摘要:在机器视觉领域,颜色恒常性是实现计算机视觉颜色校正和保持机器对颜色识别稳定性的重要因素.该模型通过心理物理实验获得由人眼感知得到的颜色恒常感知数据,将其放入神经网络中进行样本训练,并用遗传算法优化BP神经网络的连接权值和阈值.将所建立颜色恒常感知计算模型应用到图像颜色校正,通过主观和客观两个方面对校正结果进行对比评价,结果表示所建立的颜色恒常感知计算模型计算精度和效率高、复杂度低,比几种经典算法处理误差要小,针对图像的颜色再现有着更为符合人眼感知的特性.

摘要:文本分类是自然语言处理领域的一个重要研究方向.综合分析发现,文本分类的研究和分析,有助于对信息进行有效的分类和管理,并为自然语言处理的应用提供有力的支持.然而,已有的研究在理论和方法层面虽然已经取得了一定的成就,但是文本分类研究涉及内容、领域和技术等多个方面,各学科研究错综复杂,因此还有很多缺陷和不足,需要进一步进行系统和深入的研究.本文针对文本分类这一研究内容,探讨了文本分类和LDA主题模型的相关理论；然后,从技术、方法和应用三个方面分析了面向LDA主题模型的文本分类的研究现状,总结了目前研究中存在的一些问题和研究策略；最后,归纳出文本分类未来的一些发展趋势.

摘要:基于全过程计算机辅助动画自动生成技术构建的手机3D动画自动生成系统的最终目标是实现短信内容自动动画化.摄像机规划作为传达动画主题的直接方式,是手机3D动画自动生成系统的关键环节,并已经在系统中建立了完整的定性和定量规划流程.本文在现有相关理论研究的基础上,归纳总结摄影领域的通用性规则,利用语义网本体语言构建摄像机导演知识库,并基于导演知识库完成了摄像机定性规划的两层规则推导,最终实现手机3D动画自动生成系统中摄像机规划的自动生成.

摘要:针对人体运动目标的实时检测与定位问题,采用深度学习的方法进行研究.在Caffe框架下,采用SSD （Single Shot multibox Detector）检测方法.以VGG16作为基础网络模型,增加额外特征卷积层,提取多尺度的卷积特征.然后对实验数据集进行迭代训练,得到运动目标检测模型.利用训练好的模型,通过2路摄像机检测运动目标,并双目视觉定位.实验结果表明,整个系统运行速度可达40 fps,在10 m×10 m的场景下,平均定位误差在6 cm以内,在速度和精度上均有很好的表现,为大中型场景的人体运动实时检测定位问题提供了有效的解决方案.

摘要:针对大规模人脸识别问题,基于残差学习的超深卷积神经网络模型能取得比其他方法更高的识别精度,然而模型中存在的海量浮点参数需要占用大量的计算和存储资源,无法满足资源受限的场合需求.针对这一问题,本文设计了一种基于网络参数量化的超深残差网络模型.具体在Face-ResNet模型的基础上,增加了批归一化层和dropout层,加深了网络层次,对网络模型参数进行了二值量化,在模型识别精度损失极小的情况下,大幅压缩了模型大小并提升了计算效率.通过理论分析与实验验证了本文设计方法的有效性.

摘要:首先,根据餐饮业网络评论文本对消费者情感极性进行预测,建立了Lasso-Logistic和Lasso-PCA两个预测模型.相比之下,Lasso-PCA模型整合了更多的变量信息,对文本的情感极性具有更好的预测效果；但是Lasso-PCA模型对变量的解释能力较弱,尤其在解释变量维度较高的情况下,Lasso-PCA模型很难分析出解释变量对被解释变量的影响.其次,对Lasso-Logistic模型的变量选择结果进一步分析发现,特色菜、服务态度和环境以及“美中不足”之处是影响消费者情感极性的显著因素.

摘要:针对卷积神经网络中卷积层参数冗余,运算效率低的问题,从卷积神经网络训练过程中参数的统计特性出发,提出了一种基于统计分析裁剪卷积核的卷积神经网络模型压缩方法,在保证卷积神经网络处理信息能力的前提下,通过裁剪卷积层中对整个模型影响较小的卷积核对已训练好的卷积神经网络模型进行压缩,在尽可能不损失模型准确率的情况下减少卷积神经网络的参数,降低运算量.通过实验,证明了本文提出的方法能够有效地对卷积神经网络模型进行压缩.

摘要:随着高铁的日益普及,在高铁列车与地面之间建立移动数据通道,满足车地数据传输以及旅客上网的需求,成为越来越迫切的问题.现有GSM-R和LTE-R的解决方案,还存在带宽小、时延大、传输不稳定等问题.为此,本文提出采用移动边缘计算（Mobile Edge Computing,简称为MEC）技术来优化高铁通信网络.主要思想是在车厢和基站部署MEC服务器,经过两级MEC服务器的协同配合,达到复用空口链路、提升无线传输稳定性和降低时延的目的,并最终提升用户体验.通过实际网络试验结果显示,该方案可显著提升传输速率、减小传输时延.

摘要:基于Hadoop的知识管理系统可以增强企业海量知识存储与处理的能力,实现面向管理决策的知识发现.通过研究Hadoop平台及其特点,分析了基于Hadoop的知识管理系统的优势,构建了基于Hadoop的企业知识管理框架模型,并设计了基于Hadoop的知识管理系统的逻辑架构,最后利用基于MapReduce的协同过滤算法对知识推荐模块进行了详细设计.应用Hadoop等大数据技术及推荐系统技术构建知识管理系统既能实现知识管理的个性化和智能化,又能满足企业知识管理系统的扩展性和经济性的需求.

摘要:手机3D动画自动生成系统实现了在计算机辅助的条件下短信动画的全自动生成.本文为手机3D动画自动生成系统设计并实现一个学习系统,该学习系统利用随机森林算法生成一个以用户评价为分类结果的学习模型去指导手机3D动画自动生成系统生成更让用户满意的动画,同时学习系统能够随着手机3D动画自动生成系统的运转不断更新学习模型,最终实现“不断学习”的学习能力.

摘要:X射线粉末衍射仪（X-Ray powder Diffraction,XRD）是物质研究的精密仪器,物理结构复杂,微小的硬件偏差会对衍射数据质量造成影响,对其硬件设备进行偏差校正将有效保证数据正确性,在校正偏差前需要进行偏差类型识别.通常衍射仪设备调校多由设备厂商专家使用专用仪器和设备逐项排查的方式进行偏差校正,对人员经验有较高依赖、调校过程复杂且效率低.为了提高偏差识别效率,本文探讨了X射线粉末衍射仪偏差类型及其产生原因,并开发了一套基于分类预测的X射线粉末衍射仪智能辅助校正系统.该系统采用通用计算机硬件平台,通过特征提取、模型训练等步骤分析标准样品衍射数据,自动化识别仪器状态、辅助校正.结果表明该系统可以快速识别偏差,达到辅助校正的目的.

摘要:针对传统的云计算网络安全模式无法满足云用户不同的网络安全需求,本文提出一种面向健康云的定制化网络安全服务方案.该方案首先根据健康云用户的网络安全需求填写安全模板；然后,将安全模板进行加密；最后,由定制化网络安全服务系统自动分析处理,建立有效的安全规则,最终保护云用户安全.在医疗健康云平台上展开实验,对比传统方法,实验结果显示本文方法在性能改善上的有效性.

摘要:EAST已经初步建立较为完善的分析数据数据库,相较于存储原始采集信号的一级数据库,科研人员称这个包含EAST各个子系统（诊断、加热、加料等）具体物理信息的数据库为EAST二级数据库.为了便于科研人员从EAST二级库中查看和分析等离子体剖面数据,采用Python及PyQt开发了数据可视化图形用户软件.它可以分析比较来自不同诊断系统的剖面数据,具有将剖面数据用图形表示出来并改变图形属性等功能.同时在等离子体放电实验期间,提供了炮间分析等离子体剖面数据可视化的功能.本文介绍了EAST剖面数据可视化系统的设计方案与实现方法,同时也给出了系统的初步测试结果.

摘要:目前很多自然保护区的巡护工作仍然使用传统的巡护方式,严重影响了巡护工作效率.本文针对自然保护区的实际巡护工作需求,基于Android移动开发、Java Web开发、KML、位置服务（Location Based Service,LBS）等主要技术来构建保护区移动巡护系统,以取代传统的巡护方式.系统包括移动端采集系统和Web端管理系统.巡护人员使用移动端采集系统提高巡护信息采集的效率；保护区的管理人员使用Web系统对巡护数据进行高效管理,并及时了解巡护人员的工作情况和实时位置.系统已在多个保护区得到实际使用,并且取得了较好的应用效果.

摘要:为了有效缓解城市停车一位难求与大量车位利用率低下两者之间的矛盾,本文从物联网的角度给出了智能分时停车位系统解决方案,采用REST架构将用户手机app、信息存储服务器和智能车位锁等独立设备有机连接,支持停车位的实时发现、分时共享、在线预约、智能导航和无人监管,形成又一个良好的共享经济案例.

摘要:在近年来物联网技术快速发展,如何将智能物联网设备数据与企业信息系统集成是物联网技术的核心.本文首先介绍了企业信息系统SOA架构与底层传感器网络集成已有的两种方案,然后提出了一种回避两种已有方案缺点的混合方案,并依据燃气公司远程抄表的实际背景实现该方案,即实现了一种基于CoAP的智能燃气数据管理系统.实验结果表明,该设计方案是可行的,具有扩展性强,传输效率高等特点.

摘要:EAST放电实验会产生大量的实验数据,为了满足实验人员高效地获取实验数据、了解实验进展的需求,提出了基于Openfire+Spark框架的EAST即时通信系统解决方案.该系统具有状态呈现、即时沟通、共享文件、订阅实验数据等功能,其中,重点研究了实验数据的订阅与推送.订阅/推送功能主要是由订阅网站系统和后台推送系统共同实现,实验人员通过订阅系统订阅感兴趣的实验数据,后台推送系统在监测到有新数据产生时,其读线程即从MDSPlus数据库中读取实验数据并交由数据处理线程进行绘图处理并打包成带有订阅用户JID的Message格式消息,最后由发送线程将将其转发到服务器.该系统解决了实验人员不能即时地获取实验状态和实验结果的问题,为EAST实验提供了一个良好的信息交流平台.

摘要:为了提高自动跟踪定位消防系统的可靠性与稳定性,提出利用CAN总线进行消防系统内部的数据传输.介绍了消防系统的架构及通信,分析了CAN总线通信电路结构和原理,以CAN 2.0B协议帧结构为基础,研究扩展帧ID报文标识符的组成和含义,给出了基于CAN总线应用层通信协议的制定、实现方法和设计实例.应用结果表明,该设计不仅能满足数据传输可靠性、实时性等实际要求,而且还具有极强的移植性和扩展性.

摘要:针对当前网络交易违法现象人工识别、排查难的监管问题,本文通过运用互联网搜索引擎、文本检索、数据挖掘以及bloom过滤技术设计了电子商务网站违法行为监管平台.该平台支持对电子商务网络经济主体网站的识别与建库、网络违法经营行为与网络违法广告行为的自动排查、电子标识亮照与防伪检测等功能,在实践应用中,该平台充分表现出明显高于人工监管的效率与优势,提升了网络违法案件的查处效率.

摘要:移动应用软件已经拥有了数以千万计的用户群体.根据最新统计,Android手机以85.1%的市场占有份额,成为了最受欢迎的移动端设备.Android应用软件的快速开发,使得如何保证程序质量,成了难题.我们不仅要考虑程序的正确性,也应保证运行时的流畅性.现有的性能研究工作都基于传统的静态分析或者动态执行.对于Android程序,静态分析具有一定的局限性,而动态分析又忽略了APP执行时的遍历方式.因此,本文提出了基于GUI的Android自动化性能测试框架,将着重关注页面状态和APP状态的相关性.通过对页面的分析,聚合,尽可能遍历到APP的各个状态,然后从日志中,找出APP性能上的问题.本框架使用Java作为开发语言,搭建了Android移动软件自动化性能测试框架,并在开源社区F-Droid上随机抽取了移动应用软件进行实验.实验表明,该技术能更多的遍历APP的状态,发现APP在运行过程中出现的性能问题,取得良好的效果.

摘要:在面向用户的文章收集系统中,用户会将自己喜欢的文章收集起来构成自己的偏好文章集合,理解用户为何喜欢特定文章、如何精确的找到用户喜欢的文章目前成为了一个重要的研究课题.本文通过基于面向用户的文章收集系统中的一些相关信息,比如文本信息、标签等,来辅助推荐系统更好的进行文章的推荐.文中提出了基于标签卷积神经网络的文本推荐算法,结合神经网络和协同过滤算法的同时,将标签加入到神经网络的设计中.通过在真实的citeulike数据集进行的实验和验证,使用本文的模型可以有效的提高对用户偏好文章预测的准确性.

摘要:能耗总成本已成为生产调度中一个重要考虑因素,需要在最大完成时间和能耗总成本之间进行权衡,论文将遗传算法（GA）应用到考虑能耗的单机批调度中,并建立同时优化最大化完成时间和最小化能耗总成本的差异工件单机批调度模型.通过遗传算法在考虑能耗（CEC）和不考虑能耗（IEC）下求出非支配解集,利用工件分批的优化和对遗传选择算子的改进,以保证搜索的效率.实验结果表明,与IEC相比,在CEC下使用遗传算法求出的解效果更好,且随着问题规模的增大和工件加工功率的增加,所得解的优势更加明显.

摘要:多示例多标记学习（Multi-Instance Multi-Label,MIML）是一种新的机器学习框架,基于该框架上的样本由多个示例组成并且与多个类别相关联,该框架因其对多义性对象具有出色的表达能力,已成为机器学习界研究的热点.解决MIML分类问题的最直接的思路是采用退化策略,通过向多示例学习或多标记学习的退化,将MIML框架下的分类问题简化为一系列的二类分类问题进行求解.但是在退化过程中会丢失标记之间的关联信息,降低分类的准确率.针对此问题,本文提出了MIMLSVM-LOC算法,该算法将改进的MIMLSVM算法与一种局部标记相关性的方法ML-LOC相结合,在训练过程中结合标记之间的关联信息进行分类.算法首先对MIMLSVM算法中的K-medoids聚类算法进行改进,采用的混合Hausdorff距离,将每一个示例包转化为一个示例,将MIML问题进行了退化.然后采用单示例多标记的算法ML-LOC算法继续以后的分类工作.在实验中,通过与其他多示例多标记算法对比,得出本文提出的算法取得了比其他分类算法更优的分类效果.

摘要:语义关系识别是对文档进行处理识别出包含的语义关系的过程,是构建本体重要组成部分之一.在石油领域本体的构建过程中,由于石油领域的文档具有组合词多的特点,语义关系识别更加困难.目前使用的语义识别算法主要是基于关联规则的识别算法,但此类算法没有领域针对性.通过分析石油文档的特点,提出一种基于改进词向量的石油文档语义关系识别算法,以连续词袋（Continuous Bag-Of-Words,CBOW）模型为基础,对石油专业术语进行扩展训练,引入负采样和二次采样技术提高训练准确率和效率,利用向量特征训练支持向量机（Support Vector Mechine,SVM）分类器进行语义关系识别.实验结果表明,该方法训练的词向量能够准确识别石油领域的语义关系,在石油领域具有明显的优势.

摘要:随着电子商务的发展,产生了大量的商品评论文本.针对商品评论的短文本特征,基于情感词典的情感分类方法需要大量依赖于情感数据库资源,而机器学习的方法又需要进行复杂的人工设计特征和提取特征过程.本文提出采用长短期记忆网络（Long Short-Term Memory）文本分类算法进行情感倾向分析,首先利用Word2vec和分词技术将评论短文本文本处理为计算机可理解的词向量传入LSTM网络并加入Dropout算法以防止过拟合得出最终的分类模型.实验表明：在基于深度学习的商品评论情感倾向分析中,利用LSTM网络的短时记忆独特特征对商品评论的情感分类取得了很好的效果,准确率达到99%以上.

摘要:网站权威性一般是由外部链接来衡量,高质量的外部链接越多,网站的权威性就越高；常用的评价网站权威性的算法有PageRank等,然而该类算法对网站权威性的影响是有选择性的,使得这种方法具有一定的弊端.本文利用深度学习的方法,通过将搜索词和网址映射为向量,计算两个向量之间的相似度来评判在某个搜索词下不同网址的权威性,把计算结果相似度高对应的网站称为在该搜索词下权威性高的网站,从而从另一种角度去衡量网站的权威性.通过对比使用Word2vec和LSTM两种不同的模型实验,在对公开的数据集上的实验结果表明使用这两种模型是有效的,其中LSTM模型比Word2vec模型的效果要好.

摘要:针对任意多边形窗口内圆的裁剪问题,本文提出一种更加全面、有效的裁剪算法.该方法提出借助x-扫描线算法来判断圆和多边形窗口的位置关系,排除圆完全在窗口内或者窗口外的情况；针对多边形窗口和圆相交的情况,按照逆时针方向依次求出多边形各边与圆的交点；最终,通过判断两点间的关系,决定两点之间画线还是画弧,完成圆的裁剪.实验结果表明,该方法能够有效全面的完成多边形窗口的圆裁剪.

摘要:在电力系统中,识别并排除输电线路外破风险隐患对保障电力系统的安全运行方面具有非常重要的作用.图像识别技术是识别外破风险的一个有效方法.针对外破隐患识别问题,本文提出了一种通过卷积神经网络训练获取深度模型的检测算法,该算法根据防外破风险隐患图像特点对现有深度网络结构进行了改进优化,增加ROI池化层并修改了损失函数；采用大量样本训练得到鲁棒模型,测试时对待测图片首先产生候选区域,然后针对各候选区域进行检测识别,达到在复杂背景中检测出外破风险隐患的目的.实验结果说明了本文方法可以有效地识别出输电线路外破隐患.

摘要:针对突发大规模灾害事件下受灾点严重程度不同的特点,引入Sigmoid时间满意函数评价救援效果,建立平均时间满意度最大与救援路径最短双目标调度模型.设计了基于混沌序列搜索算子的混沌鲸鱼群算法,通过构建三组不同规模的实验案例对模型进行求解,并将所得结果与模拟退火算法和基本鲸鱼群算法进行比较.实验表明,在处理较小规模车辆调度情况下,三种算法处理效果差距不明显,随着求解规模增大,混沌鲸鱼群算法对解决所提问题具有更好的效果,是一种优化应急车辆的有效方法.

摘要:针对电力系统,设备（资产）运维管理系统（PMS）与调度管理系统（OMS）之间的设备缺陷互联需要PMS运维人员进行主观判断及手动选择操作,导致人员工作量大幅增加且数据交互的不合理程度和不完备程度也逐渐增大,本文提出了基于标签技术和熵权法的缺陷推荐方法.该方法首先以基于正向最大匹配算法、编辑距离和规则库的标签技术对缺陷数据进行标签化标识,然后采用熵权法对其标签进行评价,进而实现向调控员进行智能化推荐缺陷的目的.实验结果表明,通过该缺陷推荐方法的实施,显著减少了运维人员的缺陷选择工作量,并提升了缺陷信息推荐的准确性.

摘要:目标识别是计算机视觉的基本目的,同时也是人工智能领域的重要组成部分之一.随着信息化时代的来临,视频采集工具的普及,海量的视频数据给人工识别带来了巨大挑战.现阶段,在智能交通领域、生产质检领域等简单场景中,视频识别技术已经得到广泛的应用.如何从复杂场景中实现目标的识别和检测则成为了更加重要和困难的问题.针对该问题,本文提出了一种复杂场景下的运动目标识别算法.首先,提出一种改进的光流算法,通过时间序列以及空间像素变化对运动目标区域进行快速标记；其次,对目标区域进行滑动窗口检测,匹配人体各部位模型,并将反馈信息利用树形结构进行人体建模,实现在复杂场景下识别运动目标.通过实验进行评估,该方法能够在保证较高准确率的情况下,相比基于深度学习的检测算法检测速度更快,可以满足实时监测的要求.

摘要:随机域名是指由随机域名算法生成的域名,被针对计算机网络系统的恶意软件广泛使用,随机域名的检测任务是域名系统过滤攻击流量的基础性工作.传统方法对随机域名的检测效果不理想,精确率与召回率较低,导致过滤攻击流量时会出现较多的误判.本文提出和实现了一种基于GRU型循环神经网络的随机域名检测模型,该模型首先将域名转换成向量,然后借助GRU自动学习域名向量的特征,最后通过神经网络计算分类.相比于传统方法,该模型不再需要人工提取特征的过程,减少了特征提取的时间.且经过算法生成数据与真实场景数据的实验验证,该方法在随机域名检测任务中相比传统模型表现更加出色.

摘要:网络安全威胁可视化,深度融合网络状态和攻击形式,将网络中安全态势感知与可视化技术结合,实现全域网络可信状态下受到威胁的可视化表征.电力数据网络威胁可视化技术仍存在传统数据模型的表征能力受限以及状态特征冗余和离散导致表达可用程度低的问题.本文提出了融合本体理论与态势演变的电网动态威胁网格化可视感知,通过设计实体化的三阶段统一攻击威胁行为模型,有效解决了电力数据网络安全特征表征模糊问题.设计基于本体特征的深度内容检测方法,形成电网安全数据的紧密关系特征集,从而降低了状态特征的冗余程度,精细化处理后的网络威胁数据将通过态势阶梯,实现攻击行为的图形表征平滑渐变.通过贵州省遵义市供电局电网威胁可视化实验,验证本文方法提升网络安全威胁监测错误4%.

摘要:图像描述是机器学习和计算机视觉的重要研究领域,但现有方法对于视觉特征和模型架构之间存在的语义信息关联性探索还存在不足.本文提出了一种基于用户标签、视觉特征的注意力模型架构,能够有效地结合社交图像特征和图像中用户标签生成更加准确的描述.我们在MSCOCO数据集上进行了实验来验证算法性能,实验结果表明本文提出的基于用户标签、视觉特征的注意力模型与传统方法相比具有明显的优越性.

摘要:传统的基于DSP与FPGA的数字信号处理技术更加适用于实时信号处理,且受到数据规模和频率分辨率的限制,使得其不适于进行大规模数据下的离线式数据处理、分析与挖掘的应用.目前工业大数据分析平台可以采用Spark作为实时信号处理和离线信号处理加速的计算引擎,但该分析平台缺少适用于分布式并行计算引擎的数字信号处理等数学计算的解决方案.基于此,本文提出了基于Spark的分布式数字信号处理算法库,为面向分析的工业大数据应用场景提供支撑.本文介绍了该算法库的架构设计,并以FFT算法和DFT算法为例介绍了传统数字信号处理算法在Spark下的分布式实现,最后对算法库进行了正确性测试和性能分析.结果表明该算法库能够正确完成数字信号处理的功能,同时可以满足工业大数据分析平台对于大规模数据集进行数字信号处理的需求.

摘要:鉴于TSP问题是古老的组合优化难题,而萤火虫算法在求解函数优化问题中表现出优良的性能,因此,本文利用改进的萤火虫算法求解TSP问题.首先,在分析了旅行商问题的特点后,采用整数编码的方式来表示萤火虫的位置.然后,在标准萤火虫算法的位置更新过程中引入了对数递减的惯性权重来影响萤火虫的迭代过程,同时结合了遗传算法中的选择,交叉,变异以及进化逆转操作来提高每一次迭代中种群的多样性及种群的搜索能力,并将改进的算法解决TSP问题.最后,通过Matlab仿真实验表明改进的算法在求解TSP问题时具有更好收敛速度和优化效果.

摘要:2008年,中科院张松懋研究员提出了将3D动画自动生成技术应用在手机短信中.短信情感分析是手机3D动画自动生成系统的一个重要环节.目前系统中使用的方法是传统的机器学习方法,准确率较低,无法达到实用的目的.而近几年,深度学习在情感分析任务中取到了较好的效果,卷积神经网络可以自动提取短信中的语义情感特征,且注意力机制可以自动为词加权获取信息.为此,本文提出将深度学习中的注意力机制和卷积神经网络相结合应用于手机短信自动生成系统中的情感分类.实验表明,基于注意力机制的卷积神经网络比之前的方法准确率、召回率和F值都有明显的提高.

摘要:Spark作为目前大数据处理领域广泛使用的计算平台,合理分配集群资源对Spark作业性能优化有着重要的作用.性能预测是集群资源分配优化的基础和关键,本文正是基于此提出了一种Spark性能预测模型.文中选取作业执行时间作为Spark性能衡量指标,提出了Spark作业关键阶段的概念,通过运行小批量数据集来获取关键阶段的运行时间和作业输入数据量之间关系,从而构建了Spark性能预测模型.实验结果表明该模型较为有效.

摘要:针对超宽带在非视距环境下测距误差大引起定位误差较大的问题,提出了一种基于最小二乘支持向量机支持向量机（Least Squares_Support Vector Machine,LS_SVM）算法的测距误差处理.该方法将室内区域划分为多个相等的小区域,建立每个区域的采样信号的特征值和节点位置的非线性关系,利用LS_SVM对其进行分类和回归进行定位,对于非视距测距结果赋予较小的一个权重.实验仿真表明,相比K邻近算法（K-Nearest Neighbors,K-NN）误差精度在7 cm内提高10%,说明本算法能够有效的提高定位精度.

摘要:论述基于ARM和嵌入式Linux的WiFi无线遥控智能小车的技术实践.介绍技术实践的过程、方法、经验体会.采用ARM 11芯片作为小车的主控制器.小车上的WiFi模块承担无线通信功能并接收来自远程Android智能手机的遥控指令.智能手机可通过“重力感应”或传统“按键”两种模式向小车发送遥控指令.ARM控制器接收到指令后通过GPIO接口控制小车的电机驱动小车的四个轮子做出相应动作（前进、后退、转弯、旋转等）,并通过PID算法控制小车走直线.小车可采集视频并运行计算机视觉算法进行实时人脸检测.

摘要:麦克风阵列的声源定位一直是阵列信号处理领域的研究热点.以互功率谱相位估计法（mutual power spectrum phase estimation,CSP）为代表的时延估计法因为其原理简单、计算量小、易于实现而得到广泛应用.虽然CSP算法在高信噪比环境下有不错的估计效果,但当信噪比较低和声学场景较复杂时,算法效果急剧下降.为了解决这一问题,本文对CSP算法进行改进.通过对CSP算法的时延估计结果进行筛选,剔除不合理的时延值,更新算法参数后重新进行估计以得到合理的时延值,并经过多帧信号加权得到声源的时延值与位置信息.为了验证所提算法的有效性,本文分别在Matlab与真实环境下进行了实验验证,结果表明,改进后的CSP算法相比原有算法在时延估计精度方面有明显改善.

摘要:本文针对电梯存在的预约地点固定、预约方式不灵活的问题,设计了一款手机App电梯预约系统.本系统以电梯运行数据采集、数据采集控制终端与服务器接入作为关键技术,实现了远程客户端与现场设备的数据共享和远程监视.现场设备采用RS485总线,通过嵌入式电梯控制器建立与服务器的连接链路.在移动客户端,根据电梯运行特性开发了手机应用,完成客户端数据实时更新.本设计基于Android系统,具有电梯位置显示、电梯人数监视、远程呼梯及电梯到站提醒等功能,方便用户根据电梯使用情况,合理规划乘梯时刻.

摘要:针对中文散文诗歌的自动生成,提出一种基于循环神经网络的时序性文本生成方法.通过现有语料库构建好一个词语集后,首先给定若干关键词,在聚类模型生成的词语集基础上进行关键词扩展生成首句.在确定首句的基础上,利用上下文模型对已生成内容进行压缩和上文特征获取,最后将之前上下文内容传递给递归神经网络模型实现后续句子的生成.该方法中首句生成的过程利用语言模型中的词汇集扩展,并通过上下文模型获取关联实现上下句的映射关系.本文采用BLEU自动评测方式和人工评测方式,建立起较为标准的评测系统,实验结果证实了该方法的有效性.

摘要:智能设备给人们带来方便的同时也记录了大量使用者的使用习惯、位置、访问内容等隐私信息.文章综合考虑用户行为数据的采集方式,数据处理方式以及存储方式,自主设计用户行为数据的采集系统,并在智能终端设备上采集用户的大量非显式身份信息数据,包括网络流量信息、屏幕状态信息等,通过对这些数据进行处理和分析,发现利用这些非显式的用户身份信息可以有效对用户身份进行识别,并能推测出部分用户间的社会关系.实验表明,基于非显式身份信息数据的研究对保护用户隐私有重要的现实意义和很大的应用价值.

摘要:研究PET图像噪声与质量的关系,作为选择最适当的PET重建迭代次数或迭代停止的依据.利用蒙特卡罗模拟Siemens ECAT PET扫描仪,用OSEM、MLEM迭代重建算法获得Huffman、Utah重建图像,使用了SSIM、PSNR两种不同质量评价方法估算图像质量并以标准偏差评估噪声.结果显示Huffman图像噪声随着迭代次数增加,图像质量随着迭代次数降低；均值滤波除燥会降低图像质量；利用Utah重建图像进行再度计算也得同样结果.说明噪声影响到图像质量的计算,噪声滤除会造成最优图像的计算错误.精准的估算噪声并且有效的滤除,将可获得真正最优迭代图像,作为停止迭代依据.

摘要:在统一建模语言（UML）规范中顺序图的语义是以自然语言的形式描述的,是一种半形式化的语言,不能对系统的交互行为进行形式化分析及论证.针对UML顺序图缺乏精确的形式化描述问题,根据顺序图的时序特征,提出了增加交互操作符的UML顺序图的六元组形式化方法.对描述逻辑进行时序扩展,得到可表示动态和时序语义的形式化规范——时序描述逻辑.应用时序描述逻辑的时态算子得到时序描述逻辑语义形式的UML顺序图.用UML顺序图描述完整的C语言执行过程,将其形式化描述,实验结果表明,这种方法是可行的.

摘要:随着全球经济的增长和铝铸件的广泛使用,全球铝铸件消费量逐年上升.由于应用场合不同,导致有各种各样的铝铸件,它们有不同的形状、结构、颜色、质地等.图像的纹理分类作为图像处理应用中的一个重要方面,本文通过分析铝铸件的特点,分别采用灰度共生矩阵、Gabor小波变换提取图像纹理特征,并加以融合对比,使用支持向量机SVM分类算法对特征进行分类.通过实验可知,使用Gabor小波变换对铝铸件分类的识别准确率和识别时间上效果都是最好的.

摘要:随着云计算的高速发展和广泛应用,云环境下安全防护成为亟待解决的问题.针对如何灵活、动态的调度虚拟化的安全设备问题,论文提出基于软件定义安全的服务功能链,根据用户需求构建安全服务功能链,调度安全资源池中的虚拟安全设备,实验证明本文方法的有效性.