随着无人机的逐渐发展和使用范围的扩大,空域将变得越来越拥挤。把无人机系统融入有人机管制空域将是未来解决空域拥挤问题的必要手段之一。基于无人机性能特征和机载设备设施要求,结合有人机和无人机的延迟推导出二者之间的管制防撞间隔,并根据等效安全水平原则求出二者之间可行的目标安全水平。在Reich模型的基础上进行改进,从而建立有人机与...
目前的泥石流次声报警设备经常受环境噪声干扰而频繁产生误报,导致无法投入到实际应用中。为了提高泥石流次声监测预警的准确率,基于泥石流次声和环境干扰次声的特征差异这一原理,采用单片机与上位机相结合的方式,借助混合编程、数据库与GIS二次开发等技术手段,设计与开发基于次声监测的泥石流实时预警系统进行现场泥石流次声信号监测与判识。对...
现有的故障定位算法无法有效地应用于带有负载均衡机制的因果关系频繁变动的复杂系统。为此,本文提出一种基于因果规则的故障定位算法(CRFLA)。首先利用改进的因果关联兴趣度度量方法自适应地学习出故障和事件之间因果规则,然后根据得到的因果规则中故障原因集对已发生事件集的影响程度进行根因推断。该方法考虑了因果关系的同时无需明确具体的...
随着癌症发病率日益升高,寻找治疗癌症的新靶点已成为世界范围内的研究热点。最新研究指出MTH1蛋白在癌细胞中生存是必须的,而在正常细胞中是非必需的,设计有选择性的MTH1抑制剂将对癌症的治疗有着重要的意义。MTH1的筛选需要大规模的高性能计算资源,但目前缺少具体成型的集筛选模拟于一体、跨平台的分布式异构软件以用于快速地从大规模数据库中...
为满足大型复杂软件系统定制需求,软件生态系统应运而生,并逐渐成为软件工程领域新的发展趋势,如何准确快速地定位软件资源成为关键问题。本文以本体为基础给出软件生态系统模型,保证不同软件资源能够进行统一描述,在此基础上,提出一种基于统一访问引擎的软件资源快速访问技术,从而保证能够精确获取不同软件资源库的软件资源,满足软件生态系统中...
随着地下轨道交通在各大城市规模的持续增长,地铁车辆逐步进入高密度、大负荷的运行状态,地铁车辆的安全性、稳定性也随之降低,地铁事故慢慢增多,地铁检修时间和检修成本与日俱增,传统的计划修与故障修已无法适应目前的检修现状。本文提出一种基于决策树和层次分析的地铁车辆健康评估方法,利用神经网络蒸馏的软决策树定性地判断地铁车辆是否为健...
在多目标以及大型空间约束情况下的城市体育设施选址求解规模较大,难以求解出理想的解集。本文提出一种改进的蚁群智能算法模型,模型主要通过改进蚁群原始信息素分布以及挥发系数,加快算法的收敛速度以及精度,得出理想的候选解。将该方法应用于长沙市雨花区的体育设施选址,取得了较好的效果,实验结果表明,采用本文所设计的改进蚁群算法模型,适合...
在油田实际生产中,注采连通情况是一个很难确定却又十分重要的问题,它对油田开发方案的制定、剩余油分布的描述具有重要意义。本文采用大港油田某油藏的生产动态资料,建立基于贝叶斯优化的MLP神经网络模型,使用Sobol敏感性分析方法计算敏感性系数,通过敏感性系数的大小定量评判注采连通情况的好坏,通过与示踪剂解释结果的对比进而验证该方法的有...
针对现存血压测量方法不规范、波动范围大且预测准确率低下等问题,提出一种基于网格搜索与交叉验证相结合的支持向量回归(K-SVR)的血压预测算法。该算法首先对数据进行清洗,随后利用网格搜索与交叉验证相结合的方法寻找出最优参数对,然后通过分析人体生理指标数据心率、血氧与血压之间的隐含关系来建立相应的血压预测模型,最后将预测得到的结果...
隐语义模型(LFM)能够有效地提取用户和对象的特征。本文基于LFM所提取的有效特征,提出一种基于融合特征的长短期记忆网络(LSTM)评分预测模型(F-LFM-LSTM)。首先,运用LFM模型提取用户和对象的有效特征。然后,融合用户的职业、年龄、性别标签和对象类别标签等辅助信息。最后,运用LSTM网络训练得到预测评分。通过在MovieLens100k数据集上实验表明,...
近年来,谣言和谣言源检测受到了多领域学者的广泛关注,准确高效地发现社交网络中谣言传播源具有非常重要的理论和现实意义。大多数传统检测方法通常只检测是否存在谣言,很少检测谣言的源头。MPA(Message-passing Algorithm)是基于谣言中心性(Rumor Centrality)的一种谣言源检测方法,在该方法基础上提出一种改进的IMPA算法(Improved Message-pass...
社区矫正人员的规范管理技术平台目前正处于研究阶段,由于实际数据的缺乏,用于构建用户画像的社区矫正人员用户标签生成准确性不够。故本文基于改进的Stacking模型融合算法,对某市司法局的社矫人员数据进行清洗、整理以及特征选择后,进行建模分析,进而得出社矫人员“认罪伏法态度”“对社会的心态”“心理健康状况”“矫正惩戒情况”4个标签的预...
当前特定领域的问答系统主要采用基于关键字匹配的方法完成问答,类似水库大坝的建成时间、坝高等,无法充分理解用户自然语言提问的检索意图并给出准确回答。为此基于知识图谱技术,利用语义解析方法,本文设计并开发面向水利信息资源的智能问答系统。针对语义解析自然语言问句转化为结构化查询语句需要多步操作,容易导致语义鸿沟问题,还为了后续基...
粮食产后储藏损耗是困扰粮食储藏企业的一大难题,也是影响企业经济效益的重要因素,因此对粮食储藏环节中损耗的评估,对于粮食产后减损具有重要的意义。本文通过调查问卷,对粮食储藏中影响损耗的因素进行调查,将获得的数据通过支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型进行建模,对储藏环节中的粮食损耗进行智能评估。同时,为了提高模型的精度,...
为实现对网络上电影评论的情感倾向性分析,通过对电影影评数据进行爬取,获取热门的电影评论,利用文本预处理和机器学习算法,完成对数据的训练以及测试,最终构建最优情感分类模型。实验结果表明,在所有词与双词结合并进行jieba的TF-IDF及卡方统计的特征提取下,得到的效果较好,BP神经网络以及多项式贝叶斯算法比较适用于这类文本的分析,尤其以BP神...
针对计量装置运行异常在供电企业经济效益稳定增长和社会稳定发展等方面造成的负面影响且电网数据标识不全的现状,提出一种应用半监督学习的计量装置运行状态辨识方法。通过对电网数据进行分析,实现在标识不全的情况下判断计量装置运行状态。
针对量子图像加密问题,设计一种基于混沌序列的加密方案。首先,采用NEQR模型描述量子图像,然后,采用3种混沌序列和受控旋转门使每个颜色比特随机旋转±π/4弧度,完成加密过程。解密时,首先根据密钥生成混沌序列,然后使每个颜色比特随机旋转π/4弧度即可。该方法加密后的直方图呈均匀分布,且密钥空间大,抗攻击能力强。经典计算机上的仿真结果表明该...
随着网络应用服务类型的多样化以及网络流量加密技术的不断发展,加密流量识别已经成为网络安全领域的一个重大挑战。传统的流量识别技术如深度包检测无法有效地识别加密流量,而基于机器学习理论的加密流量识别技术则表现出很好的效果。因此,本文提出一种融合梯度提升决策树算法(GBDT)与逻辑回归(LR)算法的加密流量分类模型,使用贝叶斯优化(BO)算...
智能电网的信息系统是保障电力行业正常运行的基础,而智能电网中各种时间序列数据的分析结果是衡量信息系统稳定运行的重要依据。传统的时间序列数据异常检测算法很难同时兼顾准确性和实时性。本文引入基于Isolation Forest和Random Forest相结合的智能电网时间序列数据异常检测算法,结合无监督学习算法和有监督学习算法的优点,实现机器自动标注...
当前的图像识别领域,大部分的分类或者识别方法都建立在已有大量数据的基础上,将大量数据投入训练,经过采样分析、特征提取后做判别分类。然而在现实世界中,大多数目标分类问题并没有大量的标注数据。为了解决基于小样本数据集的图像识别问题,本文首先使用数据增强方法扩充数据集,然后利用多层卷积神经网络将图像映射到高维嵌入空间中,再使用原...
YOLO系列算法的简化版本YOLOv3-Tiny具有较为简单的网络框架,对GPU显存要求较低,该算法虽然实时性较高,却存在精度较低的问题,在识别行车目标方面不能得到精确的结果。对此,本文首先改变输入图片的大小,目的是获取图片更多的横向信息,使得网络更容易学习行车的信息,其次改进算法的网络结构提高算法的精度,最终得出改进的YOLOv3-Tiny算法。实验结...
针对水面环境复杂多变、远处小目标识别准确率低和目前目标检测算法实时性差的问题,分析以Darknet-53为主干网络的YOLOv3框架相较于其他算法的改进特点,提出一种基于YOLOv3的船舶实时监测识别方法,并在训练阶段对难识别样本进行精细训练。该方法增强了系统在不同情况下船舶分类检测与识别的准确率,提高了整个算法的鲁棒性。实验数据表明,最终在...
在模式识别中,如何在提取关键特征的同时对样本进行降维与识别是研究的热点之一。在局部Fisher判别分析(LFDA)的基础上,结合张量表示和稀疏分析,本文提出一种基于稀疏张量的特征提取方法:稀疏张量局部Fisher判别分析(STLFDA)。该方法把张量局部Fisher判别分析(TLFDA)算法中特征分解问题转化为线性回归问题,并用弹性网络解决线性回归中的特征选择...
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