事件抽取是构建知识图谱的关键任务之一,也是当前自然语言处理的研究热点和难点问题。事件抽取研究从非结构化的自然语言文本中自动抽取用户感兴趣的事件信息,对人们认知世界有着深远的意义,在信息检索、智能问答、情感分析等应用场景有着重要的意义和价值。在公开国际测评和语料的推动下,事件抽取研究受到越来越多的学者关注,取得了许多的研究...
复数数据类型的图像具有较强的条纹性,其中最具代表性的是干涉合成孔径雷达(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)图像。以复数图像处理为研究课题,针对现有滤波算法自适应性差,不适应复数数据处理,条纹连贯性低的缺点,提出了一种新的基于相干系数的滤波方法。从相干系数的选择和区域生长方法两个方面进行了改进。相干系数是复数图...
图像分割是从图像中提取有意义的区域,是图像处理和计算机视觉中的关键技术。而自动分割方法不能很好地处理前景复杂的图像,对此提出一种基于区域中心的交互式图像前景提取算法。针对图像前景的复杂度,很难用单一的相似区域描述前景,文中采用多个区域中心来刻画目标区域。为提升图像分割的稳定性,给出基于超像素颜色、空间位置和纹理信息的相似...
特征提取对于网络分析任务而言是至关重要的,而网络嵌入学习的目的则是根据网络的结构和语义信息自动化构建节点或边的特征。现有的方法将网络嵌入分解为网络数据挖掘和数据降维两个独立的过程,因而无法很好地在潜在空间中对节点的分布进行建模描述。因此,提出了一种基于高阶混合投影估计的网络嵌入方法,该方法借鉴谱分解的思想,利用线性投影算...
微服务是互联网分布式服务设计的新理念,通过服务拆分成细粒度、功能独立的微服务模块,达到功能解耦,服务独立演进的能力。微服务架构在业务需求日益复杂的庞大系统中发挥越来越重要的作用,研究适合微服务特点的负载均衡具有现实的意义和重要性。软件定义网络作为新型互联网架构,将数据平面与控制平面分离,简化了网络管理的复杂性,具有全局网络...
人脸检测在人机界面、安全系统、人脸识别、基于内容的图像检索等不同应用中起着重要作用。随着计算机图像技术的发展,人脸检测的方法也越来越多。但是利用现有的人脸检测方法检测重叠人脸时,虽然能够检测出部分人脸,但是相比于单人脸的检测,算法的效率和准确性都有所欠缺。针对这个问题,提出了一种基于深度学习的重叠人脸检测方法。首先基于机...
同步语言Lustre所描述的反应系统通常应用在航空航天、国防建设等领域,对系统的正确性和安全性都要求很高。如果系统在运行时出现了正确性问题,很可能会导致系统崩溃,产生非常严重的后果。系统中的任何一个词法错误或者语法错误都应该受到重视,而且应该被及时纠正。因此,对Lustre语言进行正确的编译是十分重要的。传统的Lustre语言的编译器都采...
以股票涨跌趋势预测精度为评价指标,针对传统股票数据特征训练过程中预测精度不高的情况,考虑引入两种不同的向量化策略对股民评论、新闻关键词等文本信息进行非结构化数据特征的捕捉,利用词意的积极、消极程度对客观因素进行处理,进而将向量化后的特征作为新的非线性特征项扩充原有的结构化特征集合。文中分别以词向量化和句向量化为出发点设计...
和导航中应用广泛。文本聚类作为一种无监督学习算法,其依据是聚类假设:同类的文档相似程度大,不同类的文档相似程度小。文中主要研究汉语文本聚类算法在新闻标题类文本中的应用。首先对采集到的若干条新闻标题进行分词和特征提取,将分词后的文本转化为词条矩阵;然后使用TF-IDF技术处理词条矩阵,得到基于分词权重的新的词条矩阵,对新的词条矩阵...
当前机器学习的技术已经运用到很多工程项目中,但大部分机器学习的算法只有在样本数量充足且运用在单一场景中的时候,才能获得良好的结果。其中,经典的支持向量回归机是一种具有良好泛化能力的回归算法。但若当前场景的样本数量较少时,则得到的回归模型泛化能力较差。针对此问题,以加权ε支持向量回归机为基础,提出了一种小样本数据的迁移学习支...
协同过滤算法一般根据用户的评价信息来推测用户的喜好,但受到数据稀疏问题的影响,很多时候无法得到较为理想的推荐结果;除此之外,一般协同推荐算法忽略了用户兴趣的动态变化;文中提出的算法主要融合了相似度传递、用户兴趣迁移、隐语义模型等用以解决上述问题。首先提出了基于项目相似度的协同推荐算法。该算法深入研究了改进的余弦相似度方法,...
持续集成/持续交付是敏捷软件开发的核心实践,而持续集成/持续交付的有效实施要求团队在信息高效共享情况下的有效协作。高效的协作在中型或大型组织中始终是一个挑战,而将持续集成/持续交付过程可视化,可以大大提升信息共享的效率和效果。文中完整提出了可视化的体系设计和参考架构,该设计将各种信息进行有序合理的组织,以最有效的方式呈现或推...
目前,对小规模数据集进行预测时,主要使用传统机器学习算法,但传统单一模型预测效果不能达到预期准确率,且无法兼顾多项评价指标。因此,文中以小规模数据集为研究对象,融合决策树、逻辑回归、支持向量机三类模型,提出了一种多模型融合算法,并分析了其在小规模数据集上的应用效果。首先,简述了决策树、逻辑回归和支持向量机的算法原理;其次,使用...
在离散数据处理中,边缘检测算法的应用非常广泛。针对当前边缘检测算法存在的问题,如数据量的大小、数据的几何特性、密度的集中程度、距离跨度等,提出了一种基于角度搜索和距离判定的边缘检测算法,详细考虑了边界的多情况、凹边形和凸边形的几何特性。首先建立四个点的边界凸壳,然后采用角度判断的方法进行凸壳内缩,最后进行距离判断的二次内缩...
针对传统编程题自动评分方法不能准确衡量学生程序与参考答案之间的接近程度等问题,提出了一种基于二元模糊匹配的编程题智能评分方法。第一元为结构匹配,检测学生程序在变量声明、数据输入、函数调用、控制结构等方面与参考答案的相似程度,目的是快速判断学生程序中是否存在关键的采分点。第二元为词语匹配,首先进行词频统计,以确定每个词的权...
目前对以朴素贝叶斯算法为代表的文本分类算法,普遍存在特征权重一致,考虑指标单一等问题。为了解决这个问题,提出了一种基于TF-IDF的朴素贝叶斯改进算法TF-IDF-DL朴素贝叶斯算法。该算法以TF-IDF为基础,引入去中心化词频因子和特征词位置因子以加强特征权重的准确性。为了验证该算法的效果,采用了搜狗实验室的搜狗新闻数据集进行实验,实验结果...
随着电子商务的高速发展,网络购物越来越经济便捷,相比于传统的网下购物,更多的消费者选择网购,这就使得非理性购买行为大量涌现,研究网络消费者非理性行为势在必行。然而,学者们大多关注传统购物环境下的非理性购买行为,并且研究内容比较琐碎,缺乏系统的框架。考虑到很多消费者选择通过在线评论表达对购买行为的情感和观点,因此首先利用情感计...
局部相似自连接能在给定的单个数据集中快速找到所有满足相似要求的记录对,它在数据清洗、基因序列比对和剽窃检测等领域都有广泛的应用。为研究基于单个字符串集的并行自连接算法,提出了一种基于MapReduce框架的自连接算法,解决了局部相似自连接的定位问题。该算法采用了过滤验证二阶段模式;在过滤阶段,采用无关对过滤和冗余对过滤抛弃了大量的...
手写笔迹识别是模式识别的一个重要研究领域。因为每个人的书写习惯有所不同,导致手写的字体有一定的差异。传统的Softmax模型在手写数字的识别结果上并没有达到人们的期望。目前,深度神经网络框架是模式识别领域的主流方法。长短期记忆神经网络(long-short term memory network,LSTM)是一种特殊的循环神经网络,它由输入门、遗忘门、输出门以及...
为解决目前工业物料分拣机器人发展的需求问题,以模拟自动化物流系统的作业流程为目标,提出了一种基于单目视觉的智能物料分拣机器人的设计。为实现物料的自动分拣过程,以STM32作为核心控制器,驱动OV2640摄像头对图像进行实时采集、处理与分析,实现颜色识别和目标定位,并将处理结果传送给驱动控制系统。在图像标定方面,采用读取TFT屏中目标的坐...
传统方法在对高维稀疏数据进行检测的过程中,受到高维特征扰动的影响,数据误差较大,因此提出一种基于深度学习的高维稀疏数据组合推荐算法。采用相空间重构方法进行高维稀疏数据的特征重构,根据重构结果结合非线性统计序列分析方法进行高维稀疏数据的回归分析和点云结构重组,在此基础上提取高维稀疏数据的组合特征量;依据特征量提取结果采用特征...
针对移动端市场,虽然培养儿童编程思维平台的种类比较繁多,但是由于对儿童认知心理学的忽视以及平台界面展示形式的单一,导致此类软件平台的儿童体验较差。因此,提出一种基于心智模型的游戏编程创作平台。在符合儿童心理学的基础上,结合心智模型分析儿童的需求,来设计平台交互界面,使得按钮、图片等元素不仅简单易懂,并且可以极大地吸引儿童的注...
在钓鱼网站、远控木马等网络攻击中常使用大量的非常规域名。面对海量域名,已有非常规域名检测方法准确性有待提高。基于对使用非常规域名的网络攻击特征,以及对已有非常规域名检测方法的研究,提出了域名伪装特征,分隔特征域名标签被数字分割的最大单元数,DNS查询特征:单次DNS查询返回的IP个数和DNS查询返回IP集合的平均杰卡德距离;改进了发音特...
针对无线传感器网络源节点位置隐私保护中源节点安全时间较短这一问题,提出了一种基于距离和节点能量的无线传感器网络源节点位置隐私保护方案(SLPDNE:source-location privacy protection scheme based on distance and node energy)。该方案通过在网络中源节点可视区外随机选择幻影节点的方式,避免了失效路径产生且使得幻影节点分布具有地理位...
GPT分区是目前硬盘普遍使用的一种分区形式,克服了MBR对分区管理不能超过2 TB的缺点;而NTFS文件系统是Windows操作系统的重要组成部分。文中以Windows 7为平台,虚拟硬盘为实验对象,WinHex 15.08作为数据分析与恢复工具,对GPT硬盘结构和NTFS文件系统结构进行分析;对硬盘GPT分区、NTFS_DBR和NTFS_DBR备份同时被破坏后进行修复实验。实验结果表明,...
精准的销售额预测对于商业运营有非常大的指导意义,可以指导运营后台提前进行合理的资源配置,帮助管理者制定合理的目标。零售商店日销售额预测指从商店已有日销售额的数据资料中总结出商品销售额的变化规律,并根据该规律动态预测未来一段时间内的日销售额。预测目的是通过增加企业销量,从而完善生产模式,使企业获利。目前,现有的关于商品销售额...
协同过滤算法在个性化推荐系统中应用广泛,为保证其在用户规模扩大的同时可以保持推荐的高效性和准确性,设计了一种基于PCA降维和二分K-means聚类的协同过滤推荐算法PK-CF。该算法为解决用户-项目评分矩阵极度稀疏造成的相似度计算误差的问题,采用主成分分析法对用户-项目评分矩阵进行降维,去除含信息量少的维度,只保留最能代表用户特征的维度;...
随着人民生活水平的不断提高,肿瘤疾病的人数在不断增多,其中肺癌是21世纪严重危害人类健康的重大疾病。面向肺癌电子病历如此庞大的数据量时,传统Apriori算法的串行计算方式需要频繁扫描数据库,会消耗巨大的内存占用量。对此,提出一种基于改进Apriori算法的肺癌风险评估因素分析的方法。运用Hadoop平台实现并行Apriori算法的优化,应用HBase文件...
先天性心脏病(congenital heart disease,CHD)是常见的先天性畸形,发病率约占0.8%,尽早筛查与诊疗可有效降低出生缺陷率与婴儿病死率。随着国内二胎政策的实施,新生儿数量已呈快速上升趋势,为了支持先心病全面筛查工作,本团队自主研发了一种先心病筛选辅助设备,以辅助医生实现先心病的快速、准确筛查。该仪器由多通道心音传感器、血氧饱和度传感...
鉴于离群点引发的数据质量问题给电力应用造成的不良影响,对电力感知数据的特征进行了分析,并基于电力感知数据的时间特征和异常检测技术的易用性需求,提出一种电力感知数据的离群点检测方案。该方案由异常检测服务框架和离群点检测方法构成。异常检测服务框架借鉴Web服务的思想,基于大数据技术,能够支持电力感知数据的存储和计算,并且以服务的...
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