我国硫化物水生生物水质基准初探

为了保护大部分水生生物,维护水生生态系统结构和功能的完整性以及生物的多样性,推导硫化物水质基准并以此为依据制定水质标准已成为迫切需要。参照国际通用的相关技术指南,从美国环境保护署（USEPA）的ECOTOX毒性数据库和中国知网中收集了相应的硫化物对水生生物的毒性数据。结合我国水生生物区系特点,筛选出广泛存在于我国水体中的水生生物毒性数据。采用美国规范方法SSR法对毒性数据进行了分析,得到的硫化物急性和慢性基准分别为1.46、1.10μg·L-1,且用荷兰物种敏感度分布（SSD）法和评价因子法进行了比较,SSD法与SSR法所得结果在同一数量级,评价因子法相对保守。     

基于Simhash的安全密文排序检索方案

针对密文检索中存在的计算量大、检索效率不高的问题，提出一种基于Simhash的安全密文排序检索方案。该方案基于Simhash的降维思想构建安全多关键词密文排序检索索引（SMRI），将文档处理成指纹和向量，利用分段指纹和加密向量构建B+树，并采用"过滤-精化"策略进行检索和排序，首先通过分段指纹的匹配进行快速检索，得到候选结果集；然后通过计算候选结果集与查询陷门的汉明距离和向量内积进行排序，带密钥的Simhash算法和安全k近邻（SkNN）算法保证了检索过程的安全性。实验结果表明，与基于向量空间模型（VSM）的方案相比，基于SMRI的排序检索方案计算量小，能节约时间和空间成本，检索效率高，适用于海量加密数据的快速安全检索。     

面向智能客服的句子相似度计算方法

针对金融领域中智能客服的句子相似度计算方法进行了研究。利用基于词性的分词纠正模型减少中文歧义词、金融相关词汇的分词错误；通过词向量方法和循环神经网络分别提取词语级和句子级的语义特征，并且得到句子向量；用融合层计算出句子向量间的差异特征；对差异特征进行降维和归一化得到句子相似度计算结果。实验结果表明，该方法具有较高的准确率和[F1]值。     

结合深度学习与相关反馈的遥感图像检索

目的 针对基于内容的图像检索存在低层视觉特征与用户对图像理解的高层语义不一致、图像检索的精度较低以及传统的分类方法准确度低等问题，提出一种基于卷积神经网络和相关反馈支持向量机的遥感图像检索方法。方法 通过对比度受限直方图均衡化算法对遥感图像进行预处理，限制遥感图像噪声的放大，采用自学习能力良好的卷积神经网络对遥感图像进行多层神经网络的监督学习提取丰富的图像特征，并将支持向量机作为基分类器，根据测试样本数据到分类超平面的距离进行排序得到检索结果，最后采用相关反馈策略对检索结果进行重新调整。结果 在UC Merced Land-Use遥感图像数据集上进行图像检索实验，在mAP（mean average precision）精度指标上，当检索返回图像数为100时，本文方法比LSH（locality sensitive Hashing）方法提高了29.4%，比DSH（density sensitive Hashing）方法提高了37.2%，比EMR（efficient manifold ranking）方法提高了68.8%，比未添加反馈和训练集筛选的SVM（support vector machine）方法提高了3.5%，对于平均检索速度，本文方法比对比方法中mAP精度最高的方法提高了4倍，针对复杂的遥感图像数据，本文方法的检索效果较其他方法表现出色。结论 本文提出了一种以距离评价标准为核心的反馈策略，以提高检索精度，并采用多距离结合的Top-k排序方法合理筛选训练集，以提高检索速度，本文方法可以广泛应用于人脸识别和目标跟踪等领域，对提升检索性能具有重要意义。     

基于词对建模的句子对齐研究

句子对齐是将源文本中的句子映射到目标文本中对应翻译的过程。在神经网络的框架下,基于相互对齐的源端和目标端句子中包含大量相互对齐的单词,提出一种句子对齐方法。使用门关联网络捕获源端句子和目标端句子词对之间的语义关系,并通过语义关系来确定源端句子和目标端句子是否对齐。对非单调文本进行对齐评估,结果表明,该方法F1值达到93.8%,有效提高了句子对齐的准确率。     

工业无线传感器网络攻击源定位任务分配优化算法

针对工业无线传感器网络中参与攻击源节点定位的任务分配问题,构建和求解多目标优化定位任务分配模型,任务分配模型中设定参考节点组合总能量消耗、距离平均标准偏差目标函数,以及空间约束和剩余能量约束条件;采用循环拥挤排序将非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行改进后加入基于稀疏度局部搜索的混合优化算法联合求解任务分配模型,将稀疏度最小的解作为稀疏解,再采用极限优化策略在稀疏解周围进行局部搜索使得解拥有更好的分布特性.Matlab仿真结果表明该改进的混合优化算法可以提高算法收敛速度以及降低算法复杂度,在较快的时间内选择出合适的参考节点组合,减少了定位误差,提高了定位精度.