计算机
索过程和检索时间,为此提出基于改进矩阵分解的群组推荐算法。以融入群组特有信息的矩阵分解为基础模型,根据用户间的共有群信息计算其相关性,并将其集成到矩阵分解中以生成群内单用户的偏好评分。采用群推荐中常用的三种策略进行个人评分融合,实现有效的群组推荐。与已有算法进行对比实验,结果表明,该算法在各评价指标上的群组推荐性能更优。
针对槟榔去核工序中槟榔内核轮廓检测问题,提出一种基于语义分割的槟榔内核轮廓检测方法。分割模型以VGG16为基础网络,将全连接层替换为卷积层,增加了跳跃结构,将浅层特征经过采样后在同一尺度下与深层特征进行融合,并将常规卷积替换成扩张卷积,减少了学习参数,提升了分割模型的实时性,得到最终的FCN-Dilated-VGG-8s分割模型。该模型对槟榔图像分割的准确率达到98.79%,单张图像分割只需0.071s,模型大小只有FCN-VGG-8s模型的37.5%。算法表现出良好的鲁棒性,实现了槟榔图像准确、快速分割。通过对分割完后的图像的边界提取,即可得到完整平滑的槟榔内核轮廓线。
当前,各种各样的恶意软件常使用域名生成算法(DomainGenerationAlgorithms,DGAs)来生成大量的随机域名,然后域名的随机性构建人工特征,利用机器学习方法服务器建立通信,发动相应的攻击。现有的检测方法基于DGA域名的检测准确率较低。文中提出了一种域名通用特征的提取方案,建立了LSTM,GRU等深度学习技术学习域名家族的数据集,并设计了基于人工特征与深度特征的检测算法,提高了模型的泛化能力,增加了对DGA域名检测算法取得了比传统深度学习方法更高的准种C&C尝试与学习分类模式,但该类算法存在人工构建特征费时费力、检测误报率高等问题;或利用域名的序列关系,但该类算法对低随机性的包含域名家族的识别种类。实验结果表明,基于人工特征与深度特征的确率和更好的泛化能力。
碰撞查询树算法$识码和异算结识别防碰撞系统基于组和识别码得到不同的识别效率低、识别时隙长的,提出一基于双重分组和横向和纵向双重分组,。在此基础上,用赋予不同的组的防,碰撞信到查询前缀,碰撞信法、八叉索算法、A4PQT以及GBAQT算法相比,该算法能有效减少识别总时隙数,提高系统效率$组、解码、入栈和出栈,最成识别。仿真结果表明,统查询树算
塑料手机外壳出厂合格检测时, 使用传统的人工辨别外观缺陷, 费时费力. 利用深度学习的卷积神经网络模型训练一个分类器, 实现手机外壳外观出现的划痕缺陷自动化检测, 可以极大的提高工作效率. 实验首先建立基本的卷积神经网络模型, 训练模型获得识别基线, 再设计修改逐步提高检测准确率. 为了解决小数据集训练中的模型过拟合和提高检测精度, 综合使用了丢弃层、数据增强技术和批量标准化, 减少参数量, 并应用迁移学习等方法. 实验结果证明, 分类器模型能有效提升准确率, 在小数据集上达到非常好的划痕缺陷识别效果.
由于短文本具有长度短、特征稀疏以及上下文依赖性强等特点,传统方法对其直接进行分类精度有限。针对该问题,提出了一种基于字符级嵌入的卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)相结合的神经网络模型进行短文本的分类。该模型同时包括了高速公路网络(Highwaynetworks)框架,用于缓解深度神经网络训练时的困难,提高分类的准确性。通过对几种数据集的测试,结果表明提出的模型在短文本分类任务中优于传统模型和其他基于CNN的分类模型。
综合能源系统(Integrated energy system, IES)运行状态分析常以广泛化信息技术应用提供的数据为支撑, 然而传感器故障、网络通信中断等信息异常导致的数据缺失会直接影响数据质量. 在考虑数据缺失的情况下, 本文提出了一种基于关联信息对抗学习的综合能源系统运行状态分析方法. 首先构建深度生成对抗网络(Generative adversarial network,GAN)对数据缺失部分进行可靠性补偿. 在设计生成器结构过程中, 通过引入系统拓扑邻接矩阵对生成器输入数据进行优化排序, 进而在训练过程中采用设计的多属性融合生成器损失函数, 促使生成器进一步得到高精度补偿数据. 接着将判别器提取的不同时刻完整能源数据的特征作为基础, 采用浅层特征分布及深层特征信息差异值融合判断, 从而实现系统运行状态分析. 最后对不同数据缺失补偿及不同类型节点改变情况进行仿真, 验证了本文所提方法的可行性与有效性.
无摘要
在重复样本数据的干扰下,通信信息冗余数据发生结构混乱,导致算法在实际检测时有效性数值过小,对此构建了一种考虑样本数据重复性的通信信息冗余数据检测算法。以通信信息网络为作用对象,采集并整合为冗余数据集,设定多个阅读器周期,构建一个平滑填补固定窗口,识别重复性样本数据,整合采集冗余数据集与重复性样本数据集后,根据数据密度,设定一个检测率下限数值,控制检测残存冗余数据量,最终完成冗余数据检测算法的构建。随机选定一通信网络,采集10组冗余数据集,分别使用文献[10]中的检测算法、传统检测算法以及本研究设计的检测算法进行实验,结果表明:本研究设计的检测算法有效性数值最大。
国内草原生态系统正面临着利用方式不合理、生态压力不断加剧等一系列严重问题。据此采用多智能体建模思想,基于RepastSimphony平台设计并构建草原土地利用变化仿真模型,以模拟和预测草原土地在复杂性、非线性和交互性等多种影响因素下的状态反馈和变化过程。模型针对内蒙古鄂温克旗地区草原土地利用变化实例,详细定义了地理栅格、空间环境以及牧民、牧户和政府三类智能体。采用遗传算法优化草原效益函数,从而对每个地理栅格实现综合效益最优的牧业生产模式探索,以此实现政府智能体行为决策的优化。针对不同情景进行了仿真实验,仿真结果表明牧业劳动力转移、草原利用模式以及政府政策对于草原生态的可持续发展具有重要影响。模型对现有多智能体系统存在的过度简化与仿真度低等问题具有良好的完善补充作用,且具有较高实用价值,可为政府管理草原和牧民合理利用草原提供决策支持。
无摘要
为了提高箭载无线传感网络对火箭温度、冲击、热流等物理参数的处理能力,需对所采集的数据进行自适应延时分配,因此设计一种基于时隙窗口间隔均衡控制的无线传感器网络数据传输延时分配算法;构建火箭温度、振动、冲击等参数的数据采集模型,采用分布式网格均衡配置方法对无线传感器网络中的节点进行均衡部署;结合最短路径寻优方法使数据采集过程中的信道分配达到均衡,构建数据采集最短路径寻优控制模型,采用输出比特序列重组方法进行数据采集过程中的传输延迟配置;结合码元调节技术对数据传输进行自适应扩频调节,利用时隙窗口间隔均衡控制方法实现无线传感器网络数据传输延时分配;实验结果表明,采用该方法进行无线传感器网络数据传输延时分配的自适应性较好,输出稳定性较强、分配输出错误率低,有效性更强。
研究周才东1,曾碧卿1,2,王盛玉1,商齐11.华南师范大学计算机学院,广州5106312.华南师范大学软件学院,广东佛山528225摘要:目前深度学习已经广泛应用于英文文本摘要领域,但是在中文文本摘要领域极少使用该方法进行研究。另外,在文本摘要领域主要使用的模型是编码-解码模型,在编码时输入的是原始的文本信息,缺乏对文本高层次特征的利用,导致编码的信息不够充分,生成的摘要存在词语重复、语序混乱等问题。因此,提出一种局部注意力与卷积神经网络结合的具备高层次特征提取能力的编码-解码模型。模型通过局部注意力机制与卷积神经网络结合的方式提取文本的高层次的特征,将其作为编码器输入,此后通过基于全局注意力机制的解码器生成摘要。实验结果证明,在中文文本数据集上该模型相对于其他模型有着较好的摘要效果。
素影响,量测是有高度非的部分,量受、地理位置、时间等多种因复杂性,实现精准预测的难度较大%针站点的出入流量预测问题,提基文门控的时空多图量图表示站点流量之间的邻关(CG--TMGCN)模%根据站点间的相邻关量依赖性,在图上分别建立基量关邻居图文门控的时空模块获站点流量的时空特征,结果表明,CG-STMGCN模型的预测准确类预测方法,且稳定性更强%达玛融合两图的为最终预测结果%在真实站点数据的实
在传统仓储管理中,主要存在着信息化程度偏低题范子标签与物理实体之间的一一对应智能地感知管理对象,实现对各类装备实体的有效管理与监控动态、综合统计查询等功能于一体,可有效提高仓储作业的快捷性储感知、自动化与智能化
查决策的影响针对目前产品索赔差异分析的相关研究缺乏考虑调查成本虚发报警成本、修正成本、质保成本对调在二维质保政策背景下,建立了考虑上述成本因素的产品索赔差异调查决策模型,。、首先在对产品,通,并分析了重,索赔数量进行建模基础上基于贝叶斯理论对失效率函数进行修正,然后根据各调查月份内获得的质保数据,过最小化制造商总期望成本建立产品索赔差异调查决策规则。通过算例展示了该方法的应用。最后,要参数变化对调查决策规则的影响二维质保政策
针对海豚群算法收敛速度慢、容易陷入局部最优等缺陷,提出一种跳跃海豚群算法.增加跳跃步骤,保留更多优秀解,加快收敛;提出声波长度随迭代自适应变化的策略以及含有变异因子的动态位置更新策略,满足算法不同时期对进化的需求;并加入早熟收敛机制,降低陷入局部最优的机率.最后,分析了参数对算法性能的影响,并与四种算法进行对比,实验表明其在收敛速度、收敛精度以及鲁棒性上优势明显.
口语理解性能的提升对于口语对话系统的研究具有重要作用。为了提高口语理解性能,应用循环神经网络(RNN)及其变体(LSTM,GRU)方法。在此基础上,提出一种改进的循环神经网络(Modified-RNN)方法,该方法通过添加存储历史状态信息,能够存储更长时的信息,含有更少的参数,根据获取的更多信息提取特征信息增加获取信息的有效性,提高了口语理解的精准率和F1,缩短了实验时间。在航空旅行信息数据库(ATIS)上的实验结果验证了该算法的有效性和可靠性。
为提升高校信息化建设的水平, 需要深入而广泛地获取师生信息化需求. 企业微信作为一个成熟的信息化开发平台, 构建了良好的应用生态, 具备一致性及易用的用户体验. 通过对企业微信应用开发模式的研究, 并结合高校信息化需求管理的特点, 开发了便捷易用的需求采集管理应用. 文中对需求管理系统的架构设计、模块组成、实现过程和应用结果进行了阐述, 并尝试使用Spring Boot对企业微信快速开发进行了优化. 系统已开发完毕并投入使用, 师生可使用企业微信便捷地提交各类信息化需求, 学校后台管理员可高效地进行需求管理, 取得了较好的应用效果.
根据末端牵引式和外骨骼式上肢康复机器人的特性,研制了一种新型的柔性上肢康复机器人。机器人的康复训练系统结合了主动和被动模式的要素,将虚拟现实(VR)技术引入上肢康复机器人,通过现实环境中的光学3D位置捕获以及VR环境中的3D位置感知,设计了虚拟动态模型交互性节点和碰撞检测实验,实现虚拟现实交互,提高虚拟模型运动实时效果和上肢康复训练精度。VR和新颖的康复机器人的集成为具有特定任务的患者提供了有效的训练。