微信流量特性分析与建模

微信是现代互联网的主要应用之一,到目前为止有关微信流量特性分析与建模的研究较少.本文以微信流量为研究对象,分析验证微信流量同时具有自相似性和突发性.针对这两种特性进行微信流量建模,采用线性分形稳定噪声模型刻画微信流量特性,完成了模型的参数估算和效果分析.本文的研究成果是后续的网络性能分析、网络流量监管等的基础.     

一种基于深度学习的视网膜病变图像识别方法

为解决医学上糖尿病性视网膜病变图像人工识别困难、精度差等问题,提出一种基于多特征融合的卷积神经网络识别方法。在VGG-16模型的基础上,通过融合每层网络上的局部特征,增强模型的特征提取能力。选用Softmax分类器,使病变图像识别更加准确。使用OpenCV图像处理工具采用加噪、上下左右不同角度翻转、调节对比度等5种方式扩充训练集。实验结果表明,基于多特征融合的深度学习框架图像识别系统在数据集上的平均识别精度达到94.23%,相较于Alex-Net、Google-Net、Compact-Net、ResNet-101等模型分别提高了10.56%、7.80%、6.01%、0.02%,验证了该方法的有效性。该模型具有很好的鲁棒性。     

基于Siamese LSTM的中文多文档自动文摘模型

在文本信息数量迅速增长的环境下,为提升阅读效率,提出一种基于深度学习的多文档自动文本摘要模型。在传统文摘模型的基础上将Siamese LSTM深度学习网络应用到文本相似度计算中,计算曼哈顿距离来表征文本相似度,并采用去除停用词的方法改进该网络模型以提升计算效率。实验结果表明,使用Siamese LSTM与传统余弦相似度等方法相比,生成的文摘在语义方面更贴近主题,质量更高,整个文摘系统的工作效率也显著提升。     

基于注意力机制的图像超分辨率重建

目前,单幅图像超分辨率重建取得了很好的效果,然而大多数模型都是通过增加网络层数来达到好的效果,并没有去发掘各通道之间的相关性。针对上述问题,提出了一种基于通道注意力机制（CA）和深度可分离卷积（DSC）的图像超分辨率重建方法。整个模型采用多路径模式的全局和局部残差学习,首先利用浅层特征提取块来提取输入图像的特征;然后,在深层特征提取块中引入通道注意力机制,通过调整各通道的特征图权重来增加通道相关性,从而提取高频特征信息;最后,重建出高分辨率图像。为了减少注意力机制带来的巨大参数影响,在局部残差块中使用了深度可分离卷积技术以大大减少训练参数,同时采用自适应矩估计（Adam）优化器来加速模型的收敛,从而提高了算法性能。该方法在Set5、Set14数据集上进行图像重建,实验结果表明不仅该方法重建的图像具有更高的峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）,而且所提模型的参数量减少为深度残差通道注意力网络（RCAN）模型的参数量的1/26。     

QPSO算法的改进及其在DBN参数优化中应用

为了提升标准量子粒子群算法（Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO）的收敛精度,提出了基于粒子势阱长度变化率的粒子平均最优位置权重计算方法,通过平均最优位置的调节,来提升粒子的寻优能力,并将改进后的QPSO算法应用于深度置信网络（Depth Belief Network,DBN）模型的学习率参数寻优中,以便找到最优的DBN模型参数,来提升DBN模型的识别准确率。将通过改进后QPSO算法进行参数寻优的DBN网络（LQ_DBN）应用于蛋黄形状检测中,与现有典型的DBN网络模型对比表明,LQ_DBN模型在蛋黄形状检测实验中的识别准确率比CC-PSO-DBN、PSO_MDBN和标准DBN模型都要高,且检测识别准确率的稳定性也是四种对比模型中最高的,表明基于改进的QPSO算法的DBN网络模型取得了较好的优化效果。     

动态多元分类属性的Hyperbolic Tree可视化

以表格和链接节点树为形式的分类数据展示,存在层次关系不明显和无法表达大规模层次结构的局限性。针对表格形式存在的分类型数据,本文设计和实现了基于Hyperbolic Tree(双曲树)的动态多元分类属性可视化方案。该方案首先根据给定的多元分类属性序进行基于表格数据的分支结构树构建,进而采用双曲线树对分支结构树进行可视化,最后通过调整多元分类属性的序实现动态可视化。同时,以国家电网营业网点分布数据为对象,对更改主次分类属性的动态可视化进行实验,既可以直观地展示网点的地理区域分布特性,也可用于辅助网点的分类与聚类。     

柴油机自动减压起动装置的有限元分析

分析了柴油机自动减压装置的工作原理,针对在潍柴WP10型柴油机上加装的减压装置,利用Solidworks Simulation对压板进行了静力分析,找出了应力最大的部位和最大值,并按照Von Mises准则,判别压板满足刚度要求。     

宁夏固原市主要农作物生产水足迹分析

水足迹理论为解决水资源短缺问题提供了新的研究方向。基于水足迹理论,借助CROPWAT8. 0软件,利用《宁夏统计年鉴》和《宁夏水资源公报》等资料,计算分析了宁夏固原市2009-2017年主要作物的蓝水、绿水和灰水足迹。结果表明:蓝水足迹占比最高,绿水足迹次之,灰水足迹最少。表明固原市农作物生产用水以蓝水为主,绿水为辅,灰水足迹虽然占比较少但逐年递增。建议当地根据水资源具体情况,调整作物种植模式,提高绿水利用率,减少氮肥使用率,使有限的水资源获得更大的效益,从而满足粮食安全和水生态安全的需求。     

Rapid nanopatterning technique based on monolayer silica nanosphere close-packing by spin coating

Nanoparticles monolayer formation by spin coating is considered to be a simple, fast and inexpensive nanopatterning technique. However, the parameters that govern the overall growth process in this technique are not completely quantified and techniques for the controlled and continuous growth of close packed monolayer particle arrays without defects need to be developed. In this paper, an ordered particle array formation process is analyzed theoretically, employing material flux balance and particle- subjected forces balance, based on the film thickness model of spin coating and evaporation rate law. A series of experiments were conducted using silica particle suspensions with various particle volume fractions and different spin speeds. The results show that the spin speed should match the particle volume fraction to meet the requirements of material flux and particles movement in order to obtain a close packed monolayer film. The formation mechanism of fabrication defects involving particle agglomeration and uncontrollable voids were analyzed qualitatively based on crystal growth theory, and validation experiments were performed. The formation of highly uniform close-packed monolayer films was demonstrated and the condition requirements for achieving monolayer nanoparticles array with good quality presented.     

预应力连续箱梁桥混凝土收缩徐变效应

混凝土收缩徐变效应对桥梁结构内力以及线形产生不可忽视的影响。混凝土收缩徐变机理复杂,影响因素多,随机变化量大,它对结构性能的影响至今难以得到精确的解答。文章以某改建连续箱梁桥为工程背景,通过建立有限元模型,模拟分析了预应力混凝土连续箱梁桥在成桥阶段和若干年后的收缩徐变效应,经过理论计算,得出混凝土收缩徐变对结构内力、线形的影响规律,期望能为同类桥梁的设计和施工提供参考。