摘要:互联网的快速发展带动了人们的购物行为，越来越多的人群习惯于进行网购，随之产生的是各种各样的网购交易数据，这些数据复杂、多维，并且具有时序性，消费者的购买行为是众多电商及分析人员的研究热点. 本文提出了一种以个体为中心，基于商品引力对商品层级结构数据与消费者的购物行为特征的可视分析方法，使分析者更方便地观察每位消费者的消费行为，从而得到他们的购物特点. 最后，给出实验结果，证明方法的有效性.

摘要:本文通过人脸图像和脑电两个输入信号对情绪识别技术展开研究. 采用对应不同情绪的电影片段对被实验者进行情绪刺激的方法采集输入信号. 通过表情识别出八种基本表情的分类，通过脑电识别出情绪的三种强弱波动. 通过决策层面的信息融合，进行情绪分类. 最终的识别准确率达到89.5%，高于采用单模态进行识别的准确率，分别为：表情识别：81.35%，脑电识别：71.53%.

摘要:为研究不同系统间工作流过程的交互问题，基于多色集合理论构建了工作流过程交互矩阵和工作流过程交互多色图模型. 首先，将元组与多色集合理论相结合，形成多元素二元组多色集合与单元素二元组多色集合. 其次，对围道矩阵进行扩展，构成K元组围道矩阵和它的析取、合取、连接运算，并对多色图中的节点进行区域划分以表示活动间交互所需的资源与消息. 最后，构建系统间交互以及工作流过程交互模型，用医院的HIS与RIS间工作流的交互为例进行验证.

摘要:人脸验证对于个人身份认证很重要，它在系统安全和犯罪识别中具有重要意义. 人脸验证的任务是给定一对人脸图像判断是否为相同的身份（即二进制分类）. 传统的验证方法包括两个步骤：特征提取和人脸验证. 提出了一个混合卷积神经网络，用于进行人脸验证，主要过程分为三个步骤：特征提取，特征选择和人脸验证. 这个模型关键点是直接使用混合卷积神经网络从原始像素直接学习相关的视觉特征，并通过单变量特征选择和主成分分析（PCA）进一步处理特征. 这样可以实现从原始像素提取到具有较好鲁棒性和表达性的特征. 在顶层使用支持向量机（SVM）判读是否为同一个人. 通过实验可以发现混合卷积神经网络模型与传统方法相比在人脸验证得准确率上有着较好的表现.

摘要:提出基于非时间属性关联的数据逼真生成算法. 该算法可以解决数据生成器研发中非时间属性关联构建的困难问题，在大数据测评领域中对仿真数据生成有重要应用价值. 首先，从数据集中提取关键的两个非时间属性，对它们分别做两重频数统计. 然后，根据两次统计结果计算最大信息系数值来评估相关性，用拉伸指数分布进行拟合，构建出关联模型. 最后，通过模型参数构建约束，在此约束的二维矩阵中生成数据. 实验结果表明，该算法能够有效地模拟真实数据集的数据特征.

摘要:采用STM32设计实现了一种太阳能光热实验系统，介绍了系统的构成及功能，给出系统终端软、硬件系统设计. 分析了温度传感器PT1000调理电路、AD转换及隔离电路、人工光源调光电路等单元电路的结构和工作原理. 架构了多任务的软件体系，采用最小二乘法对温度实测数据进行分段线性化拟合，并引入误差评估原理来确定适用于PT1000的最佳校正方程. 相关技术已应用于福建师范大学新能源工程中心的太阳能光热实验教学系统中，实际应用表明，该终端的性能指标满足设计要求.

摘要:提出了将对象管理组织（OMG）的数据分发服务（DDS）技术应用于指控系统（Command and Control System）中实现系统在时间、空间、数据流上的松耦合达到降低系统耦合度和集成难度的目的. 同时结合对现有按照标准DDS规范编写的商用DDS软件不足的分析，提出了在将DDS应用于指控系统中的基础上，同时采用服务质量（QoS）控制，带宽自适应性，可扩展二进制变长编码，多优先级队列，以及信息可靠传输等技术方法进一步提高数据在指控系统中传输的高效性，可靠性. 文章最后将DDS以及相关技术方法应用于指控系统后的综合效果与现有指控系统的各项技术指标进行了对比分析，结果表明将DDS应用于指控系统中能够有效的解决现有指控中存在的诸多问题.

摘要:云平台监控系统是有效保障云服务质量的重要环节，本文在Openstack云平台上进行相应的虚拟服务器监控系统设计. 系统结合Openstack的开源性和强大的可扩展性的特点，以Openstack中的网络组件Neutron面对庞大虚拟服务器流量转发时所出现的瓶颈问题为出发点，结合SDN软件定义网络技术及其重要的南向接口协议OpenFlow解决流量瓶颈问题，设计基于Libvirt和sFlow协议的监控系统，负责获取虚拟机群数据流量信息，并且向上层控制模块以及用户反馈最新的平台负载情况，使用控制模块和流表控制流量转发，最终使整个系统平台达到负载均衡.

摘要:在地震资料处理环境中，用户频繁地大规模地震数据写操作后，针对文件系统池中存在地震数据写与分布不均衡的缺陷，剖析地震资料处理流程，探讨分析各种常规地震数据写策略，提出了一种基于概率的地震数据写策略，以满足文件系统池在不同初始状态下地震数据写均衡与优化分布. 实验结果验证了其优越性.

摘要:近年来，随着企事业单位信息化建设的大力发展，投票评审成为考评决策的重要手段. 然而传统的投票评审系统普遍存在稳定性和扩展性较差的问题，并且难以应对投票过程中的各种突发情况. 本文利用有限状态机和WebSocket技术，实现了一个实时高可靠的投票系统. 本系统具有较高的扩展性，可通过灵活配置，实现多种形式的投票信息化管理，并可扩展多种模板以满足不断增长的业务需求. 经过多次实际应用证明，系统实现了快速稳定的投票评审过程，极大地提高了评审效率.

摘要:针对Android手机应用软件登录中存在的设计缺陷和漏洞，梳理并分析了目前手机登录系统技术和不足之处，采用多因子（账号、密码、验证码、登录位置、登录次数、人脸数据）方案，构建手机安全登录系统. 该登录系统由登录、注册、日志审计、微信提醒、找回密码等功能构成. 详细介绍了设计思想、技术路线、安全验证逻辑和日志审计功能，实现了用户身份识别和登录行为审计，为用户提供了一个安全性高、易用性强、成本低的解决方案.

摘要:随着微信的广泛使用，越来越多的事企业单位开始通过微信公众平台进行二次开发. 为了让购房者享受安全高效的监管服务和快速优质的咨询服务，实现监管部门与购房者共同监管商品房预售资金，构建监管部门与购房者高效沟通的桥梁，避免开发商漏报或错报被监管资金额度. 据此设计和实现了一个商品房预售款微信监管服务平台，借助此平台实现消息推送和实时资金监管，充分利用商品房预售资金监管信息共享平台的数据库中的数据，使得消息内容更加丰富，满足监管人员和购房者信息查询需求.

摘要:为了更好地刻画P2P文件共享系统中节点行为的随机性，提出了一种基于在线概率的动力学模型. 首先，引入节点的在线概率来刻画节点行为的随机性，并通过分析系统中节点之间交互演化的过程，建立了基于在线概率的动力学模型. 然后，通过对模型的分析，研究了影响系统演化的多个因素，这主要通过对相关算法的具体形式分析来体现. 之后，对算法进行改进，提出了基于在线概率的节点选择算法、带宽分配算法与节点阻塞算法. 最后，通过仿真实验对模型进行了验证和分析.

摘要:本文针对塔里木河流域研究中河流湖泊相关信息获取效率低的问题，研究并实现了一种基于WebGIS技术的塔里木河流域河湖信息系统. 该系统主要对新疆塔里木河流域内九大水系中河流湖泊的自然信息、人文信息、空间信息进行了分类整理，实现了空间数据的显示操作、河湖的搜索定位、河湖信息的多方式查询、河流湖泊的量算等功能. 测试表明，该系统对塔里木河流域的研究提供了便捷的信息获取途径，具有良好的实用性.

摘要:针对当前实体实验室建设成本高、开放时间不灵活等问题，设计了一种基于X3DOM引擎的3D虚拟实验室系统. 该系统采用浏览器/服务器架构，其中，服务器端主要提供实验室场景、实验仪器模型和XML模板数据文件等数据存储与访问服务；浏览器端采用MVC设计模式，根据组件化开发的思想，采用三维视图，建立了可扩展的组件库. 以计算机网络课程中的Ping实验为例，对设计实现的虚拟实验室进行了验证，结果表明，该系统能够有效满足实验教学的要求.

摘要:针对高校学生在校的日常安全问题，本文提出并设计了一套基于ThinkPHP框架与Workerman框架相结合的高校学生安全管理系统. 着重论述了从数据接收，到数据存储，最终实现数据展示及应用整个过程. 根据对称加密算法原理，独立设置加密规则，提高了系统的安全性. 本系统具有权限设计分明，代码运行高效，安全系数高等优势. 通过本系统，管理员可以实现查询学生的基本信息，学生当前实时位置，每日考勤记录，报警数据等. 有效解决了高校对学生在安全方面的管理问题.

摘要:面向多级单元（Multi-Level Cell，MLC）的LDPC码的最小和（Min-Sum，MS）译码算法译码性能取决于码字中每个比特对应的对数似然比（Log-Likelihood Ratio，LLR）的准确度，然而基于均匀感知策略的MLC电压读取方法需要提高感知精度才能获取精度高的LLR值，这将增加MLC闪存单元的读取时间. 针对这种情况，本文提出一种基于非均匀感知策略的MLC闪存MS译码算法，该算法对MLC闪存阈值电压的感知采用非均匀的感知策略. 在相同的感知精度下，相比于均匀感知策略，非均匀感知策略能够提高LLR的准确度，获得更低的原始比特错误率. 仿真结果表明，在MLC闪存信道条件下，该算法既可保证MLC闪存单元可靠性，而且保持较快的读取速度，从而实现了译码速度和译码性能间的良好折衷.

摘要:在智能农业大棚物联网系统中，传感器节点采集的数据需通过互联网上传到远程服务器，Contiki节点间使用6LoWPAN，与传统的IPv4不能直连，需配置一个物联网网关. 通过移植OpenWRT系统至HG255D无线路由器，使得该路由器成为一个小巧、实用的嵌入式Linux系统，能够运行开源或自行开发的程序. 本文将介绍如何在HG255D路由器上实现IPv6物联网接入网关设计的过程. 主要涉及OpenWRT固件的编译、路由器配置修改、网关程序的移植，以及效果演示.

摘要:随着民用航空电子系统的逐步集成化和模块化，IMA（Integrated Modular Avionics）系统应运而生，它对民用航电系统中多个独立的应用UA（User Application）进行了综合管理和部署. 在以IMA为核心的民用航电系统中，CDS（Cockpit Display System）提供了对UA界面进行显示的功能. 同时CDS管理的IDU（Integrated Display Unit）显示设备提供了HMI界面，将飞行员的操作反馈给IMA上的应用. 并行开发单个UA的代码和其符合ARINC 661协议的显示加载文件DF（Definition File），却分别运行在不同的目标机上（IMA和IDU），两者具有特殊的相关性和独立性. 为了符合DO-178C开发和验证的要求，UA和DF交付物通过适航，对显示加载文件DF的开发和验证的过程和方式进行了研究.

摘要:针对人工监测道路上车辆超速、违规变道和闯红灯等车辆异常行为各种弊端，提出了一种基于监控视频的车辆异常行为检测方法. 首先使用ViBe（Visual Background Extractor）算法得到车辆的前景图像，利用金字塔Lucas-Kanada光流法跟踪前景图像中的强角点并计算出该点的速度和角度，再利用均值漂移算法对速度和角度两个运动特征标量聚类，经统计得到聚类后的统计直方图. 最后，分别通过运动特征熵和运动特征标量到聚类中心的欧式距离2种方法判断车辆有无异常行为. 实验结果表明，2种方法能够准确、实时地检测出道路中的车辆异常行为.

摘要:在互联网码号资源公钥证书体系（Resource Public Key Infrastructure，RPKI）中，依赖方（Relying Party，RP）负责从资料库同步并验证资源证书和签名对象（ROAs，Manifests，Ghostbusters），而后将有效的ROA处理成用于指导BGP路由的IP地址块和AS号的真实授权关系. 在当前的实现方式中，验证证书模块主要通过数据库查询递归查找待验证证书的父证书从而构建完整的证书链并由OpenSSL完成最终验证. 由于RPKI体系中证书量较大，导致基于数据库查询的方法效率不足. 结合RPKI运行机制中将计算代价由BGP路由器（用户）迁移到RP服务器（服务器）的特点和“空间换时间”的思想，可以将证书信息读取到内存中从而减少I/O的时间消耗. 本文基于上述思想基础，结合哈希表中条目查询的时间复杂度最优为O（1）的特点，设计并实现了基于哈希表的RPKI证书验证优化方法. 实验结果表明，在设计的3种实验场景中，平均时间加速比分别为99.03%、98.45%和97.48%，有效的减少了时间的消耗.

摘要:电网设备的图形展示是电力GIS应用的基础功能. 实现大数据量场景下Web端电网资源图的高性能显示已成为电力GIS系统建设需要解决的关键问题. 针对电网GIS数据及其应用特点，本文提出了一种面向Web的海量电网资源GIS数据动态调度与渲染方法. 方法通过电网资源数据显示规则、线路数据分级压缩等方法控制前端数据加载量，从而降低网络传输和前端绘制压力；根据视口范围进行数据动态调度，在客户端建立请求缓存、数据缓存以提高设备渲染效率；使用HTML5技术进行数据的多线程解析和设备符号的实时绘制. 经验证，在大数据量场景下，本方法可显著提升现有电力GIS应用在Web图形显示方面的流畅性、交互性及灵活性，大大改善用户体验.

摘要:为有效提高体域网动作分类性能，本文提出了一种基于K-SVD的最大似然稀疏表示体域网动作分类算法. 该算法首先基于K-SVD优化学习算法，将不同动作模式训练样本按其所属类别分组优化训练，避免各类样本数据训练时相互干扰，得到不同动作模式类别所属的子字典，然后将其拼合构成一个完整字典，准确稀疏表示测试样本，最后基于最大似然稀疏模型准确估计稀疏表示系数残差，并得到测试样本所属类别. 实验结果表明，本文所提算法能够获得最优字典，基于最大似然稀疏表示可准确估计测试动作样本稀疏表示残差. 所提算法识别率明显优于传统稀疏表示动作分类算法，可有效提高体域网动作模式分类性能.

摘要:数据挖掘技术是解决数据丰富而知识贫乏的有效途径，离群数据挖掘是数据挖掘领域中的重要研究内容之一，已广泛应用于网络入侵检测，信用卡诈骗，垃圾邮件的分析和基因突变分析等领域. 在高维海量数据中，由于数据量大和维度高，严重影响了离群数据挖掘的精度和效率. 本文在KNN基础上，通过定义“解集”的概念，在MapReduce编程环境下，实现了一种基于距离的离群数据挖掘算法. 分别采用人工数据集和UCI数据集，实验验证了该算法在不同条件下，参数对算法性能的影响.

摘要:根据某钢管厂实际采集到的X射线焊缝图像，并通过对焊缝缺陷多样性和形态多变性特点的研究，给出一种基于旋转不变HOG特征提取的焊缝缺陷类型识别算法. 首先，将项目前期已经检测到的多种缺陷进行分类和统计，截取每幅焊缝图像的ROI部分，构成实验所需的缺陷样本. 通过尺度变换和圆形细胞划分方式，得到具有尺度不变性和旋转不变性的HOG特征，将所有样本特征进行PCA降维，维数由贡献度决定. 最后使用LSSVM模型对缺陷进行类型识别. 通过研究block块重叠范围对识别正确率的影响，发现在一定范围内，重叠范围越大，识别正确率越高. 该算法通过改进传统HOG特征提取方式，提高了缺陷识别的正确率.

摘要:基于上证A股的每日、周、月行情数据建立数据库系统，采用统计方法进行数据挖掘研究，挖掘研究不同时间范围、时间刻度和股票行业对股票收益率分布的影响. 从单只股票截面，对股票收益率密度分布进行正态性检验，分析其分布特征与股票流通市值、股票行业类别以及所研究的时间刻度（日、周、月）的关系. 从单位时间截面，对股票集合的收益率均值和波动率的相关统计特征进行分析，研究结果表明，股票集合的收益率均值的方差远大于单只股票截面的收益率均值的方差，这是因为股票之间的相关性远大于时间之间的相关性；另外，股票集合的波动率还具有长期记忆性的特征.

摘要:针对基于光滑粒子动力学方法的流体交互仿真过程中效率低，交互细节不够真实等问题，提出了采用基于位置的流体来模拟刚体工具与流体的交互方法. 该方法在传统的光滑粒子动力学算法的基础上进行改进，以基于CUDA并行计算平台实时模拟交互过程，并结合力觉交互设备实时输出交互力. 实验结果表明仿真过程中的交互力符合预期，在保证流体模拟的精度的前提下验证了交互力的连续性以及稳定性.

摘要:为了实现单摄像头监控下的三维场景中目标的尺寸测量，本文基于树莓派3代B型视频数据采集设备，利用三维距离函数进行测距并修改了三维距离函数中光轴参数OO'的选择过程，减小了测距中距离的数据误差. 针对传统三维距离函数模型的平面局限性即测量目标部分跳出监控区域地面的情况，提出了一种扩大测量范围的方法，将测量延伸至垂直面实现了单目视觉下三维场景的目标尺寸测量，实验结果表明，本文给出的算法扩大了固定单摄像头下测量的范围，提高了测量精度.

摘要:特征向量的构造是蛋白质二级结构预测的一个关键问题. 现有的研究方法，通常只使用BLOSUM62进化矩阵生成PSSM矩阵，对蛋白质进化过程中存在的氨基酸残基突变现象缺乏考虑. 本文提出利用多重进化矩阵构造蛋白质特征向量，其融合了不同进化时间的PSSM矩阵，不仅能够很好地反映序列中氨基酸的位置信息，而且能够反映序列进化过程中氨基酸位点发生突变产生的影响. 本文通过组合不同进化程度的矩阵来构造特征向量，选用逻辑回归、随机森林和多分类支持向量机三种分类算法作为预测工具，利用网格搜索法和交叉实验法优化参数，在RS126、CB513和25PDB公用数据集上进行了若干组实验. 对比实验结果表明，本文所提出基于多重进化矩阵的蛋白质特征向量构造方法能够有效提高蛋白质二级结构的预测精度.

摘要:针对循环流化床锅炉控制系统的烟气SO₂对象的非线性特点，本文建立了一种基于支持向量机的烟气SO₂排放量预测模型. 由于直接网格搜索确定支持向量机回归模型参数的方法计算量大、搜索时间长，本文采用单变量参数搜索结合网格寻优的方法来确定模型参数. 仿真结果表明，基于支持向量机方法建立的循环流化床锅炉烟气SO₂排放量预测模型具有良好的预测效果.

摘要:Android由于其广泛的普及率使得其平台上的恶意软件数量不断增加，针对目前大部分方法采用单一特征和单一算法进行检验，准确率不高的不足，提出了一种基于多特征与Stacking算法的静态检测方法，该方法能够弥补这两方面的不足. 首先使用多种特征信息组成特征向量，并且使用Stacking集成学习算法组合Logistic，SVM，k近邻和CART决策树多个基本算法，再通过训练样本进行学习形成分类器. 实验结果表明，相对于使用单一特征和单一算法其识别准确率得到提高，可达94.05%，该分类器对测试样本拥有较好的识别性能.

摘要:提出一种基于Adaboost方法的随机森林销售量预测方法. 首先对销售量的影响因素进行了特征分析，确定了训练数据的特征和维度. 然后采用基于Adaboost的随机森林销量预测方法对特征数据进行训练并给出了预测算法的步骤. 最后使用python进行了仿真实验，实验结果表明，该方法可以有效提高随机森林的回归性能，且预测精度高，具有较强的泛化能力.

摘要:针对视频监控中人群异常行为检测方面存在的实时性和准确性问题，本文基于金字塔LK光流法提出一种动态帧间间隔更新的人群异常行为检测的方法. 该算法通过提取的人群运动信息来动态更新帧间间隔，接着以该帧间间隔来检测人群运动信息. 这样，算法不仅保留了原算法在检测人群运动信息方面优点，且有效提高了算法的运行效率. 最后，该算法通过获取的人群运动矢量交点密集度及能量信息来识别人群异常行为. 对多个视频进行测试，测试结果表明，该算法能够以较高正确率识别视频中人群的异常行为，同时还有效提高了算法的运行速度.

摘要:在云计算环境下，网络安全协议的执行环境变得更为复杂，应用Web安全问题开放授权协议，可以提高信息共享的安全性. 本文采用CPN（Colored Petri Net）对OAuth协议进行建模，使用仿真工具CPNTools分析OAuth协议授权码模式的相关性质，并通过仿真实验表明授权码模式可以基于令牌进行验证与授权，防止针对授权码的CSRF注入攻击.

摘要:为了研究红外与可见光图像融合质量评价指标相关性，提出了聚类分析的红外与可见光图像融合质量评价指标相似性研究. 本文列举了11个常用的图像融合质量客观评价指标，分别采用斯皮尔曼等级相关系数和灰色关联度建立相关矩阵，通过分析阈值变化率选取最优聚类阈值，对相似程度较高的评价指标给出合理的聚类. 在实验中，以10组红外与可见光图像融合为评价对象，通过聚类分析将11个评价指标分为6类，该聚类结果可以作为选取合理的红外与可见光图像融合质量评价指标集的依据.

摘要:布料仿真技术旨在通过计算机生成逼真的布料动态效果，在虚拟现实、服装动画等领域有着广泛的应用前景. 为了避免仿真过程中布料的过度形变并且提高布料应变的准确性，在布料模拟过程中为布料添加了自适应的各向异性应变限制约束. 首先将布料模型离散化为三角形网格，在每一帧都对布料进行网格重划的基础上，通过定义内积倒数映射，将规定的布料全局应变限制转化为各个三角形形变主轴的局部应变限制，保证了在每次网格重划之后局部应变限制仍然能够和全局应变限制保持一致. 另外在求解过程中，提出了结合罚函数与拉格朗日乘子法的改进方法求解算法得到的约束非线性规划方程. 实验表明，本文所提出的方法有效地提高了应变限制的准确性.

摘要:文本情感分类是自然语言处理领域的研究热点，更是产品评价领域的重要任务.考虑到词向量与句向量之间的语义关系和用户信息、产品信息对文本情感分类的影响，提出余弦相似度LSTM网络. 该网络通过在不同语义层级中引入用户信息和产品信息的注意力机制，并根据词向量和句向量之间的相似度初始化词层级注意力矩阵中隐层节点的权重. 在Yelp13、Yelp14和IMDB三个情感分类数据集上的实验结果表明文中方法的有效性.

摘要:特征提取在工件识别中具有重要的意义. 运用灰度变换与平滑去噪对获取到的原始图像进行图像预处理. 提出改进的工件特征提取方法. SURF算法作为SIFT算法的加速版，不仅能够确保检测到的特征点的稳定性，而且能很大程度地加快特征提取的时间，满足了工件识别过程中实时性的需求. 采用改进的SURF算法的特征匹配方法进行工件的识别. 实验表明，改进的特征匹配方法对工件识别精确且速度较快.

摘要:互联网技术不断发展，新浪微博作为公开的网络社交平台拥有庞大的活跃用户. 然而由于用户数量庞大，且个人信息并不一定真实，造成训练样本打标困难. 本文采用了一种多视图tri-training的方法，构建三个不同的视图，利用这些视图中少量已打标样本和未打标样本不断重复互相训练三个不同的分类器，最后集成这三个分类器实现用户性别判断. 本文用真实用户数据进行实验，发现和单一视图分类器相比，使用多视图tri-training学习训练后的分类器准确性更好，且需要打标的样本更少.

摘要:焊缝缺陷检测是保证焊接质量的重要环节，随着工业的高速发展和迫切需求，X射线焊缝缺陷自动检测技术得到了广泛的研究，但是由于成像方式，以及铸件材质等客观因素的影响，X 射线图像存在噪声多、对比度低、背景亮度不均匀、焊缝边缘模糊等问题，使得利用计算机进行焊缝缺陷自动检测的准确率不太理想. 针对这一问题，本文提出了一种能够自动检测钢管焊缝缺陷的检测方法. 首先，采用了快速ICA算法重构了含有缺陷的X射线焊缝图像的背景区域；随后，将原图像与重构图像进行做差，并且对差后图像使用阈值法将缺陷提取出来；最后，在提取出的缺陷结果上做了进一步处理，有效的降低了漏检率和误检率. 与其他传统检测算法相比，它对缺陷类型不敏感，具有较好的适应性和通用性.

摘要:针对现有股市预测研究中所存在的大众情感度量不够全面的问题，提出了一种基于社交情感分析的股市预测模型. 该模型首先基于异构图模型的证券情感量化方法对社交媒介的数据进行情感分析，得到量化的情感时间序列；然后，基于自组织神经网络模型对情感序列及行情指数序列进行建模，从而对股票指数进行预测. 在国内社交媒介及股市行情数据集上的实验结果表明，本文所建立的模型在预测误差和精度上较BP（Back Propagation）神经网络分别提升了15%和12%，能更好地预测股票指数.

摘要:受到多种因素的干扰，室内定位一直是无线网络研究中的热点，为了提升无线网络室内定位的效果，针对当神经网络存在无线网络室内定位精度的难题，设计了一种基于改进神经网络的无线网络室内定位方法. 首先收集无线网络室内相关信息，提取室内定位的数据，然后采用神经网络对数据进行学习，建立无线网络定位模型，并对神经网络的缺陷进行改进，最后在Matlab平台上进行了仿真实验. 结果表明，改进神经网络克服传统室内定位方法存在的局限性，获得了更高的无线网络室内定位精度，而且室内定位效率也得到了明显的改善.

摘要:牛的背线在新疆褐牛体型鉴定及分级中是重要的指标之一，背线的水平程度反应了牛的生长状况，是选优育种的重要指标. 本文依据新疆褐牛体型线性鉴定标准，以牛侧面图像（主要是从胸后到十字步的图像）为研究对象，采用数字图像处理的方法，先对图像进行二值化处理，再对二值化图像进行边缘检测，实现对牛背线边缘点的自动提取. 最后通过分析背线边缘点数据，得到牛背线情况的自动分级，具体将背线分为45，35，25，15，5五个等级，得分越高，牛的生长情况越好. 实验表明该算法有效可行，能准确快速的得到新疆褐牛背线自动分级结果.