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摘要:在大量的文本数据中,针对不能快速有效地提取或查找有用信息及知识这个问题,以文本相似度计算为基础的文本数据挖掘成为数据挖掘研究领域里的一个重要的课题。论文主要研究两种不同的方法 VSM余弦算法和Simhash来实现文本相似度的计算,首先采用传统的VSM余弦算法和Simhash算法,按照余弦公式通过内积最终计算出文本间的相似度大小n(0〈n〈1),最后为了实现余弦算法并提高系统效率,使用了大量容器如Map、Set和Vector以及内积算法等。实验结果表明,余弦算法VSM由于其局限性不适合进行文本的相似度计算,而Simhash算法则具有高准确度以及可行性。
摘要:隐语义模型(LFM)是文本挖掘领域的重要模型,将它应用于推荐系统的评分预测具有预测精度高和占用内存小的优点。但由于时间开销较大,LFM模型并不适合用于处理大规模稀疏矩阵。针对此问题,论文将K-means算法引入到LFM模型的评分数据处理,得到改进模型K-LFM。在K-LFM模型中,利用K-means算法对评分矩阵中的用户和项目数据进行聚类处理,然后重构评分矩阵降低原始矩阵的稀疏程度和矩阵规模,最后用重构后的评分矩阵训练模型,预测评分。通过在movielens数据集上实验发现K-LFM模型在运行时间上较LFM模型有大幅降低,而预测精度没有受到明显影响。
摘要:支持向量机的性能主要受到核函数的参数和惩罚因子的影响,其中,以高斯核函数作为支持向量机的核函数的应用最为广泛。论文在研究了惩罚参数C及高斯核函数参数σ对支持向量机分类性能影响的基础上,利用网格搜索法和遗传算法对基于RBF核的SVM进行了参数优化,并通过UCI数据集进行了验证。实验结果显示,遗传算法相较于网格搜索算法具有更快的搜索速度,在实际运用中更加高效。
摘要:针对旅游网络评价使用的旅游情感词汇量不多的特点,提出一种基于旅游情感词典和机器学习相结合的方法,用于旅游网络点评的情感倾向性分析研究。采用向量空间模型表示旅游评价文本,使用旅游情感词典对特征空间进行降维,采用TF-IDF特征权重法计算权重,利用SVM机器学习模型对评价进行分类,实验结果表明,该方法能够有效地进行旅游网络评价分类。
摘要:替换式加密根据加密构成方式可分为移位、仿射、随机三类。论文对替换式加密的密文进行破译求解,主要依靠字母频率分布。对于移位采用对比统计字母的各移位数,在此基础之上确定移位数众数从而作为最终移位数。对于仿射、随机而言,不能简单获得所有位置的各个位移数。故而只有在此基础上,依据大数据样本高稳定性的特点,确定文中出现概率居前两位的字符与统计中前两位字符对应。在此基础上,采用欧几里得辗转除余法求解仿射。随机加密则采用数据字典进行查找分析。最后得到解密明文。最后的求解结果是,对于移位、仿射由于加密较为简单且变化有规律所以求解准确率较高,而随机需要对比计算,故而速度以及准确率有较大的不确定性,同时需求时间较长。
摘要:针对低截获概率雷达信号的调制识别问题,提出了一种新的调制类型识别算法,完成了LFM、BPSK、2FSK、Frank/P1/P2/P3/P4码8种低截获信号的识别分类。首先,根据有无调频斜率,利用PFRFT完成低截获信号的预分类。然后,综合利用分数阶域主副脊线及功率谱估计完成信号的自动分类识别,给出了分类识别算法的流程图及具体步骤。最后通过仿真实验,表明该算法具有很好的识别效果,证明了该方法的有效性和可行性。
摘要:为了解决无人车在不同弯道工况下对速度、航向的控制调节问题,利用车载倾角传感器按时间序列采集的倾角数据,采用自回归分析算法对未来时刻的倾角值进行预测。根据侧倾角与弯道半径之间的关系计算出对应的弯道半径值,以预测的半径值作为无人车的转向半径,对车速和方向转角进行调节,以此控制无人车通过弯道。论文在半径为30.5m的弯道进行实验,结果表明该方法的预测弯道半径偏差小于1.5m,预测精度较高。
摘要:为了提高异性纤维检测的时效、精确性,降低误检率,论文提出一种基于改进的亚像素边缘检测技术上的异性纤维检测方法,首先以多结构元素的改进的形态学算子对采集的图像进行像素级边缘提取,然后利用三邻域的非极大值抑制方法抑制初步提取时膨胀的边缘以及去除误检测的小范围棉花边缘,最后使用基于Zernike矩的亚像素边缘检测方法进行亚像素级细化检测。通过实验验证,文中的方法对各种常见噪声都具有抗噪滤噪能力强、计算速度快等优点,能够快速准确地识别高速棉流中的异性纤维,满足生产中异性纤维拣出的性能需求。
摘要:随着显示行业的发展,AMOLED技术成为目前的主流技术。其中的薄膜晶体管(TFT)成为AMOLED显示质量的主要影响因素,阈值电压作为TFT性能的主要特征参数之一,其提取和计算方法至关重要。论文利用ATLAS仿真工具进行TFT结构和特性的仿真,然后提取TFT仿真的转移特性曲线数据结果以及结合EXCEL工具计算出TFT阈值电压的值。其方法简单有效,计算过程直观,利于研究后期TFT的性能优化。
摘要:从功能角度对无人机进行建模,分别描述了无人机编队在高分辨率和低分辨率下模型功能及各功能模块之间的信息交互关系。首先分析了无人机个体单元的组成结构,从体系结构的角度分析了各功能模型,从控制论的角度分析了各组成结构之间的信息交互关系。然后分析了编队队形保持算法,并分析了队形控制信息交互处理流程。
摘要:随着电力通信网络规模越来越大,运行维护人员对通信网运行状态的实时有效监控,对设备故障的快速准确判断越来越困难,需要对通信网运行的健康状态进行科学评估,以及对网络性能的劣化进行趋势预测,从而可以提前预知网络可能存在的隐患。论文充分利用通信网现有的海量状态监测数据,提出基于健康状态数据的电力通信网性能劣化评估模型,在此基础上利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)性能劣化时间序列进行预测,预警通信网的异常状态,提高通信网运行维护的水平,减少故障导致的断网损失。
摘要:充分利用多传感器系统提供的多源异类信息,将观测数据处于数据级的属性和处于特征级的属性混合作为描述目标的特征矢量;对特征矢量进行了主成分分析,在此基础上转换至三维直角坐标系寻找最优分类平面进行分类识别;采用"一对一"策略解决多类分类问题;通过仿真实验验证了该方法在加入不同百分比高斯白噪声环境下的有效性,并与BP神经网络识别方法在同等条件下作了对比实验,突出了论文所提方法正确识别率高、识别速度快和稳定性高的优越性。
摘要:针对雷达发射机健康状态评估在多种不确定性因素下的问题,构建了基于D-S证据理论的多指标评估模型。基于综合考虑指标可测性,建立了新型的雷达发射机健康状态评估指标体系结构。通过采用一种改进的D-S证据理论进行多指标数据融合方法进行雷达发射机健康状态综合评估,通过各实测数据隶属函数转化得到基本可信度分配关系,避免了在传统方法中评估指标基本可信度函数分配的主观性和局限性,最后利用改进的D-S证据理论对各指标进行数据融合,实验结果验证了该方法的有效性。
摘要:微弱多目标检测中,高速运动目标的跨距离单元走动会影响长时间相参积累的效果,论文提出了在低信噪比情况下通过Keystone变换校正多目标的跨距离单元走动,对所有脉冲相参积累达到提高信噪比的目的,仿真实验结果验证了该方法的有效性。
摘要:基于预测的目标跟踪是无线传感器网络一个重要的应用,但在实际情况下,由于跟踪目标产生大量数据计算以及传输,从而导致无线传感器网络能量消耗极大。为了克服过大的数据计算导致节点过早死亡的现象,提出了一种基于灰预测的节点协同跟踪策略,引入主通信节点和主预测节点,由主预测节点负责计算目标位置、预测出现节点的区域。主通信节点负责数据的上传,节点唤醒。同时,由这些通信节点建立起一条数据传输线路,避免泛洪式数据传输损耗网络能量。通过实验仿真表明,该策略在保证目标跟踪精度的前提下,均衡网络的能量损耗,避免节点因能量耗尽过早的死亡。
摘要:针对复杂环境条件下颜色、光照变化和遮挡对目标跟踪算法精度和鲁棒性的影响,论文提出了基于模糊逻辑多特征融合的SOAMST跟踪算法。首先,选择颜色特征和LBP特征对目标进行建模,并根据模糊逻辑算法调整两种特征在计算目标质心位置和权重图像中的权重;其次,目标被遮挡暂时消失时,根据SOAMST算法得到上一帧目标的状态信息,调用粒子滤波算法对目标位置进行预测,可以避免丢失跟踪目标,实现目标连续跟踪。实验表明,论文算法在复杂环境条件下能很好地实现目标跟踪。
摘要:高斯混合模型已经成为对视频利用背景减除法进行运动目标检测的最多的一种背景建模模型,也成为一种标准模型。首先对高斯混合模型的理论框架及其性能进行了分析,分析了高斯混合模型仍需要解决的问题,并提出一种高斯混合模型联合多特征的运动目标检测算法,实验表明该算法具有较好的目标检测效果以及环境自适应性。
摘要:光电探测设备具有完全被动工作方式、隐蔽性好、不受电子干扰、图像清晰直观等优点而被广泛应用,为减轻值班人员的工作压力并适用于无人值守光电探测设备的要求,设计开发了基于多目标提取与航迹处理的目标告警系统。多目标提取采用了梯度图像增强和多向梯度自适应检测的梯度图像处理算法,提高了目标提取的准确性;航迹处理算法消除了海面波浪等干扰因素对告警的不利影响,降低了虚警率。