基于机器学习与眼动追踪的认知风格模型构建

认知风格反映了学生接近、获取、组织、处理和解释信息的模式,可用来解释和指导学生的行为。将认知风格集成到智能系统中,有助于开发个性化的用户模型,推动智能教育发展。当前有关认知风格自动分类的研究较为匮乏,尚未将机器学习与眼动追踪技术联合起来进行应用。基于机器学习与眼动追踪的认知风格模型,选取注视时长、注视点数量、扫视时长、眼跳次数、眼跳距离与瞳孔直径等6个与认知有着密切关系的眼动指标,归一化处理后借助机器学习算法进行认知风格自动分类。实验结果表明:在进行同样时长的视频学习时,不同场认知风格的学习者表现出不同的视觉行为模式;场依存型学习者注视点较为分散,表现出有较多的扫视行为、较少的注视行为、较长的眼跳距离与较大的瞳孔直径变化,信息搜索效率较低;而场独立型学习者有着较为密集与定向的视觉注意模式,信息搜索效率更高。对5种机器学习算法进行性能对比后发现,逻辑回归算法的分类效果最好,准确率达到89.01%,Kappa值达到0.774。该认知风格自动化分类模型既可用于智能学习系统的课程资源优化设计,也可用于个性化学习路径的推荐。未来可整合更多生理数据,通过不同模态数据之间的信息互补,提升数据分析的准确性以及对学习者认知能力评估的可靠性。

2003—2023年我国自动标引研究及实践进展

[目的/意义]对2003年以来我国自动标引的研发现状进行总结并预测未来发展动向,以期为文献自动标引实践的发展提供借鉴和参考。[方法/过程]通过文献调研和相关案例回顾,系统梳理2003—2023年我国文献自动标引的系统研发及典型应用,具体从自动主题标引和自动分类标引两方面展开。[结果/结论]自动标引发展面临不少现实问题,今后自动标引研究及实践应聚焦于技术上重点突破中文自动分词的语言分析问题、研究和探索更高效的语料库智能学习机制、集成化开发多媒体信息自动标引方法、多方联动构建文献自动标引效果的评价体系与监测机制。

中国家用车辆智能化转型与科技储备

智能车辆己经成为世界车辆工程领域研究的热点和汽车工业增长的新动力,很多发达国家都将其纳入到各自重点发展的智能交通系统当中。2023年,我国预计智能汽车新车市场占有率将超60%,成为行业市场新的经济增长点。而家用车辆作为多功能交通运输载具,整车制造及零部件配置,将会适应智能化转型与发展。

基于RFID技术的无人图书馆还书自动分拣方法

为实现图书馆还书的准确抓取,避免书籍错误分类问题的出现,提出了基于RFID技术的无人图书馆还书自动分拣方法。根据RFID读写器的连接形式,定义书籍信息传输协议的作用能力。通过完善数据发送流程的方式,分析了还书分拣设备的应用原理。在此基础上,按照分拣装置选型标准,查找必要的还书信息。再盘点相关统计数据,完成图书馆还书的自动分拣,实现了基于RFID技术的无人图书馆还书自动分拣。实验结果表明,与普通机器分拣方法相比,RFID技术作用下的自动分拣方法在相同时间内能够准确抓取的书籍数量更多,可有效解决无人图书馆系统存在的书籍错误分类问题。

基于DE-SVM的穴盘苗自动取苗机构故障诊断方法

为解决穴盘苗取苗机构早期机械故障识别困难的问题,提高故障诊断的准确率,提出一种基于DE-SVM的穴盘自动苗取苗机构故障诊断方法。首先,采用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)、变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)等预处理方法挖掘潜藏在取苗机构原始振动信号中的故障信息;其次,分别从原始振动信号和预处理信号中提取时域统计特征,再运用距离评估(Distance Evaluation,DE)技术获得表征取苗机构故障的敏感时域统计特征,构建特征向量序列;最后,结合支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类算法对取苗机构运行状况进行识别。室内试验结果表明:此方法可有效区分取苗机构滑道故障、凸轮故障、弹簧故障和正常状况等4种工况,具有运算复杂度低、识别准确率高的优点,可为自动移栽取苗机构工况监测提供一种参考。

智能化标准电缆清册技术在90MW风电项目中的应用

阐述一种智能化标准电缆清册技术,可借助计算机软件辅助进行电缆清册设计,且具有自动纠错、长度自动计算、电缆型号自动分类等功能。

基于激光成像技术的电气设备故障自动分类研究

传统方法检测电气设备故障时,存在检测准确率低、耗时长的问题。为此提出基于激光成像技术的电气设备故障自动分类方法。对电气设备图像进行对比度拉伸处理,并采用滤波对其进行去噪处理,以提升对设备故障区域的检测能力,即故障区域在激光图像中亮度过大;利用脉冲耦合神经网络,将处理的激光图像过亮区域进行提取,获得电气设备故障区域,可通过激光图像中故障区域的亮度,实现电气设备故障类型的诊断和自动分类。真实验证明,研究方法的故障诊断性能较高,分类结果较为准确,且实现了非人工故障识别和分类,分类运行时间明显缩短。

基于自适应人脸切割的三维人脸识别算法

为克服表情变化对人脸识别的影响,提出了一种基于自适应人脸切割的三维人脸识别算法.首先,采用一种自动预处理技术来去除离群点、填补孔洞和归一化姿态,以提高三维人脸数据的质量;其次,通过简化meshSIFT特征的规范化方向并加入形状直径函数描述符,讨论了方向分配和特征描述符的设计问题,改进了meshSIFT特征;最后,通过运用字典构造、压缩与自适应区域切割稀疏分类,提出了一种基于多任务稀疏表示分类最小残差和的自适应人脸切割算法.FRGC v2.0人脸数据库上的实验分析结果表明,所提算法对三维人脸识别具有较高的识别率.

基于RFID的水果包装和自动配送系统研究

介绍了RFID技术和物流配送的概念,完成了水果包装模块和基于RFID的自动配送系统的设计,实现了一套基于RFID的水果包装和自动配送系统。系统可以完成水果分类包装、贴RFID便签,以及识别和跟踪整个获取和供应链的信息,能够大大节省时间和减少人工成本,简化物流配送过程和提高配送效率,具有较强的应用价值。

第二次土地调查计算机解译探讨

全国第二次土地调查以农村为重点,调查方法主要是人工内业判读加外业核实,不仅效率低,而且造成经济负担。随着遥感技术的发展,计算机解译技术也日趋成熟,本文以尖扎县遥感影像为例,用最大似然法分类技术,对土地利用现状的计算机自动分类做了初步研究。

基于安全充分捕获技术的多时钟数字系统测试矢量生成

针对多时钟数字系统提出了一种新颖的产生测试矢量的方法——安全充分捕获技术(Safe and CompleteCapture Technology,S&CCT).该方法对电路系统中的时钟按照一定的标准分为等效时钟和串行时钟,然后确定正确的时钟捕获顺序.使用并发故障模拟器从逻辑上和时序上对生成的测试矢量进行仿真,测试矢量生成器使用该仿真信息,以避免生成失效测试矢量.实验证明,S&CCT与传统方法相比,测试矢量数目减少50%左右,不仅大大减少了测试矢量的数目,对电路的硬件开销也几乎没有影响.

基于HIS数据的药源性心律失常自动监测模块规则建立与验证

目的:在临床ADE主动监测与智能评估警示系统-Ⅱ(ADE-ASAS-Ⅱ)中建立药源性心律失常自动监测模块,探究药物与心律失常的关系,为临床合理用药提供参考。方法:建立心律失常模块的关键词词集,采用文本分类技术识别提取上述词集,优化报警规则;扩大监测样本量,对阳性患者的性别、年龄、相关药物等数据进行分析以验证模块。结果:最终确定关键词28个,模块最佳设置条件的阳性预测值(PPV)为10.82%,召回率(R)为99.18%。利用该模块监测患者33007例,其中阳性622例,发生率1.88%,PPV7.88%。65岁及以上患者占比50.32%;涉及药物共64类、133种,以喹诺酮类抗菌药物、钙通道阻滞剂、抗真菌药物为主;药源性心律失常类型多样,主要是期外收缩、心动过速、QTc间期延长。结论:本研究构建的药源性心律失常自动监测模块,可以高效、精准、快速获取真实世界大样本用药人群中的目标病例。监测结果显示住院人群发生药源性心律失常属于常见,相关患者的年龄分布、药物类别、类型分类等与有关研究结果基本一致。

广东省科技咨询专家的管理

科技咨询专家是科技项目评审评估、政策咨询的重要参与者,其意见对科技决策有决定性作用。在总结广东省科技咨询专家管理现状的基础上,分析广东省在科技咨询专家管理过程中遇到的问题及其原因,探讨相关政府部门、行业专家管理经验,提出进一步加强广东省科技咨询专家管理的4点建议:一是进一步完善管理制度,二是编制相关规范、指标和标准,三是通过共建共享实现自动管理专家信息,四是利用信息技术创新专家管理工作。

基于视觉传达技术的交通标志图像智能识别

针对当前交通标志图像识别错误率高、识别实时性差等缺陷,以提高交通标志图像识别准确率为主要目标,提出基于视觉传达技术的交通标志图像智能识别方法。首先,采集交通标志图像,并根据视觉传达技术对图像进行预处理,提高交通标志图像质量;然后,从交通标志图像中提取识别特征,并采用机器学习算法中的支持向量机对交通标志图像进行自动分类和智能识别;最后,采用交通标志图像识别的数据集进行仿真模拟实验。结果表明,所提方法提高了交通标志图像智能识别的正确率,识别速度大大提升,交通标志图像智能识别结果明显优于当前其他方法,具有更高的实际应用价值。

一个识别零件几何与工艺特征的自动分类系统

提出了一种在成组技术中应用模糊综合评判理论识别零件几何与工艺特征、进行计算机辅助零件分类的新方法，据此设计了自动分类软件。本法是根据零件本身间的相似性自动分类，不需建立一套分类用编码系统，也不需事先设定假想零件。对不同的分类要求，修改各种输入信息很方便，具有柔性。本文对２３００个航空附件回转类零件作了试验分析，讨论了特征抽取，目标类别，权级、权重分配，模糊关系矩阵计算，及自动分类应用软件设计．本软件是在ＩＢＭ－ＰＣ微型计算机上用Ｆｏｒｔｒａｎ－７７语言实现的，分类结果满意，自动分类正确率达９０％以上。本软件设计方法也适用于设计管理部门．

汽车自动驾驶技术现状剖析及发展趋势研究

自动驾驶技术是汽车"电动化、智能化、网联化"三大技术发展趋势的必然要求和结果。自动驾驶到达高级阶段后,将极大地解放人类驾驶特别是长途驾驶对自身精力、体力、经验、智力的严重依赖,体验到无与伦比的乘车体验,从而实现人类追求极限、追求卓越的极大突破。汽车自动驾驶技术需要材料学、设计学、制造学、信息处理与融合科学、通信学、软件学、测试学、统计学、运筹学、法学、管理学等多学科、多领域技术的提升和突破。本文将对自动驾驶的研发现状、最新成果,并进行发展趋势分析和展望。

面向对象自动分类技术在第三次国土调查中的应用

在第三次国土调查过程中,不再是单纯地运用传统测绘方式进行土地测量,而是融入了一些先进的科技技术进行调查。论文主要针对基于面向对象自动分类技术在第三次国土调查中的应用进行探究。

基于文本分类技术的智能机器学习文字自动识别

针对传统的智能机器学习文字自动识别方法存在的识别率较低的问题,开展了基于文本分类技术的智能机器学习文字自动识别方法的设计.首先结合文字自动识别流程,采用建设网络蜘蛛爬虫的方式过滤文本特征值,实现基于文本特征值的文字自动分类.其次,采用分层处理的方式进行文字的自动提取.同时建立特征化文本数据库,为多元化文字提供存储方式,实现文字特征量的自动识别.最后通过设计实验的方式验证,设计的方法比传统方法对文字的识别率要高,为文字识别领域的发展提供了发展方向.

基于入侵响应的计算机与网络攻击分类法

基于入侵响应提出了一种计算机与网络攻击分类法,以在自动入侵响应过程中建立响应和攻击的一一对应关系。在分析攻击分类法的现有研究成果和入侵响应特定需求的基础上,该分类法将攻击分为三大主要维度,并从响应的角度对它们进行了细分。第一维定位于对攻击源的划分,第二维覆盖攻击者所采用的各类攻击方式,第三维关注攻击的危害。通过采用该分类法,在AIR系统中成功建立了攻击与响应的对应关系。经对典型攻击的应用验证,检验了其实用性与可行性。

基于多媒体图像技术的招贴信息自动分类方法研究

针对当前方法在对海报招贴信息进行分类时由于采用的特征提取方法没有实现特征词有效降维,导致查准率、查全率和综合评价值水平较低,提出一种基于多媒体图像技术的海报招贴信息自动分类方法,在原有的信息增益算法基础上,充分考虑海报招贴信息特征词频数在类间、类间位置分布以及类内词频对分类结果的影响,采用修正后的信息增益算法对海报招贴信息进行特征选择,大大降低了海报招贴信息特征维数;在此基础上,利用多媒体图像技术中的经典朴素贝叶斯算法对海报招贴信息特征词进行分类,在分类研究过程中对海报招贴信息特征词先验概率进行去除,同时在特征词后验概率计算过程中引入放大系数得到分类函数,利用得到的分类函数对海报招贴信息进行最终分类。实验结果表明,所提方法不仅能够有效降低海报招贴信息特征维数,而且在查准率、查全率和综合评价指标上均优于对比方法。