个性化高校新闻分类推荐的应用研究

随着信息化和数字化时代的到来,大数据广泛渗入到各个领域。信息过载使得用户无法快速、准确地获取个人最关注的内容,这严重影响了浏览页面时的用户体验。为了能精准地进行分类推荐,对新闻分类和推荐方法进行细致的研究,进而提出一种能够进行精准分类,准确获取信息的推荐方法。利用爬虫技术获取真实的高校新闻数据;采用基于肘部法则改进的K-means算法进行聚类分析;结合用户注册时选定的兴趣标签,利用基于内容与协同过滤组合的推荐策略,针对不同用户的需求进行个性化推荐;以列表等形式将个性化的推荐结果展示给用户。根据高校的真实数据进行实验,结果表明,该算法能够有效地对高校师生的个性化服务需求进行处理,提高获取新闻时的高效性、准确性和智能性。     

基于主成分分析法和极限学习机的尿沉渣图像识别算法研究

针对尿沉渣中的有形成分进行检测和分析,提出结合主成分分析(PCA)和极限学习机(ELM)的识别和统计方法。该方法通过PCA对样本进行特征提取和降维后输入到ELM进行训练,根据训练得出的模型与未经PCA处理的样本训练的模型进行检测效果对比。实验结果表明,使用PCA处理后的样本训练得出的模型具有更高的识别准确度和稳定性,同时训练时间大幅减少。     

BIM技术在城市轨道交通工程设计中的研发与应用

文中介绍在城市轨道交通工程设计阶段的主要研发成果和工程项目的应用情况,重点介绍企业标准《城市轨道交通工程信息模型设计应用标准》的总体研发情况以及分类编码标准和交付标准的编制方法和原则。介绍了基于Revit平台自主研发的三维辅助设计平台的主要功能以及复杂构件二次开发的技术路线,总结了BIM技术在城市轨道交通工程项目中的创新性应用亮点。阐述在城市轨道交通工程领域BIM研究的总体思路和进程,对相关研究与应用提供参考。     

基于多任务目标检测的条形码倾斜矫正算法研究

条形码识别技术在日常工作中发挥着巨大作用,尤其是在智能物流包裹分拣领域。该技术主要分为三个部分:条形码检测、矫正和译码。目前条形码检测和译码技术较为成熟,而在条形码倾斜矫正技术上研究效果一般。为提升条形码矫正效果,设计一种矫正算法。先对条形码倾斜程度进行分类,再进行角度回归,有效降低条形码矫正任务难度;并将该算法与单阶段检测器融合构成多任务目标检测算法,协同促进发挥检测和矫正的作用。实验表明:余弦距离角度损失函数更加适合角度回归任务,针对条形码倾斜程度分类有助于提升条形码矫正效果。与其他相关算法对比,该算法在矫正准确率、实际译码率和速度上均取得最优的效果。     

一种非平衡数据分类的过采样随机森林算法

在灾害天气、故障诊断、网络攻击和金融欺诈等领域经常存在不平衡的数据集。针对随机森林算法在非平衡数据集上表现的分类性能差的问题,提出一种新的过采样方法:SCSMOTE(Seed Center Synthetic Minority Over-sampling Technique)算法。该算法的关键是在数据集的少数类样本中找出合适的候选样本,计算出候选样本的中心,在候选样本与样本中心之间产生新的少数类样本,实现了对合成少数类样本质量的控制。结合SCSMOTE算法与随机森林算法来处理非平衡数据集,通过在UCI数据集上对比实验结果表明,该算法有效提高了随机森林在非平衡数据集上的分类性能。     

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。     

地震属性概述

随着石油勘探从寻找构造圈闭进入识别描述地层、岩性等隐蔽圈闭阶段,地震属性在构造精细刻画、沉积相带划分、储层识别、油藏描述及油气检测等方面的作用越来越大。对地震属性的概念、发展历程、分类、主要应用方面、影响因素进行了概述,对地震属性有一个宏观和理论上的分析,以期在具体应用地震属性解决实际勘探问题过程中提供参考作用,有助于提高少井区和无井区的预测精度。     

基于深度森林的安卓恶意软件行为分析与检测

随着移动互联网渐渐渗入人们的日常生活,面向安卓的恶意软件也对用户产生着愈发巨大的负面影响。本文针对传统安卓恶意软件静态检测技术在检测多分类恶意行为时准确性及灵活性的不足,提出了一种基于深度森林(Gcforest)的恶意软件行为检测机制,最后经过实验测试与对比,证明此机制在恶意软件行为检测效果、参数调节难易度上具有明显优势。     

有监督的人工智能机器学习图片认知分类系统的方法研究

人工智能出现在我们视野的占比逐渐增大,给我们的生活工作带来了很多便利,步入信息时代的社会离不开信息技术。人工智能机器学习在众多的数据以及产品中具备其独特的特点,本文以介绍机器学习的进行简要介绍,并在此基础上对图片认知分类进行阐述。