2000—2020年中国地下水开采时空演变特征EI北大核心CSCD

采用Mann-Kendall趋势检验法、重心模型和标准差椭圆法研究了2000—2020年我国地下水开采时间变化特征、空间分布特征和重心迁移过程。结果表明:2000—2020年我国地下水开采量呈现波动性减少趋势,年均递减率为0.83%;华北地区在严格的地下水开采管理、地下水超采综合治理和南水北调工程共同作用下,地下水开采量得以压减,东北地区和西北地区由于黑龙江、新疆农业经济发展,地下水开采量明显增加;我国地下水开采重心主要分布在河北、山西和内蒙古交界处,有向西北方向偏移的趋势,地下水开采空间分布格局由东北—西南方向逐渐偏转为东—西方向,方向性趋势也更为明显。     

深厚覆盖层上高心墙坝地震惯性力动态分布系数研究

对于强震区坐落在深厚覆盖层(深度超过50 m)上的高土石坝,通过拟静力稳定分析结果初步判定其抗震稳定性是抗震设计的主要内容,其中水平向地震惯性力沿坝基覆盖层至坝顶的动态分布系数是关键。然而,现行《水工建筑物抗震设计标准》(GB 51247—2018)中地震惯性力动态分布系数多基于坐落在基岩上的高土石坝的动力响应规律确定,现有动态分布系数忽略了深厚覆盖层和地震动强度对地震动传播规律的影响。因此,以坐落在深厚砂砾石覆盖层上150 m级高黏土心墙堆石坝为研究对象,结合现行土石坝设计规范和国内已建高土石坝实例,基于统计平均的方法确定了坝顶宽度、坝料分区、坝坡坡比、覆盖层材料的静、动力特性等关键参数,深入探讨了150 m级高黏土心墙堆石坝在小震(0.1 g)、中震(0.2 g)和大震(0.4 g)规范谱地震动作用下不同深度砂砾石料覆盖层的动力响应分布规律,进而总结归纳出不同深度覆盖层下150 m级高黏土心墙堆石坝的水平向地震惯性力的动态分布系数,将其引入到拟静力法稳定分析中,最后基于最危险滑动面和最小安全系数与现行规范所得结果进行对比分析。研究结果表明,小震(0.1 g)和中震(0.2 g)下采用文中推荐的考虑深厚覆盖层和地震动输入强度影响的水平向地震惯性力动态分布系数时将得到更符合工程实际的评价结果。研究成果可为深厚覆盖层上的高土石坝抗震设计提供参考依据。     

面向交通流量预测的多头注意力时空卷积图网络模型

为了充分获取交通流量数据中隐藏的复杂动态时空相关性,提高交通流量预测精度,提出一种多头注意力时空卷积图网络模型MASCGN。首先,采用多头注意力机制为路网中的交通传感器节点自动分配注意力权重,实现对不同邻居节点的权值自适应匹配,充分获取空间相关性;其次,采用带有门控和注意力机制的时空卷积网络充分提取时间序列相关性,并使用残差块结构实现时空卷积层之间的连接,使得模型更具有泛化能力;最后,分别提取周相关、日相关、邻近时间的序列数据,输入三个并行的时空组件以挖掘周、日、邻近三个时间窗口间的时间周期相关性,并通过全连接层获取最终的交通流量预测结果。利用高速公路交通数据集PEMSO4、PEMSO8进行了15 min、30 min、45 min和60 min的交通流量预测实验。实验结果表明MASCGN模型与现有基线模型相比,在未来短期和长期的交通流量预测任务上都具有更优的建模能力。     

基于坐标—灰度交织映射的视频麦克风声音复原系统

区别于声学麦克风,视频麦克采用高帧率摄像机,利用声音震动引起周围物体的帧间图像细微差异,对声音进行复原。模拟人脑v2皮层位置亮度交织神经网络,提出一种基于二维对数的坐标—灰度交织映射算法。算法将视频帧图像矩阵与函数构造矩阵交织映射,产生混沌吸引子保留并放大帧间图像微差异,并构造基于该算法的视频麦克风声音复原系统。仿真实验表明,该视频麦克风系统可以从薯片袋子的高帧率视频中复原声音信号,相比于传统算法降低了40%的计算量,同时保持语音复原质量。     

语义线特征辅助的动态SLAM

动态环境干扰是视觉同时定位与地图构建（simultaneous localization and mapping,SLAM）领域内一个亟待解决的问题,场景中的运动对象会严重影响系统定位精度。结合语义信息和几何约束更强的线特征辅助基于传统ORB特征的SLAM系统来解决动态SLAM问题。首先采用深度学习领域的优秀成果SOLOv2作为场景分割网络,并赋予线特征语义信息;完成物体跟踪和静态区域初始化后,使用mask金字塔提取并分类特征点;再使用极线约束完成动态物体上点线特征的剔除;最后融合静态点线特征完成位姿的精确估计。在TUM动态数据集上的实验表明,提出的系统比ORB-SLAM3的位姿估计精度提高了72.20％,比DynaSLAM提高了20.42％,即使与近年来同领域内的优秀成果相比也有较好的精度表现。     

云环境下基于动态滑动窗口多通道Bi-LSTM的虚拟机故障预测模型

针对点值预测方法预测虚拟机故障,未充分利用虚拟机历史周期特征和上下文信息、预测准确率不高的问题,提出了一种动态滑动窗口多通道Bi-LSTM的虚拟机故障预测模型。该模型首先利用动态滑动窗口动态捕获虚拟机故障发生过程的上下文特征;然后构建多通道机制的Bi-LSTM以同时学习不同指标类之间的相关性特征,预测虚拟机下一周期的故障;最后根据OCSVM和区间偏移度方法对预测结果进行判断,得出具体的故障类型。实验表明,该模型在预测准确率、召回率、F值三个指标上均优于基线模型,验证了模型对虚拟机故障预测的有效性。     

一种融合行为与结构特征推理的造假群组检测算法

在线评论对用户的购物决策有重要的影响作用,这导致一些不良商家雇佣大量水军有组织、有策略地给自己刷好评,以提高销量赚取更大利润,给竞争对手刷差评来抹黑对手,以降低其销量。为了检测这种有组织的水军群组,提出一种融合行为与结构特征推理的造假群组检测算法。该算法包含2部分：第1部分用频繁项挖掘方法产生候选群组,然后使用行为指标来计算群组中每个成员的协同造假可疑度,将该可疑度看作先验概率;第2部分先为每个群组建立加权评论者-商品二部图,然后使用循环信念传播算法推理后验概率,将推理后得到的后验概率值作为该成员的最终协同造假可疑度,最后使用熵值法来判定是否为共谋群组。在真实数据集上的实验结果表明,所提算法性能优于比较算法。     

基于动态获取资源配置信息的电力通信资源管理系统研究

由于电力通信过程中部分信息资源具有动态性特征,无法精准捕获有效数据,导致资源管理系统无法及时录入数据,为此设计了一种支持动态获取资源配置信息的电力通信资源管理系统.首先根据电力通信资源管理系统的特征构建逻辑拓扑结构模型,引入CORBA技术以及SOCKET套接字技术,构建管理系统的信息转发模型及信息传播状态函数,进行有关资源的自动更新,实现信息的动态获取,最后根据映射关系进行是自适应匹配,获取合理数据来源,绘制机架图,完成电力通信资源管理系统的设计.经实验分析可知,本研究所提设计系统在录入动态信息或数据时,具有较高的录入准确性,并有效降低所需时长.     

中文知识库问答中的路径选择

路径选择是知识库问答任务的关键步骤,语义相似度常被用来计算路径对于问句的相似度得分。针对测试集中存在大量未见的关系,该文提出使用一种负例动态采样的语义相似度模型的训练方法,去丰富训练集中关系的多样性,模型性能得到显著提升。针对复杂问题候选路径数量组合爆炸问题,该文比较了两种路径剪枝方法,即基于分类的方法和基于集束搜索的方法。在包含简单问题和复杂问题的CCKS 2019-CKBQA评测数据集上,该方法能达到较优异的性能,测试集上单模型系统平均F₁值达到0.694,系统融合后达到0.731。     

基于用户行为分析的诈骗电话识别

本文的研究目的是提高诈骗电话的识别率和识别准确性.基于大数据平台采集用户通话行为、上网行为等通信过程数据,结合用户基本属性、手机终端信息等进行综合分析,并采用合适的识别算法进行机器学习建立识别模型,能更好的发现诈骗电话与普通电话的内在差异,相比传统基于呼叫行为的分析,能有效提高骚扰诈骗电话识别的准确度和覆盖率,降低漏判、减少误判.经实际数据验证,对诈骗电话识别效果有明显提升,可作为诈骗电话识别的一种新的技术选择.