负面评论引导的高维多元数据可视分析系统

随着互联网平台以及多用户社交网络的成熟,群体用户消费体验的参考价值日趋扩大,在海量评论数据中,负面评论对企业和消费者的参考价值更为突出,有效的面向负面评论的可视分析是有必要的.针对评论数据高维多元的特征,为了给企业和消费者提供全新的评论分析视角,以负面评论为切入点,给出负面评论的划定范围,提出了一个交互式的可视分析系统.首先,利用情感分析和意见挖掘方法处理用户评论数据,并提出评论个体影响力差异量化方法;其次设计了主题情感波纹图、评论比较视图等一系列交互式可视化表示方法,利用动态交互式方法构建多维度关联视图探索影响负面评论产生的因素,负面评论产生的原因及其个体化差异.3个案例的结果表明,所提系统是有效和实用的;同时,该系统还可扩展应用于其他领域的评论文本可视分析中.

时空多尺度关联特征融合的二维卷积网络细粒度动作识别模型

针对传统二维(2D)卷积网络提取时空特征尺度单一以及对细粒度动作数据集中帧与帧之间的远程时间关联信息利用不足的问题,本文提出时空多尺度关联特征融合的2D卷积网络细粒度动作识别模型。首先,为建模视频多尺度空间关联以加强对细粒度视频数据的空间表征能力,模型使用多尺度“特征压缩、特征激发”方式,使网络所提取空间特征更加丰富有效。然后,为充分利用细粒度视频数据时间维度上的运动信息,本文引入时间窗口自注意力机制,利用自注意力机制强大的远程依赖建模能力同时只在时间维度上进行自注意力操作,以较低计算成本建模远程时间依赖关系。最后,考虑到所提取时空特征对不同类型动作分类的贡献不均等,本文引入自适应特征融合模块,为特征动态赋予不同权重实现自适应特征融合。模型在2个细粒度动作识别数据集Diving48和Something-somethingV1上识别准确率分别达到86.0%和46.9%,分别使原始主干网络识别准确率提升3.8%和1.3%。实验结果表明,在只使用视频帧信息作为输入的情况下,本模型达到与现有基于Transformer和三维卷积神经网络(3D CNN)算法相当的识别准确率。

基于毫米波深度传感的抗伴生干扰的眨眼检测

眨眼检测在多种实际应用场景中起着关键作用,如眼病检测、人机交互、疲劳驾驶预防等。针对来自人体的伴生干扰会严重影响眨眼信号的特征提取问题,本文提出一种非线性独立分量分析框架的自监督深度对比学习方法来分离眨眼和伴生干扰。本文设计一个基于时间相关性的分离网络ES-Net1,该网络将具有时间相关和时间不相关的两个正负样本序列作为网络的输入,通过ES-Net1内部的特征提取器恢复眨眼和伴生干扰信号的时间结构,从而实现非线性混合信号的分离。本文基于TI公司的AWR1642毫米波雷达平台实现mmBlinkSEN原型系统,通过14 000组数据验证mmBlinkSEN的有效性。实验结果表明,在存在人体伴生干扰情况下,mmBlinkSEN对眨眼频率的检测精度高达88%。

低相关区互补序列集的构造方法研究

完备互补序列是一类具有理想相关函数性质的信号,在多址接入通信系统、雷达波形设计等领域具有广泛的应用。然而完备互补序列集合大小不超过其子序列数目。为扩展互补序列数目,该文研究了非周期低相关区互补序列集的构造方法,首先提出了两类有限域上的映射函数,进而得到两类参数渐近达到最优的低相关区互补序列集。该类低相关区互补序列集相比完备互补序列集具有更多的序列数目,在通信系统中可支持更多的用户。

基于现场可编程门阵列的水果识别系统设计

针对目前大多数水果识别系统实时性差和成本较高的问题,本文提出一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的水果识别系统。整体硬件设计包含图像采集、检测识别和显示模块。软件部分通过图像采集平台将水果图像存储至双倍数据率同步动态随机存储器(DDR3)控制模块,进行图像灰度化处理,并创造性地提出背景帧差法对水果图像进行分割。通过融合水果颜色和几何特征,实现对水果数量、颜色和种类的识别。整个水果识别系统在不同光照下对常见水果进行了测试。实验结果表明,水果平均识别准确率达到93.25%,识别速度约为16.67 ms,FPGA硬件资源消耗率仅占28.02%,可以满足实时性需求。

基于期望核密度离群因子的离群点检测算法

针对基于密度的离群点检测方法在不同分布的数据集上检测精度低的问题,提出了一种基于期望核密度离群因子的离群点检测算法。首先,引入k近邻和反向k近邻扩展邻域空间(ENS)代替传统的k邻域范围,更加全面地考虑数据对象的邻域信息;其次,在传统核密度估计(KDE)方法的基础上引入多元高斯函数,在扩展邻域空间内估计数据对象的密度,同时借鉴自适应核带宽的思想,更好地适应不同数据集的数据分布;然后,给出期望距离的概念,进一步区分局部离群点和位于低密度区域的正常点;最后,定义了期望核密度离群因子刻画数据对象离群程度。在人工数据集和真实数据集上对所提算法进行实验验证,并与部分传统算法进行对比,验证了所提算法的有效性。

特征增强与残差重塑的多重一致性约束半监督视频动作检测

一致性正则化半监督视频动作检测方法对原始数据和增广数据进行特征表示时容易引起两类数据间判别域偏差,导致判别结果无法拟合.针对该问题,文中提出特征增强与残差重塑的多重一致性约束半监督视频动作检测方法.首先,将基础动作特征描述子在时空维进行连续性增强编码,获取视频动作理解中至关重要的上下文信息.然后,在通过残差特征重塑模块获得多尺度残差信息的同时进行特征重塑.为了降低不同数据间的判别偏差,分别从分类特征与动作定位特征角度对原始数据和增广数据施加多重一致性约束,实现模型对增广数据和原始数据判别结果和特征表示的匹配.最后,在JHMDB-21、UCF101-24数据集上的实验表明,文中方法能有效提高少样本标记条件下视频动作检测准确度,具有较强的竞争力.

物质点法流固交互表面细节优化算法

为了增强现有物质点法流固交互中表面细节,同时改进大量固体粒子对其表面重建没有贡献的问题,提出一种高效的流固交互自适应物质点法.首先使用一种接触面离散积分点方法解决物质点法中出现的数值黏性伪影问题,实现流固移动接触面上粒子的自由滑动;然后引入自适应广义插值方法,在流体和固体的不同区域自适应地调整网格分辨率,增强表面细节;最后采用窄带仿射粒子网格方法,通过粒子重采样减少固体内部粒子数量,从而在节省内存空间的同时减少计算量.利用斯坦福开源模型进行多组消融实验,结果表明,与均匀背景网格物质点法相比,所提方法流固交互表面细节更丰富,消融实验场景下整体粒子数减少80%,平均模拟效率提高50%.

基于Agent的个性化信息服务系统的开发与设计

文章针对现有搜索引擎技术的不足,提出了一个个性化信息服务系统开发模型,并给出了该模型的工作原理,论述了该模型所采用的关键技术。

局部自适应学习基稀疏约束结合信息优先权选择扩散的迭代图像修复算法研究

图像修复的性能依赖于局部邻域信息的利用,同时要求修复的方向与结构性内容具有一致性,针对这两个关键问题,本文提出基于局部自适应学习基稀疏约束结合信息优先权选择扩散的迭代滤波图像修复思路。该算法首先学习丢失区邻域得到一组具有局部自适应性的稀疏基,然后沿着等照度线方向按照优先权选择扩散的顺序利用稀疏重构理论以这组基逐层投影重构丢失区域,通过迭代执行分层修复实现对丢失区域的渐进逼近。实验结果表明,该算法无论对于纹理图像、边界图像还是自然图像都可达到较好的效果,而且在峰值信噪比上优于已有文献的方法。

基于词平台汉字编码的文本信息隐藏算法

文本信息隐藏是版权维护的一种重要手段,针对现有算法存在信息隐藏量不足、鲁棒性不高及多数仅适用于英文文本等问题,提出一种基于词平台汉字编码的文本信息隐藏算法,运用标志位和编码变换规则实现密文信息的嵌入,在算法的信息隐藏量和鲁棒性上有较大提高,增强密文信息的安全性。理论分析和实验结果验证了该算法具有一定实用性。

信息集成技术在数字图书馆中的应用研究

分析讨论了数字图书馆中的信息集成技术:基于CORBA的集成,基于XML的集成,基于OAI的集成和基于知识的智能集成,并指出了各自的优缺点;给出了一个基于中介结构实现的数字图书馆集成系统。

柔性企业信息发布平台设计与实现

提出了软件柔性、柔点、柔度等相关概念,给出了如何构建柔性软件模型的方法,介绍了柔性企业信息发布平台的功能和实现 方法,给出了利用发布平台实现针对特定企业信息发布系统的构建流程。柔性企业信息发布平台可以大大提高信息发布系统的开发效率,使其更加灵活,以满足用户多层次、多用途和变化的需求。

地磁信息辅助的多维指纹室内移动轨迹映射方法

该文提出一种基于多维指纹地磁信息辅助的室内移动轨迹映射方法。利用Wi-Fi指纹获得初始位置,手机内置的惯性传感器指纹实时收集数据,结合室内平面图推算用户的瞬时位置;利用地磁感应器指纹实时收集行人真实位置的磁场数据,采用最小均方根算法校准移动设备的轨迹;利用规范向量和单位向量滤除预测错误的位置。实验表明,该文方法与现有的室内轨迹映射方法相比,在减小计算量的条件下提高了轨迹映射精度。

多观测样本联合信息加权稀疏表示分类算法

多观测样本分类问题中,同一对象的多观测样本均看作一个整体进行识别,其同等看待各个观测样本。考虑到其每个观测样本包含判别信息量不同,针对如何有效利用其可信度问题,提出基于观测样本联合加权稀疏表示多观测样本分类算法。首先将多观测样本分解成单样本,分别对各个样本进行稀疏求解得到其各自的稀疏度和残差,进而联合二者确定其相应可信度。然后给各观测样本进行可信度加权,重构出加权多观测样本。最后,再采用整体稀疏表示对其进行分类。在ETH-80物体数据库、CMU-PIE人脸数据库和BANCA数据库上进行大量对比实验,实验结果证明该算法的有效性,提高识别精度的同时使算法的鲁棒性得到保证。

建立规范的软件文档 提高软件工程化程度

针对目前我国软件工程化程度的现状及存在的问题,提出了一套规范的可操作性强的软件文档管理模式,并对软件文档规范化与软件工程化的关系作以论证,最后结合作者的实践给出评价。

基于小波分析与信息熵的DDoS攻击检测算法

DDoS(Distributed Denial of Service)攻击检测方法中,基于网络流量自相似性的检测方法作为一种异常检测方法,对网络流量变化情况比较敏感,检测率较高,然而同时也存在误报率较高的问题。对传统自相似方法以及网络中可能引起流量异常的事件进行分析,在此基础上提出一种改进的检测算法WAIE。WAIE采用小波分析的方法计算网络流量的Hurst指数并引入信息论中的信息熵对源IP地址的分散程度进行度量,根据初始阶段Hurst指数及熵值的变化自适应地设定阈值以检测攻击的发生。采用MIT林肯实验室发布的数据集以及实验室环境下采集的数据集进行实验,实验结果表明该算法能准确检测到攻击的发生。

基于元数据的柔性信息系统建模与实现

介绍数据柔性、数据柔性分析等相关概念。通过引入元数据,提出并建立数据柔性的层次模型和柔性数据的访问模型,以解决用户数据结构如何适应转化的关键问题。在数据柔性分析与建模中,提出以元数据为核心的软件设计方法,并将该方法和所建立的数据柔性理论应用于柔性软件信息系统的开发和软件工程实践中。

面向室内服务的中文语音指令深层信息解析系统

针对室内服务机器人的人机交互问题,对中文语音指令进行了深入研究,提出了一种基于概率/神经网络混合模型的深层信息解析系统。该系统由指令解析模块和深层信息提取模块组成,前者基于概率模型解析语音指令的有效信息,后者依据家庭环境神经网络模型,将有效信息中的服务对象或目标对象作为已知条件提取指令深层信息,旨在将指令所蕴含的深层信息显性化。构建了一般家庭条件下的实验环境进行了仿真实验,仿真数据验证了指令解析模块和深层信息提取模块的可行性;选取两类典型结构的中文语音指令,在该系统上进行深层信息解析实验,提取了准确的有效信息和深层信息。

融合多系统用户信息的协同过滤算法

为了提高新用户服务的预测准确率,提出一种融合多系统用户信息的协同过滤算法。该算法通过将多个系统的用户信息融合到低维流形中为用户寻找邻居和推荐项目,并介绍流形学习算法在推荐服务中的应用过程。通过对比实验,结果表明该算法比传统协同过滤算法能更有效、准确地为新用户提供推荐。