简介：随着城市智能化的发展,12345民生服务热线成为广大市民表达诉求的重要渠道之一.民生服务热线所收集的数据蕴含了丰富的当地社会热点,这些文本数据往往具有长度不一、信息量大等特点,而城市诉求管理需要一种高效的分类方法来处理这些热点问题.在此首先阐述文本挖掘中的关键技术,在此基础上研究开发一个针对民生服务热线文本的民生热点挖掘系统,系统主要分为文本预处理、文本智能分类、民生热点挖掘三个功能模块,并借助可视化技术快速准确地分析出群众当前关心的热点,及时处理群众的诉求,使之有助于政府对社会民生建设的管理.

简介：软件的图形用户界面(GUI)的视觉设计影响着用户的使用体验.在没有既定标准的情况下,测试人员对GUI评分的主观性和大量的重复性工作,会造成GUI测试的评分偏差和效率低下.针对上述问题,本研究工作构建了基于云平台的软件GUI自动测试系统,分别使用HOG+SVM模型和AlexNet模型对GUI图像进行特征提取并分类.考虑到软件GUI数据样本量小,提出利用迁移学习策略改善AlexNet网络的性能.针对用户的多样性和算法对计算性能的需求,GUI自动测试系统部署在云平台上,用户可以对软件GUI进行实时评估.实验证明,系统用于GUI自动测试具有良好的性能,并且可以避免主观因素的影响以及减轻软件测试员的工作量.

简介：针对深层超限学习机算法在网络层数较浅时样本特征利用率低,和网络层数较深时样本特征经高层抽象后有效性降低的问题,本文提出了两种密集连接的多层超限学习机算法:Dense-HELM和Dense-KELM.这种密集连接的网络结构,使样本特征信息在层与层之间被充分利用,能够在不增加网络深度的情况下,显著提高算法的识别精度.最后,对文中提出的两种算法在20组基准数据集上进行实验,结果显示:本文提出的算法可以显著提高算法的识别精度,减少算法的训练时间,这表明所提出的算法具有有效性和实用性.

简介：针对在不同的摄像头场景下,光线、摄像头参数的差异较大使得行人重识别困难的问题,提出一种基于距离度量学习的方法进行行人重识别.该方法首先为每一对摄像头学习一个距离度量模型.其次,根据上述因素的影响强度为这些度量模型赋予相应的权值.最后,对度量模型与其相应权值的乘积进行累加与优化,得到最终的距离度量模型.经过在两个公共数据集中进行行人重识别实验,其结果显示所提出的方法能够提高行人重识别的正确率.

简介：单隐层前向神经网络的学习能力是有限的.特别地,作为分类器,单隐层前向神经网络对于图像的复杂信息和不同图像之间的细节信息很难学习和处理.文章借鉴深度神经网络的思想,将单隐层矩阵输入的神经网络拓展到多隐层神经网络,并采用传统的反向传播算法对其训练并给出学习算法.通过多个数据库的实验对比,结果显示所提出的算法具有良好的效果.

简介：Inductivelycoupledplasmaatomicemissionspectroscopy(ICP-AES),pioneeredbyVAFasselandSGreenfieldwiththeinspirationfromReed,isoneofthemostexcitingdevelopmentsinanalyticalinstrumentationsince1960’s.Itcandetermineabout70elementsontheperiodictablewithbetterprecisionandequalorbettersensitivitythanthatobtainedwithflameatomicabsorptionspectrometry(FAAS).Inaddition,certain"difficult"elementsforFAAS,suchasAl,B,C,P,SandTi,etc.,canbeeasilydeterminedbyICP.TheICPisnotonlyaveryusefulexcitatiomsourceforAES,butalsoaveryusefulsourceforatomizationinatomicfluorescencespectrometry(AFS)andforionizationinatomicmassspectrometry(MS).Thislecturedeals

简介：人脸识别已经广泛地应用于日常生活中,作为关键技术之一的人脸清晰度评价成为了热门的研究课题.然而,传统的手工提取特征的方法在效果和鲁棒性上都有所欠缺.为此,我们运用卷积神经网络实现特征的构造和选择,有助于提高评价结果的准确率.同时针对网络复杂、参数过多和耗时长等问题,还提出将传统的卷积结构改造成双卷积层结构的方法来提升计算速度.经过大量的实验表明,本文提出的人脸清晰度评价算法能够准确地进行人脸清晰度的评估,并且具有较快的处理速度.

简介：自智能交通系统出现以来,汽车驾乘员的安全带检测一直是备受关注的研究课题.依据城市道路的交通卡口监控数据,研究一种基于深度学习的汽车驾乘人员安全带检测算法,能够准确识别驾驶员是否佩戴安全带.通过对卡口图片进行人工标定,并运用深度学习方法训练两个检测器和一个分类器,最终实现安全带的快速定位和分类.本文提出的方法在城市道路卡口采集的图像上检测效果较好.

简介：人群分析在模式识别和机器学习领域内是一个非常有趣的课题.人群小群体成员之间的主从关系检测为视频监控和计算机视觉领域打开了新的视野.同时,小群体主导者的检测也是人群分析的重要组成部分.文章提出一种结构化SVM的学习框架,并结合行人的时间滞后分析特征和行人位置关系特征对小群体主导者进行预测.实验结果表明,本方法在人群分析数据集下取得了很好识别效果.

简介：针对传统窃电检测算法辨识度低、数据处理复杂度高以及不能为现场排查提供准确依据的问题,在深入分析窃电原理和窃电手段的基础上,提出一种用于疑似窃电判别的离群点算法优化模型,该模型结合电量波动率和改进的基于距离的离群点挖掘算法完成窃电用户辨识.最后利用实际采集的数据,通过MATLAB计算分析验证表明,该模型不仅提高了窃电嫌疑点挖掘的准确度,还在很大程度上提高了反窃电工作的效率.

简介：利用某些晶体能束缚高能载体的特点,建立一种可以快速鉴别经过辐照处理的茶叶的方法。该方法系采用特定光源刺激受过辐照处理的样品,使其包含的高能电子受激发而释放特定光子,被仪器所检测。研究结果表明,该方法可以有效的鉴别经过辐照处理的茶叶样品。

简介：在视频编码器中，软判决量化可获得最优编码性能，但其中维特比算法会导致严重的系数间串行处理依赖．比较而言，基于死区的硬判决量化算法率失真性能有所损失，但不存在系数间依赖，且非常适合硬件并行流水处理．今采用离线统计的方法，分析余弦变换系数的分布情况，量化余数对量化的具体影响，构建了基于余弦变换系数分布参数，量化余数的自适应偏移模型．基于该模型提出一种内容自适应的硬判决量化算法．仿真结果表明，该算法在保证并行化处理的条件下，其编码性能相比于传统的硬判决量化有一定的提升，可接近软判决量化算法性能．

简介：域自适应算法是一种能有效解决训练集（源域）和测试集（目标域）样本分布不一样但是具有相关性的方法.文章提出一个跨领域分布适配超限学习机（DDM-ELM）用于解决域自适应问题.DDM-ELM旨在基于超限学习机的框架下,充分利用丰富的有标签源域样本和无标签目标域样本,得出一个精确的目标域分类器.具体来说,DDM-ELM同时满足以下目标：1）最小化源域样本的分类误差;2）通过最小化投影最大化均值偏差来有效减小源域和目标域的分布差距;3）利用目标域样本的流形正则化来探索目标域样本的几何机构特性.这使得DDM-ELM能在同时继承超限学习机优点的前提下更加适合于目标域样本.经过大量的实验结果证明,相比于几种先进的域自适应方法,DDM-ELM在分类准确率和效率上均有所提高.

简介：设计了一种数字温度计,由单片机STC89C52、温度传感器DS18B20、四位一体共阳极数码管、按键、报警模块、升（降）温模块及电源模块组成.提出了由单片机与温度传感器组成的硬件设计方案,软件系统包括主函数、LED驱动子程序、温度设置子程序、报警处理子程序以及DS18B20温度采集子程序等部分.利用恒温槽和二等标准铂电阻温度计对数字温度计做了静态校准.最后评定了温度示值校准结果的不确定度.

简介：在数据驱动的集中式空调系统故障诊断过程中，特征选择是一个必要的预处理．选取重要的特征作为分类依据，无论是从经济的角度还是对故障的有效判断上，都具有非常重要的意义．现采用不同的特征选择方法对一组冷水机组故障数据进行特征选取，并利用支持向量机完成分类，最后通过对比分析获取冷水机组故障诊断中最重要的特征子集．

简介：本文介绍眼镜片的识别和球面镜片的几种测定方法.在实践检测过程中镜片的光心距离要等于瞳距,绝对不能有误差,否则就会影响眼睛的视力,产生各种疾病.

简介：广义空间调制-多输入多输出（GSM-MIMO）模型中传输天线组合由传输的信息序列随机激活,即会产生传输天线信道性能不理想的情况,将大大削弱系统性能.同时,在检测时因对所有组合情况进行遍历使复杂度呈指数上升.结合索引思想提出了广义索引调制技术（generalizedindexmodulation,GIM）,即在GSM系统的基础上将传输符号标记的索引与天线索引结合构造成新的传输符号,再利用天线选择算法传输.与GSM相比,解决了信道随机分配所带来的不良影,由于GIM构造符号的多样性传输速率有2比特以上的提高,同时接收端的检测复杂度在多天线时有50%的下降.广义索引调制更适用于衰落区分明显的传输信道.

简介：体积弹性模量是液压系统的一个重要参数,制动液中含有气体会对液压制动系统的稳定性、刚度以及响应时间等造成很大影响,因此分析含气制动液的体积弹性模量很有必要.文中对比分析了其他学者提出的有效体积弹性模量理论模型,并结合液压制动系统自身的特点、理想气体状态方程、亨利定律和质量守恒定律等,分析推导了气体在制动系统工作过程中发生压缩和溶解两个过程情况下,制动液的有效体积弹性模量理论模型.从文中的理论模型研究,可以明显看出初始含气率越高,制动液的有效体积弹性模量越小.

简介：本文介绍以AT89C52单片机为主控核心，采用电机驱动方式切换被测样品，有供样方式切换、测量时间设置、显示样品号等功能，广泛适用于各种固相、液相分析仪的自动供样。

简介：线性差动变压器(LinearVariableDifferentialTransformer,LVDT)采用初级线圈激励电压作为相位参考来计算输出,会产生信号抗干扰能力弱、数据失真、软件补偿繁琐、工作量大等问题.本研究设计了一种基于LVDT传感器的在线测量系统,以输出的次级信号差值与和值的比例,作为工作原理的在线测量电路,不仅解决了上述所产生的缺陷,使得数据测量更准确;还开发了WiFi串口代替引线传输数据,为产品测量建立了网络数据库,以方便溯源.实验结果表明该系统不仅稳定,而且相对误差减小了9.7%,能满足在实际使用中的设计要求,验证了该方法的有效性.