一种在无标注图像库中进行的基于关键词的检索方法

提出一种在无标注图像库中进行的基于关键词的检索方法.该方法在用户输入关键词后,首先利用图像周围的文字信息从网页中过滤一部分与检索主题无关的图像.然后利用图像的视觉特征在之前的基础上筛选出与检索词具有高度相关性的图像.最后利用数据审计技术对筛选出的图像进行进一步精化,并利用精化后的图像对图像库进行检索.实验结果表明,借助数据审计技术,该方法可有效提高对无标注图像库进行基于关键词的检索性能.     

基于主动半监督学习的智能

智能电网的通信调度系统是智能电网正常运行的保证。为保证系统正确运行,值班员需要对电网信调系统 的运行状态、突发事件、事故故障以及相应的处理方案进行记录。为帮助管理者及时了解智能电网信息调度系统的工 作情况,发现潜在安全隐患,通常需要为这些日志数据标注其日志类型,以方便管理者查询和检索,因此,要求智能电 网信息调度系统能够自动对每天记录的各种日志根据管理需要进行分类。对大量根据值班员自己理解和习惯撰写的 日志进行自动分类,需要对由信息调度专家提供类型标注的大量日志数据进行学习。然而因人工阅读标注耗时、耗 力,故在实际应用中往往仅能提供少量的标注,从而影响自动分类的性能。针对这一问题,提出了基于主动半监督学 习的日志自动分类方法,该方法一方面利用主动学习找出对学习最有帮助的日志,获得其类型标注;另一方面,通过利 用大量缺乏类型标注的日志进一步提升学习性能。在国家电网的智能电网信息调度日志数据上的应用结果表明,基 于主动半监督学习,可获得比现有方法更优的日志自动分类性能。     

土木工程建筑施工技术创新研究

土木工程建筑在施工质量方面具有较高要求,在施工技术与工艺理念的应用过程中,所出现的管理体系缺陷和技术工艺落后等问题不容忽视。在现代科技技术快速发展的情况下,为确保工程项目得以顺利开展,应结合工程项目特点及现状问题进行深入分析,才可在创新研究意识下完成施工技术的更新发展目的。     

球形颗粒在静止液体中自由上升规律研究

使用高速摄影仪和计算机图形处理技术对小木球在静止液体中的自由上升运动规律进行研究,获得小木球在静止液体中上升速度的测量值.实验观察到小木球在上升开始后的很短时间内,竖直方向和水平方向速度都会分别达到一个稳定的最大值,此后小木球会保持这个最大值.通过图像处理和运动分解分析,发现小木球在竖直方向做匀速上升运动,在水平方向做匀速圆周运动.与此同时,还对小木球的运动方程进行求解,并与实验所得结果进行了比较,计算结果和实验结果吻合较好.     

热塑型聚氨酯弹性体汽车防滑链的研制

聚酯多元醇、ＭＤＩ、１，４ 丁二醇摩尔比为１∶３１∶２１时，在少量添加剂存在下，经预聚、扩链制得热塑料，经注塑机加工成型制成防滑链。     

基于数据挖掘技术的市场经济预测支持系统的研究

分析了传统预测系统存在的三方面问题,简述了数据挖掘技术,提出了数据挖掘常用的工具和方法以及数据挖掘的三个不同层次空间,将联机分析处理和联机事务处理进行了对比,提出和设计了一种基于数据挖掘技术的新型市场经济预测支持系统.     

iCome:基于多义性的图像检索系统

近年来,多媒体技术的发展使得图像的数量飞速增长,图像检索技术也越来越引起研究者的重视。经过研究人们发现语义鸿沟是导致图像检索系统效果不好的关键因素。以往的系统未能有效解决这一问题。因为多义性是产生语义鸿沟的一个关键因素,所以从多义性的角度构建了iCome图像检索系统。该系统考虑输出空间的多义性实现了基于文本标注的图像检索,考虑输入空间的多义性并结合用户反馈实现了基于内容的图像检索。     

基于模型似然的超1-依赖贝叶斯分类器集成方法

平均1-依赖贝叶斯分类器(AODE)是一种重要的贝叶斯学习方法,但由于其平等看待各个超1-依赖贝叶斯分类器输出,可能对最终结果造成不好影响.本文将每个超1-依赖贝叶斯分类器看作一个产生式模型,并通过模型似然度量超1-依赖贝叶斯分类器的性能,进而提出基于模型似然的超1-依赖贝叶斯分类器集成方法(LODE).与AODE相比,LODE仅增加较少计算量却显著提高分类性能.     

一种具有抗噪音能力的增量式混合学习算法

文中提出了一种具有抗噪音能力的增量式混合学习算法ＩＨＭＣＡＰ,该算法将基于概率论的符号学习与神经网络学习相结合,通过引入ＦＴＡＲＴ神经网络,不仅实现了两种不同思维层次的靠近,还成功地解决了符号学习与神经网络学习精度之间的均衡性问题。其独特的增理学习机制不仅使得它只需进行一遍增量学习即可完成对新增示例的学习,还使该算法具有较好的抗噪音能力,从而可以应用于实时在线学习任务。     

Effect of lens focusing distance on laser-induced silicon plasmas at different sample temperatures

We investigated the dependence of laser-induced breakdown spectral intensity on the focusing position of a lens at different sample temperatures(room temperature to 300 ℃) in atmosphere.A Q-switched Nd:YAG nanosecond pulsed laser with 1064 nm wavelength and 10 ns pulse width was used to ablate silicon to produce plasma. It was confirmed that the increase in the sample's initial temperature could improve spectral line intensity. In addition, when the distance from the target surface to the focal point increased, the intensity firstly rose, and then dropped.The trend of change with distance was more obvious at higher sample temperatures. By observing the distribution of the normalized ratio of Si atomic spectral line intensity and Si ionic spectral line intensity as functions of distance and temperature, the maximum value of normalized ratio appeared at the longer distance as the initial temperature was higher, while the maximum ratio appeared at the shorter distance as the sample temperature was lower.