基于SOM聚类的微博话题发现

随着微博用户的增多,微博平台的信息更新频繁,针对微博文本的数据稀疏性、新词多、用语不规范等特点,提出了基于SOM聚类的微博话题发现方法。首先从原始语料中对文本进行预处理,通过词向量模型对短文本进行特征提取,降低了向量维度过高带来的计算量繁重问题;然后,采用改进的SOM对话题进行聚类,该算法改善了传统文本聚类的不足,进而能够有效的发现话题。实验表明,该算法较传统文本聚类算法的综合指标F值有明显提高。     

着装场景下双分支网络的人体姿态估计

目的 人体姿态估计旨在识别和定位不同场景图像中的人体关节点并优化关节点定位精度。针对由于服装款式多样、背景干扰和着装姿态多变导致人体姿态估计精度较低的问题,本文以着装场景下时尚街拍图像为例,提出一种着装场景下双分支网络的人体姿态估计方法。方法 对输入图像进行人体检测,得到着装人体区域并分别输入姿态表示分支和着装部位分割分支。姿态表示分支通过在堆叠沙漏网络基础上增加多尺度损失和特征融合输出关节点得分图,解决服装款式多样以及复杂背景对关节点特征提取干扰问题,并基于姿态聚类定义姿态类别损失函数,解决着装姿态视角多变问题;着装部位分割分支通过连接残差网络的浅层特征与深层特征进行特征融合得到着装部位得分图。然后使用着装部位分割结果约束人体关节点定位,解决服装对关节点遮挡问题。最后通过姿态优化得到最终的人体姿态估计结果。结果 在构建的着装图像数据集上验证了本文方法。实验结果表明,姿态表示分支有效提高了人体关节点定位准确率,着装部位分割分支能有效避免着装场景中人体关节点误定位。在结合着装部位分割优化后,人体姿态估计精度提高至92.5%。结论 本文提出的人体姿态估计方法能够有效提高着装场景下的人体姿态...     

网络入侵检测系统中动态负载平衡策略的设计

随着互联网的广泛应用,网络信息量迅猛增长,网络攻击数量和方式大大增加,网络入侵检测系统需要部署多个感知器(Sensor)时网络监测和保护,通过增加Sensor,可以增强系统分析检测能力。然而,为了充分利用系统处理能力,需要动态分配处理节点任务,实现动态负载平衡。该文在分析网络入侵检测系统的基础上,提出负载值计算方法,结合通用负载平衡策略,提出了分布式入侵检测系统的动态负载平衡策略,实现了良好的动态负载平衡效果,提高了系统性能。     

多层次网络安全强审计模型BrosaAudit

提出了多层次网络安全强审计模型BrosaAudit,并根据该模型设计并实现了相应的ACT-NetAudit系统。和现有的网络安全审计系统相比,BrosaAudit模型及审计系统能够从不同的层次对网络安全状况进行更全面的审计,为发现和追踪安全事件提供了更强有力的支持,有很强的实用性。     

H∞容错控制器设计及其在线优化选择容错控制

本文设计了主动H∞容错控制器及其在线优化选择的多种容错控制策略,并且构造了"离线设计在线选择"容错控制模式下故障模式与容错控制器的多对多映射关系.首先,提出了针对给定故障模型的H∞容错控制器设计方法,离线设计了可恢复故障模式的容错控制器;其次,根据不同的需求,设计了3种方法缩小故障模式与容错控制器的所有可容错映射关系;然后,提出了4种主动容错控制器在线优化选择策略来满足不同的优化需求,提高容错控制性能;最后,仿真验证了所提出的主动H∞容错控制器及在线优化选择策略的有效性.     

柴油机喷油泵接头疲劳寿命的有限元分析

为查找某型柴油机喷油泵接头疲劳失效的原因,利用有限元软件ANSYS和FE-SAFE相结合的方法,开展了表面粗糙度对零件疲劳寿命及疲劳安全系数影响的研究分析,并与试验结果进行了比较。分析结果表明,计算结果与试验检测结果较为一致,零件表面的粗糙度等级对其疲劳寿命的影响很大,在设计时应予充分考虑。分析结果可为表面设计及加工工艺改进提供参考依据。     

三峡永久船闸高边坡锚固技术

系统地介绍三峡船闸高边坡加固的锚固系统,重点介绍预应力锚索和结构锚杆的施工技术和质量控制以及论证锚固效果.     

基于Web的冲天炉优化配料系统

用Java语言基于线性规划的理论开发了一个冲天炉的最低成本配料系统,并且采用B/S模式实现.应用数据库服务器储存各种原材料的数据信息,方便数据的维护.该系统使用方便,运行可靠,在精确控制铸件化学成分的前提下,使成本达到最低.     

融合人格特征的概率推荐模型

以模型为基础的协同过滤推荐算法需分析提取“用户-项目”特征矩阵以进行用户推荐。用户特征不同直接导致用户偏好不同,但以模型为基础的协同过滤推荐算法仅考虑分析提取影响项目特征的关键因素而未考虑分析提取影响用户特征的重要因素,这类传统模型往往将用户潜在特征向量随机初始化,并赋予一个假定的正态分布,导致这些推荐系统模型中没有任何一项数据变化可以对用户潜在特征建模结果产生直接影响。另外基于用户的推荐系统模型往往将用户的评论、评分的信息直接近似作为用户特征,传统推荐系统中这些数据引用方式和这些数据本身不足以支撑获取用户的本质特征。这些特征的近似也不能满足个性化推荐的需求。针对现有推荐算法所面临的没有分析提取用户本质特征以及项目本质特征提取不充分进而推荐结果难以体现用户个性的问题,提出一种融合人格特征的推荐模型。首先根据推荐平台中用户的非结构化评论文本信息,将人格特征作为用户特征的直接影响因素,设计一个神经网络模型计算评论用户的BIG FIVE人格得分,并将人格得分向量化作为用户特征;然后通过项目的评论文本信息获得项目特征;设计人格感知的协同学习框架,定义损失函数获取用户、项目的特征向量;最后根据用...     

多雷达多目标航迹匹配策略

在进行多雷达多目标航迹匹配时,由于测元系统误差随跟踪距离传播,雷达测量精度下降,易出现航迹匹配错误的情况。针对该情况,应用多测元非线性融合模型,采用样条约束的误差模型最佳弹道估计(Error Model Best Estimation of Trajectory,EMBET)方法对雷达测元系统误差进行自校准,将利用欧几里得距离进行航迹匹配的传统方法改为利用精度较高的雷达测距作差比较,有效解决了多雷达航迹匹配时的门限阈值合理设置的难题。仿真结果证明算法有效适用,可极大地提高多雷达多目标航迹匹配时的准确度,对完成多目标空域分布、目标识别等突防效果分析评估具有重要价值。