基于半监督的SVM迁移学习文本分类算法

随着互联网的快速发展,文本信息量巨大,大规模的文本处理已经成为一个挑战。文本处理的一个重要技术便是分类,基于SVM的传统文本分类算法已经无法满足快速的文本增长分类。于是如何利用过时的历史文本数据(源任务数据)进行迁移来帮助新产生文本数据进行分类显得异常重要。文章提出了基于半监督的SVM迁移学习算法(Semi-supervised TL_SVM)来对文本进行分类。首先,在半监督SVM的模型中引入迁移学习,构建分类模型。其次,采用交互迭代的方法对目标方程求解,最终得到面向目标领域的分类器。实验验证了基于半监督的SVM迁移学习分类器具有比传统分类器更高的精确度。     

基于Transfer-SVM多标签文本分类算法研究

传统的支持向量机分类模型只有在利用大量已标注数据进行训练才能获得较高精度。在实际应用中,多标签数据相对于传统单标签数据更具有价值,但多标签数据中含有大量冗余数据,获取大量多标签数据难度非常大。文章提出一种基于迁移学习的分类算法,利用目标数据域和源数据域的相关性,从源数据域中选取对分类超平面起关键作用的支持向量和目标数据域,一起训练分类模型以提高分类精度。     

基于多标签卷积神经网络的结构损伤识别

准确识别结构多位置损伤一直是结构损伤识别的难题。为提升结构多位置损伤识别的准确率,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的多标签分类(MLC)方法(CNN-MLC)进行结构损伤识别。该方法将结构多个位置损伤识别转换为多标签分类问题,每个损伤位置均用一个对应的标签表示;利用CNN强大的特征提取能力,深入挖掘不同损伤工况之间公共损伤位置的相关性,实现结构多位置损伤识别。通过四层框架结构和一座铁路连续梁桥多位置损伤识别验证了CNN-MLC方法的识别准确率,并将其识别结果与基于CNN的多类别分类(MCC)方法(CNN-MCC)和基于示例差异化算法(InsDif)的多标签分类方法(InsDif-MLC)进行了对比。结果表明：框架结构在两位置和三位置损伤工况下,CNN-MLC方法比CNN-MCC方法的识别准确率分别提升2.50%和9.64%,比InsDif-MLC方法识别准确率提升17.50%和29.28%;对于铁路连续梁桥的两位置损伤和三位置损伤,CNN-MLC方法比CNN-MCC方法识别准确率提升1.63%和6.85%,比InsDif-MLC方法识别准确率提升4.18%和18.49%;随着损伤位置...     

“数据治理”的转型:长沙市“一张图”实施监督信息系统建设的实践探索

《关于建立国土空间规划体系并监督实施的若干意见》颁布后,自然资源部对建设国土空间规划"一张图"实施监督信息系统明确提出了建设目标、内容和要求。试点区域对此进行了探索和实践,一方面取得了良好经验,另一方面在规划建设管理模式、数据与业务融合等方面还需要改进。长沙市利用已有的自然资源和规划的信息化基础,结合工作实际建设"一张图"实施监督信息系统,提出包括数据资源体系、数据管理体系和数据应用体系三大体系在内的"数据治理"体系,数据覆盖国土空间规划建设管理全业务、贯穿规划编制实施监督预警评估全过程,在自然资源和规划领域实现政府的"数据治理"转型。     

基于模运算标签分类的RFID标签防碰撞识别方法

为了解决射频识别(RFID)系统中的多标签防碰撞问题,在分析帧时隙ALOHA算法的基础上,提出一种基于模运算标签分类的RFID标签防碰撞识别方法。引入一种检测信息碰撞的时隙选择信息,对标签所选取时隙的碰撞情况进行分析并估计标签数量;然后对标签EPC编码进行逐级的取模运算,将同余的标签归为一组。各个标签经过K次取模运算后,分为2k组,每组只有发生少量碰撞位的标签。再将标签按照分组对应的时隙发送,碰撞标签采用二叉树后退式算法处理。本方法极大的提高了标签的识别效率,适用于射频识别系统中阅读器对于大量电子标签的快速识别。     

基于多源数据的自然村空心化分类识别与综合评价

党的十九大报告中明确提出实施乡村振兴战略,坚持走中国特色社会主义乡村振兴道路是新时代城乡建设和发展的重要内容。随着城镇化的快速推进,我国每年有大量农民离开农村,村庄空心化现象尤为突出,破解农村空心化成为推进乡村振兴的关键问题。以广东省四会市为研究对象,基于多源数据建立自然村空心化的分类判别方法,尝试对麻雀村、空心村和偏远村三种类型的自然村进行识别,并根据自然村单元的综合得分对自然村空心化进行综合评价。在此基础上,从建立分类管治体系、推进迁村并点策略和完善集约发展机制3个方面,提出自然村空心化的集约发展的实施对策。为村庄规划建设以及中国新型城镇化发展提供更多的规划思路和方法。     

大数据时代背景下消防监督检查工作新思路研究

在新的时代背景下,国家对消防监督检查的流程提出了新的规定,消防管理部门和消防员必须做好消防监督检查工作。特别是近年来,高层建筑、地下建筑和一些大型商业区在防火工作中面临着重大挑战,这些地方对防火监测和检查工作的需求也在增加。为了在新时代的背景下极大地推进火灾监控,需要新的思想和措施来应对时代的发展,基于这一概念,提出了在大数据背景下进一步发展火灾监控的想法。有望促进火灾监测和检查工作的新进步,以提高楼层的安全性和可靠性。     

一种基于聚类思想的SVM多类分类方法

针对传统的基于决策树的支持向量机多类分类算法运算过程复杂、分类效率低的缺点,提出一种新的基于聚类思想的支持向量机分类方法.空间距离和聚类思想的引入,有效的提高了算法的分类效率.仿真试验表明,该方法在保持算法良好推广性的同时降低了算法的复杂度,从而提高了分类效率和分类速度.     

大数据时代背景下消防监督检查工作研究

近年来,物联网、大数据技术飞速发展,已经渗透到各行各业中,对社会发展产生了巨大影响。消防监督工作中,应该充分利用大数据机制,构建相应的消防监督检查数据库,不断完善内部的管理工作,加强对于监督人员的量化考核,确保消防监督检查工作顺利开展。基于此,本文将主要论述大数据时代背景下消防监督栓查工作研究。     

基于大数据的“多规合一”关键技术和体系研究

实现"多规合一"成为我国城乡建设发展不容滞缓的一个问题,大数据技术的应用为多规合一带来了技术可能。本文研究了大数据关键技术特征,探讨建立基于大数据技术的多规合一体系框架。     

城市道路隧道交通事故的分析

从驾驶员、车辆、道路和交通量方面分析了城市道路隧道交通事故发生的一般原因,以此为基础,对上海延安东路隧道交通事故发生的特点进行了统计分析,并对隧道的水泥路面防滑措施提出了建议,如养护中清除沉积物、采用高压水冲洗和除雪作业等。     

主成分方法在公路交通事故分析中的应用

大量事故发生的背后必然存在其内在的规律性。笔者采用主成分方法,根据某省连续几年大量交通事故的统计数据,对众多事故影响因素进行分析,确定客观上确实存在的不利于行车安全的隐患。     

关于交通事故中行人安全隐患的思考

本文受启发于近来较热门的交通安全话题,探讨了行人在城市道路上的安全隐患,通过总结以及借鉴国外的经验,主要从交通管制和道路设施设计方面,提出了一些可行的保障行人安全的意见和建议。     

基于案例的地铁运营突发事故规律性统计分析

我国城市地铁日均客运量不断攀升,随之而来的是地铁运营突发事故不断增多.通过对网络和文献资料的搜索,对6个城市1230起地铁运营突发事故进行统计.在重新定义分类地铁运营事故后,从事故发生的年度、月度、旬、时间段和造成延误的时间等5个方面着手,进行总体情况、城市和事故类型等维度的分析,揭示我国地铁运营阶段事故的发生规律,为...     

Investigating Driver Injury Severity in Traffic Accidents Using Fuzzy ARTMAP

This paper applies fuzzy adaptive resonance theory MAP (fuzzy ARTMAP) neural networks to analyze and predict injury severity for drivers involved in traffic accidents. The paper presents a modified version of fuzzy ARTMAP in which the training patterns are ordered using the K–means algorithm before being presented to the neural network. The paper presents three applications of fuzzy ARTMAP for analyzing driver injury severity for drivers involved in accidents on highways, signalized intersections, and toll plazas. The analysis is based on central Florida's traffic accident database. Results showed that the ordered fuzzy ARTMAP proved to reduce the network size and improved the performance. To facilitate the application of fuzzy ARTMAP, a series of simulation experiments to extract knowledge from the models were suggested. Results of the fuzzy ARTMAP neural network showed that female drivers experience higher severity levels than male drivers. Vehicle speed at the time of an accident increases the likelihood of high injury severity. Wearing a seat belt decreases the chance of having severe injuries. Drivers in passenger cars are more likely to experience a higher injury severity level than those in vans or pickup trucks. Point of impact, area type, driving under the influence, and driver age were also among the factors that influence the severity level.     

江苏省道路交通事故成因新思考及其对策

在人、车、路组成的道路系统中,“人”常被作为交通事故发生的最主要原因,而道路因素视为次要。通过江苏省交通事故原因统计和美国联邦公路管理局(FHWA)提出的事故成因总结,分析了道路状况对人的判断、操作的影响,并对江苏省交通事故成因重新进行了较科学的分析。最后,针对事故原因分析,提出了对道路设计要求、道路养护改造要求和修改相关法规等相应对策和建议。     

高速公路隧道群交通事故区段划分

为了进一步加深高速公路隧道群的运营安全设计,需要对隧道群进行区段划分。基于隧道群区别于普通单隧道的特点,提出了基于隧道照明特性对驾驶员视觉的影响以及隧道群在防灾方面的特殊性质,对高速公路隧道群进行了"三区段"划分。隧道群交通事故的区段划分,基于隧道照明特点,研究了隧道群对在其中行驶的驾驶员的心理和生理上的影响,提出了基于驾驶员视觉特性"三过程"的极限距离;另结合隧道群防灾特点,提出了基于防灾特征的隧道群极限距离。根据以上研究,考虑到隧道照明特点,根据驾驶员在隧道群行驶的光线明、暗适应过程的视觉特性,提出了高速公路隧道群交通事故划分的三区段准则,给出了建议值,并将该区段划分应用于工程实际,可为类似工程提供参考。     

两例事故分析

1 事故一:保护线带电 　　一次,安监部门下达一隐患治理项目,反映16层化验楼接地系统有问题,内部由单相～220V电源供电的仪器和实验装置外壳带电.现场实测有时高达80V,电压高时仪器甚至不能工作.试验人员不得已将电源插座的PE线(保护线,过去称之为“地线“)断掉,将仪器外壳PE线接到暖气管上来保证仪器工作.……     

地铁工程建设施工事故统计分析

地铁建设的快速发展和建设管理的不完善导致各种类型的地铁事故频繁发生。通过网络搜集、文献查阅、现场调查、问卷调查等手段,对2003—2010年国内地铁建设中118起地铁施工事故进行了统计分析。从不同角度揭示了地铁施工安全事故发生的规律:塌陷和坍塌是最主要的事故类型;事故类型的分布有一定的区域性;提出了死亡(受伤)比率的概念来反映一个城市的安全管理水平状况。统计分析的结果对地铁施工安全管理具有指导意义。     

基于 HFACS 的交通隧道施工安全事故致因研究

交通隧道施工;事故致因;关联分析;人因分析和分类系统;网络层次分析法