利用倾斜摄影测量的农村房屋信息调查北大核心CSCD

针对传统房屋测量投入周期长、测绘成本高的问题,提出了一套从数据获取到产品输出的农村房屋信息调查自动化解决方法。首先,利用无人机装载多视角相机以获取倾斜摄影测量影像数据,并从中生成三维点云、数字地表模型、正射影像图;然后,采用颜色与尺度信息融合的方式去除非建筑物点,利用多规则区域增长算法提取建筑物点云;最后,利用房屋外墙投影线、高程急剧变化边界线、屋顶不同平面相交线融合修正得到精确的房屋轮廓,并进行房屋空间信息计算与三维重建,实现了高效率、低成本、高精度的农房信息提取。在武汉新洲区施庙村的试点研究结果表明,自动化调查方法房屋面积在限差以内的房屋可达80%以上,平均精确率达到99.24%。     

一种词频与方差相结合的特征加权方法

通过分析特征词与类别间的相关性,提出了一种新的特征加权方法,依据特征词在特定类中出现的次数、特征词在某一类中的集中程度、特征词在特定类中的均匀分布程度来计算特征权值。通过与TF-IDF进行实验对比,新提出的TF-Var特征权重方法使得分类的微平均准确率得到了明显的提高。     

基于ADO.NET的通用数据访问层设计方法研究

在.NET平台上进行应用软件开发时,为了实现与后台具体数据源的相对独立,首先将每个表与一个DataSet绑定,其次针对此表的访问需求给出访问接口,接着针对不同的数据源在该接口的基础上实现访问类,最后利用Factory模式根据配置文件信息动态实现对不同数据源的访问,从而实现了独立于数据源开发软件的目的.     

基于BP神经网络和D-S证据理论的损伤识别方法

目的有效利用结构健康监测系统中的多源传感器数据信息，进而提高复杂结构健康状况的正确诊断率.方法将BP神经网络与数据融合理论中的证据理论有机融合，提出一种决策级数据融合损伤识别新方法.为了验证所提方法的有效性，用1栋7自由度剪切型建筑模型的6种损伤进行了检验.结果研究发现，将BP网络和D-S证据理论相结合的综合诊断模型，可以有效地提高一些损伤模式的诊断率，具有良好的适应性.结论笔者所提方法优于单一信息建立模型的识别能力，表明它具有较好的容错性和识别精度，用于健康监测和损伤检测是可行的、有效的.     

微博社区的动态节点自适应增量交互优化

大多数的社区发现方法是基于网络拓扑结构和边缘密度来进行最佳社区确定,但是这些方法具有非常高的计算复杂度,对网络的形式和类型非常敏感。为解决这些问题,提出基于动态节点自适应增量模型的微博社区交互优化算法,该算法在优化每个社区内成员的交互作用的基础上,利用贪婪算法有效地搜索最优社区的候选,无需遍历所有节点。该模型可快速、准确地测量社区内部和社区之间的交互作用差异。最后,在基准测试网络和搜狐微博平台抓取数据上的仿真测试显示,所提算法在召回率、准确率、算法计算时间以及网络覆盖率等指标上,要优于选取的对比算法。     

基于线性组合文本特征选择方法*

当前,常用文本分类特征选择算法主要通过某种评价函数来计算单个特征对类别的区分能力,由于仅考虑了特征和类别之间的关联性,忽略了特征与特征之间的相关性,从而导致特征集存在冗余。针对这一问题,本文提出了一种新的用于文本分类的特征选择算法,该算法可以帮助选出类别区分能力强,特征之间关联性弱的特征。实验证实,该算法的性能要优于传统的特征选择算法。     

宋代的城市消防制度

消防是保障国家和人民生命财产安全的一项重要的国家制度。我国历史上各朝各代几乎都设有专门的防火、灭火机构。到了宋代更是发展到了相当完备的程度。宋代以后各朝的城市防火、灭火制度，尽管也有其自身的特点。但就其主要的方面而言，还未超出宋代城市防火、灭火制度的水平。     

矿井建设知识图谱构建研究综述

目前矿井建设工作中积累了海量数据,运用知识图谱技术可以挖掘这些动态数据间的复杂联系,为管理矿井数据、实现智慧化矿井建设等研究提供有效帮助。通过文献调研分析了矿井建设知识图谱的构建方法及数据特征,为知识图谱在矿井建设领域的落地应用提供了理论支撑;针对矿井建设领域的非结构化数据,系统地总结了知识抽取、知识融合、知识推理等构造知识图谱核心技术的原理与改进方法;最后分析了未来在矿井建设领域应用知识图谱的落地场景及发展趋势。     

W-POS语言模型及其选择与匹配算法

n-grams语言模型旨在利用多个词的组合形式生成文本特征,以此训练分类器对文本进行分类。然而n-grams自身存在冗余词,并且在与训练集匹配量化的过程中会产生大量稀疏数据,严重影响分类准确率,限制了其使用范围。对此,基于n-grams语言模型,提出一种改进的n-grams语言模型--W-POS。将分词后文本中出现概率较小的词和冗余词用词性代替,得到由词和词性的不规则排列组成的W-POS语言模型,并提出该语言模型的选择规则、选择算法以及与测试集的匹配算法。在复旦大学中文语料库和英文语料库20Newsgroups中的实验结果表明,W-POS语言模型既继承了n-grams语言模型减少特征数量、携带部分语义和提高精度的优点,又克服了n-grams语言模型产生大量稀疏数据、含有冗余词的缺陷,并验证了选择和匹配算法的有效性。