融合多颜色分量的舌图像阈值分割算法研究

针对中医自动化舌诊中的舌图像分割问题,提出一种融合多颜色分量的舌图像阈值分割算法。对RGB颜色空间中的蓝色和红色分量执行阈值分割,确定舌图像中的人脸区域;对HSI颜色空间中的色调分量执行变换,在变换后的色调分量上执行阈值分割,以获得包含真实舌体与上嘴唇的初始目标区域;对初始目标区域对应的红色通道执行阈值分割,得到舌根和嘴唇之间的间隙区域;利用间隙区域剔除掉初始目标区域中的上嘴唇,获得最终舌体分割结果。仿真实验表明:该算法较大程度地改善了舌图像分割的精度。     

基于句式内容表的电网安全隐患文本分类方法

文章使用构建的句式内容表配合机器学习的方式对长白电网历年储存的电网安全隐患信息进行精准分词并将其按要求分类,方便按类别精准取用信息为日后进一步数据分析打下基础。     

电工钢磁性检测方法国家标准应用问题和解决方案

通过对电工钢交流磁性检测方法现行国家标准（爱泼斯坦方圈法和标准单片法）在应用中存在的问题进行了梳理和解析，认为主要问题包括次级电压波形失真时需修正比总损耗、约定的有效磁路长度并非实际有效磁路长度以及磁性测量系统校准方法缺失等，并提出了采用数字反馈控制技术控制次级电压波形无需修正比总损耗、取向硅钢单片法测量时采用475 mm有效磁路长度以及磁性测量系统综合校准方案等一些解决方案。     

一种可配置的过滤文本流的方法

在输入文本流中部分字符串不能被分析器分析的情况下,提出一种可配置的过滤文本流的方法,使输入文本流能够被分析器分析。可通过定义配置文件对处理过程进行约束,删除或修改不能识别的字符串,消除输入文本流中的不可分析内容。向输出文本流中插入分析器支持的动作信息,从而能够控制分析器的运行状态,增强了开发人员控制分析器状态的能力。     

基于滑动时步和预警阈值的双参数地音预警模型研究

基于地音预警原理,选取地音活动量偏差值DEV作为地音预警的指标,根据预警时效性和实用性制定了预警规则,提出使用不同滑动时步n和预警阈值DEV_0组合优化预警模型的思想。利用多因素无重复试验方差分析对影响地音报准率和误报率的n,DEV_0双参数进行分析,得出n,DEV_0对预警效果均具有显著影响,且DEV_0是主要影响因素。通过构建效用加权双目标函数,求得预警模型的最优解组合为滑动时步取8步,预警阈值取70%,此时对应地音的报准率67%,漏准率33%,误报率29%。     

基于查询的新闻多文档自动摘要技术研究

针对新闻文本领域,该文提出一种基于查询的自动文本摘要技术,更加有针对性地满足用户信息需求。根据句子的TF-IDF、与查询句的相似度等要素,计算句子权重,并根据句子指示的时间给定不同的时序权重系数,使得最近发生的新闻内容具有更高的权重,最后使用最大边界相关的方法选择摘要句。通过与基于TF-IDF、Text-Rank、LDA等六种方法的对比,该摘要方法ROUGE评测指标上优于其他方法。从结合评测结果及摘要示例可以看出,该文提出的方法可以有效地从新闻文档集中摘取核心信息,满足用户查询内容的信息需求。     

均载弹性矩形薄板最大正弯矩及负弯矩最大影响长度简捷求解

提出均载弹性矩形薄板最大正弯矩及负弯矩最大影响长度的简捷算法,即缩小网片逼近法和缩小区间逼近零值点坐标法,阐述了上述两种方法的计算原理。采用上述两种方法对两个算例进行了计算,并将计算结果与《建筑结构静力计算手册》的数据进行了对比。结果表明,上述两种方法计算速度快、精度好,可在EXCEL上用VBA组织运算;对于三边连续一长边简支板的Y向最大正弯矩Mymax以及三边简支一长边连续板的Y向最大正弯矩Mymax,当长边不断延长时,其值并不在长连续边中点对称轴上而在对称轴两侧某个对称位置上。     

不同脱粘程度对钢管混凝土桁拱受力性能影响

以某飞鸟式钢管混凝土桁式拱桥为背景工程,建立考虑钢管混凝土桁拱不同脱粘程度的有限元模型,分析了在半跨均布荷载工况作用下,不同脱粘长度及不同脱粘位置两个参数对钢管混凝土桁拱受力性能的影响程度及变化规律。结果表明,对于不同脱粘长度和不同脱粘位置,脱粘均使得弦杆钢管轴力增大,核心混凝土轴力减少。脱粘长度越大,桁拱L/4截面的最大挠度越大,且极限承载力降低。不同脱粘位置(L/8脱粘长度)对桁拱的极限承载力影响很小。建议将脱粘处钢管的应力作为工程实践中关注的重点。     

基于特征选择和深度信念网络的文本情感分类算法

由于人类语言的复杂性，文本情感分类算法大多都存在因为冗余而造成的词汇量过大的问题。深度信念网络（DBN）通过学习输入语料中的有用信息以及它的几个隐藏层来解决这个问题。然而对于大型应用程序来说，DBN是一个耗时且计算代价昂贵的算法。针对这个问题，提出了一种半监督的情感分类算法，即基于特征选择和深度信念网络的文本情感分类算法（FSDBN）。首先使用特征选择方法（文档频率（DF）、信息增益（IG）、卡方统计（CHI）、互信息（MI））过滤掉一些不相关的特征从而使词汇表的复杂性降低；然后将特征选择的结果输入到DBN中，使得DBN的学习阶段更加高效。将所提算法应用到中文以及维吾尔语中，实验结果表明在酒店评论数据集上，FSDBN在准确率方面比DBN提高了1.6%，在训练时间上比DBN缩短一半。     

不可见字符的文本安全隐藏算法研究

随着互联网以及移动通讯技术的快速发展,文本隐藏技术具有重要的研究意义以及应用价值。论文分析了现有文献对文本隐藏的相关研究,并以此为基础,结合哥德尔数学编码以及对称散列加密技术,提出了一种基于Unicode零宽度字符的文本安全隐藏算法以及相应的提取算法。该编码系统可以支持126个ASCII字符的隐藏,包括所有的英文字母和一些基本的标点符号。根据不可见性、嵌入容量、鲁棒性以及安全性验证算法的有效性,将实验结果与现有同类技术进行比较。实验表明,该算法能够在增大嵌入容量的同时,为用户之间传输保密文本消息时提供端到端的安全性。