动医疗呼叫算法

随着大数据时代的到来,传统的计算机因为单机资源有限、运行速度慢、分布式处理支持差,已满足不了现行的医疗体系中的大数据处理需求,基于时空数据的移动医疗呼叫系统方法可以很好地解决这些问题。在移动云计算环境下研究k最近邻查询算法是当前一个热点问题,支持可扩展和分布式的空间数据索引对于kNN查询的效率影响很大,目前已有的查询算法不适合并行化或者会导致内容冗余。将MapReduce分布式处理技术与空间kNN查询方法相结合,设计可以快速检索到满足用户查询需求的医生位置信息的移动医疗呼叫算法。提出并构建了一个新的分布式空间数据索引方法:倒排Voronoi图索引,它将倒排索引和Voronoi图索引进行结合;提出了一种基于MapReduce的利用Voronoi图来处理kNN查询的高效算法,其在分布式环境下可以有效提高查询效率;用真实的和仿真的数据集来进行大量实验评估,实验结果表明所提出的方法具有良好的高效性和可扩展性。
基于随机森林和气象参数的PM2.5浓度等级预测

空气污染不仅危害人类的身心健康,而且还会制约城市的经济发展,其中PM2.5带来的影响尤为突出。为了方便准确地预测出空气中的PM2.5浓度等级,提出了一种基于随机森林的PM2.5浓度等级预测方法,特征因子采用太原市2013年—2017年的气象数据、预测站点的PM2.5浓度变化的时间规律以及与周围站点的时空关联性。该方法首先利用K-Means算法对原始气象数据聚类,降低不同分类器之间的相关性,然后利用欠采样方法对数据进行平衡采样,减少类不平衡对分类器性能的影响,最后利用泛化能力好的随机森林构建预测模型。经过真实数据验证,该方法对PM2.5浓度等级预测具有较好的精确度、召回率与F值。
民航NOSHOW预测及强因子关联分析

在民航业务中,旅客订座后却不能如期登机(NOSHOW)一直是航空公司收益亏损的未解之题,为了解决该问题,提出了一种民航NOSHOW预测及强因子关联分析方法。首先利用优化C5.0算法进行NOSHOW决策树建模,得到了NOSHOW相关因子的量化结果,然后通过Apriori算法对NOSHOW强因子进行关联规则挖掘。实验构建了准确率为99.75%的NOSHOW决策树模型,得到了139条置信度在80.054%以上、支持度在10.021%以上的因子关联规则,进一步揭示了NOSHOW强因子之间的隐含关联关系,为各大航空公司实现准确的NOSHOW预测及收益提升管理提供了有效的决策依据。
基于深度学习的交通流量预测研究

交通流量序列具有不平稳性、周期性、易受节假日等因素影响的特点,因此交通流量预测是一项困难的任务。针对交通流量序列的预测问题,设计了一种基于深度学习的交通流量预测模型。模型融合了卷积神经网络和长短时记忆神经网络两种网络结构,卷积神经网络用于提取特征分量,长短时记忆神经网络综合提取出来的特征分量做序列预测。通过在贵州省高速公路车流量数据集上的验证,模型比传统的预测方法具有更高的精确度和实时性,在不同数据集上的泛化性能良好。
人脑电信号实时监测原型系统设计与实现

针对脑部病患突发状况时不能够在最短的时间内预警并发现和监测效率不高的问题,设计了一种基于无线通信技术和LBS的脑电信号实时监测方法,实现对脑电监测仪携带者的位置和脑电信号的实时监测。将GIS技术、无线传输技术、智能移动终端与现有的信息管理平台相融合,提出了人脑脑电信号实时动态监测框架体系结构,并设计开发了原型系统。该系统可将采集到的脑电数据实时显示并传送到服务器端,实现在服务器端的实时监控与动态分析,并对发生异常的情况做出应急响应,为应急救援提供帮助。
城市道路分层动态协调控制技术

为了缓解城市道路车流拥堵问题,提出了一种城市道路分层动态协调控制技术。首先将城市道路按纵向分为三层:匝道层、普通道路层和快速路主线层;然后采用BP神经网络预测下游动态临界车辆占有率,根据匝道相对排队长度和下游动态临界车辆占有率,匝道层设计了一种用于匝道子区划分的函数,将匝道层横向分为主匝道子区和从匝道子区;其次根据相邻路口关联度将普通道路层划分为不同控制子区,利用动态交通流数据修正周期公式,考虑十字交叉口驶向匝道车流量对绿信比进行调整;快速路主线层无十字交叉口不做横向分层。最后根据该分层方法确定动态协调控制算法。仿真结果表明:该分层动态协调控制方法能够有效提高城市道路协调控制范围和车辆行车速度。
分布式汽车驱动力能量效率优化分配控制

充分利用分布式驱动汽车信息源多的特点,根据扩展卡尔曼滤波算法(EKF)建立观测器对车轮侧向力进行在线估计。通过改进的车辆线性二自由度模型制定系统控制目标,依据车轮侧向力观测值设计了基于滑模变结构控制的直接横摆力矩控制器。全轮驱动力综合优化分配策略同时考虑了轮胎负荷率与驱动电机效率,完成了对车轮稳定性与能量效率的耦合控制。通过Carsim-Matlab/Simulink的仿真表明,整个系统实现了对车轮侧向力的准确估计,提高了目标直接横摆力矩计算的准确性。驱动力综合优化分配在提高车辆路面附着余量的同时也提高了各驱动电机的综合效率,进一步提高了车辆的能量利用效率。
基于车前灯的夜间车辆视频检测研究

针对夜间车辆视频检测和车流量统计的难题,提出了一种改进的基于视频图像处理提取车前灯的算法。通过分析夜间车辆视频的特点,利用梯度滤波法消除地面反射光对车灯的干扰,实现图像增强,并将分水岭分割算法和直方图双峰法相结合提取车前灯的信息。利用车灯配对匹配原则设计了一种新的匹配算法和跟踪算法实现车灯的配对与跟踪,最终准确地实现了车辆检测和车流量的统计功能。
生鲜农产品冷链物流低碳配送路径优化研究

综合考虑配送车辆的固定成本、运输成本、生鲜农产品的货损成本、制冷成本、配送过程中产生的碳排放成本,以及因未满足客户要求的服务时间窗而产生的惩罚成本作为目标函数,构建考虑碳排放的生鲜农产品配送路径优化模型,提出了解决该问题的一种结合2-opt局部搜索机制的改进蚁群算法,并用实例对模型及算法的有效性进行验证,同时对算法参数进行了敏感性分析。仿真实验及算法对比结果证明模型和算法是有效的,可以为物流企业的配送决策提供参考。
基于深度学习的工业视觉检测系统

针对零部件在工业生产线包装过程中存在检测速度慢,自动化检测水平低下,检测准确率不高等问题,提出一种基于深度学习的工业零部件检测系统的方案设计,实现对零部件自动检测的功能。设计一种实验检测平台用于获取包含待检测零部件的图像;提出一种改进网络共享卷积层结构的方法,融合区域建议网络和区域卷积网络建立一种检测方法对目标零部件进行准确定位识别,适应各种形状大小不一的零部件检测,实现端到端训练输出定位检测结果。实验结果表明,系统的检测效果与传统的检测方法相比,具有速度快,检测准确率高等优越性。
变分自编码器模型综述

变分自编码器(VAE)作为深度隐空间生成模型的一种,近年来其表现性能取得了极大的成功,尤其是在图像生成方面。变分自编码器模型作为无监督式特征学习的重要工具之一,可以通过学习隐编码空间与数据生成空间的特征映射,进而在输出端重构生成输入数据。梳理了传统变分自编码器模型及其衍生变体模型的发展与研究现状,并就此做了总结和对比,最后分析了变分自编码器模型存在的问题与挑战,并就可能的发展趋势做了展望。
稀疏结构化最小二乘双支持向量回归机

最小二乘双支持向量回归机(LSTSVR)通过引入最小二乘损失将双支持向量回归机(TSVR)中的二次规划问题简化为两个线性方程组的求解,从而大大减少了训练时间。然而,LSTSVR最小化基于最小二乘损失的经验风险易导致以下不足:(1)“过学习”问题;(2)模型的解缺乏稀疏性,难以训练大规模数据。针对(1),提出结构化最小二乘双支持向量回归机(S-LSTSVR)以提升模型的泛化能力;针对(2),进一步利用不完全Choesky分解对核矩阵进行低秩近似,给出求解S-LSTSVR的稀疏算法SS-LSTSVR,使模型能有效地训练大规模数据。人工数据和UCI数据集中的实验证明SS-LSTSVR不但可以避免“过学习”,而且能够高效地解决大规模训练问题。
基于聚度的自适应动态混沌蚁群算法

针对蚁群算法收敛速度慢,容易陷入局部最优的问题,提出了一种基于聚度的自适应动态混沌蚁群算法(A＿ACS)。在迭代前期利用聚度来衡量解的多样性,自适应调节局部信息素分布,同时引入混沌算子来增加种群多样性,避免算法陷入局部最优,从而提高解的精度;在迭代后期去掉混沌算子,减少混沌扰动性,来提高算法的收敛速度。将A＿ACS用于TSP问题,仿真结果表明,该算法较ACS和MMAS算法减少了搜索时间,并且提高了解的质量,其平衡了多样性与收敛性之间的矛盾,整体性能优于其他两种算法。
光纤安防监测信号的特征提取与识别研究综述

光纤安防监测系统信号的特征提取与识别方法是当前的研究热点。光纤振动信号的随机性、非平稳性,以及各种信号的相似性,导致信号的识别容易产生误报现象。识别入侵事件类型的关键是信号的特征提取和高效的识别方法。对光纤振动信号的各种特征提取方法和识别方法进行分析和比较,把特征提取方法分为基于小波分解的特征提取法、基于其他分解模型的特征提取方法和基于波形统计参数的特征提取法;把对光纤振动信号的识别方法分为经验阈值识别方法、支持向量机识别方法和神经网络识别方法,最后对特征提取方法和识别方法进行总结和展望。
网络时间同步协议综述

时间同步技术广泛应用于工业自动化、精密测量与控制、军队指挥信息化系统等领域。IEEE 1588精密时间协议提供亚微秒级的网络时间同步,能够满足工业领域的高精度测量和控制需求。White Rabbit时间同步技术(WR)是基于同步以太网、IEEE 1588v2协议和全数字双混频鉴相器技术(DDMTD)的一种分布式时间同步方案,能够提供亚纳秒级的同步精度。SAE AS6802协议是一种高精度、可容错、具有开发潜力的时钟同步协议,可为时间触发以太网(Time-Triggered Ethernet,TTE)提供所需精度的全局同步时钟。回顾了这三种时间同步技术的研究发展状况,并分析了其优缺点,展望了未来网络时间同步技术可能面临的挑战和发展趋势。
k近邻约束的稀疏子空间聚类

稀疏子空间聚类是近年提出的高维数据聚类框架,针对实际数据并不完全满足线性子空间模型的假设,提出k近邻约束的稀疏子空间聚类算法。该算法结合数据的子空间结构,k近邻及距离信息,在稀疏子空间模型上,添加k近邻约束项。添加的约束项符合距离越小,相似系数越大的直观认识且不改变系数矩阵的稀疏性。在人脸数据集Extended YaleB、ORL、AR,物体图像数据集COIL20及手写数据集USPS上的聚类实验表明提出的算法具有良好的性能。
基于HSIC0的类间非线性相关系数度量

常见的相关系数反映变量之间的线性或非线性程度。基于希尔伯特-斯密特独立准则（Hilbert-Schmidt Independence Criterion,HSIC）的有偏估计（HSIC0）,提出了根据类标签划分出的类与类之间的非线性相关关系的度量方法。通过六组真实的、不同类型的数据集,分别选取了线性核、多项式核、RBF核和Sigmoid核函数进行实验。结果表明,该方法具有较好的可行性。
软容量限制设施选址问题的竞争决策算法

软容量设施选址问题是NP-Hard问题之一,具有广泛的应用价值。为了求解软容量设施选址问题,提出一种基于数学性质的竞争决策算法。首先研究该问题的数学性质,运用这些数学性质不仅可以确定某些设施必定开设或关闭,还可以确定部分顾客由哪个设施提供服务,从而缩小问题的规模,加快求解速度。在此基础上设计了求解该问题的竞争决策算法,最后经过一个小规模的算例测试并与精确算法的结果比较,得出了最优解;针对大规模的问题快速地求出了可行解,得到了令人满意的结果。