针对细微特征进行K-means聚类的电台分选识别技术

现代战场中的无线通信设备日益增多，精准获取个体信息已成为研究热点，但也是难点。针对通信电台，提出了一种分选识别技术。该技术从电台物理层特性出发，对其辐射信号的细微特征进行K-means聚类以实现分选，分选的同时提取各个个体的特征属性值，未知信号通过与特征属性值相关运算实现个体识别。该技术无需先验知识，无需训练运算，通过实验验证，其可行、高效，易于工程实现。     

基于先验知识的文本实体识别方法

阐述文本实体识别作为医疗相关人工智能应用的关键中间任务，其效果直接决定下游任务表现上限，然而传统方法中通常忽略医学知识的应用，很难取得良好表现。提出一种基于RoBERTa与CRF并融合医学知识的医学文本实体识别方法，将医学知识作为先验引入到CRF最优路径搜索环节，极大程度地提升了标签转换的连贯性，并在相关数据集主指标上取得了改善。     

基于音频特征的工程车辆工况识别研究

高效率地使用工程车辆是工程项目管理中节约成本的有效方法，无人监管环境下工程车辆的工况识别，是实现工程车辆高效率使用的有效手段。目前以GPS等技术为核心的车辆智能管理系统未对工程车辆进行工况识别，提出一种基于GRU循环神经网络的工程车辆工况识别方法，通过对工程车辆在不同工况下产生的音频信号进行分析，从中提取Mel倒谱系数作为主要特征，构建GRU循环神经网络模型进行训练和识别。实验结果表明，该方法可以实现对工程车辆工况的有效识别。     

基于视觉识别的反应进程智能调控系统及其在溴素生产中的应用

针对溴素生产传统的人工观察蒸馏塔塔顶与塔底玻璃管的颜色,或者观察四氟塔蒸馏废液颜色,受环境光线和工人经验影响较大且无法精确控制,导致氯气过量或不足以及产品品质不稳定的问题,将智能视觉技术应用于溴素生产工艺,提出基于工业视觉的颜色智能识别系统,将生产工艺流程的颜色指标实时转换成数字指标,结合自主开发控制算法,实现工艺进程的量化计量,并通过控制算法实现现场情况的预判和精确控制,消除人工调控的随意性和滞后性,实现投料阀门的自动控制,提升装置产能的同时稳定产品质量,将溴素蒸馏工艺废液溴含量维持在0.13 kg/m3以下,溴成品氯含量全部稳定在0.01%以内,保证产品100%处于优级水平。     

基于RandomForest分类方法的购买预测研究

本文针对银行客户,提出一种基于RandomForest的银行客户分类模型,通过基于RandomForest的分类方法对银行客户已存在数据进行处理,并应用labelencoder对数据进行预处理从而提高分类精确度,得到客户对产品是否具有购买倾向.结合了RandomForest的分类能力和labelencoder量化数据能力,使用葡萄牙银行机构数据进行验证,实验结果表明本文提出的客户购买预测模型精度更高.