简介:摘要:随着互联网技术的不断发展,具有扫描以及拍照功能的智能设备的日益普及,人们可以随时随地的扫描或拍照出图像,各类图像的规模呈现出爆炸式地增长。现今办公环境提倡绿色环保的无纸化办公,大量文档被制作成数字图像,数字图像文档处理技术产生了大量的需求。在司法领域,同样提倡无纸化流程,司法工作者需要面对数字图像卷宗。严谨是司法行业的特点,生产数字卷宗的同时,难免因为人工原因产生一些重复的文档,这有悖于司法行业的要求,所以使用图像技术进行图像卷宗文档的去重就显得尤为必要。我们提出了一种基于深度学习卷积神经网络的方法,对司法卷宗图像进行自动去重。在实验中,我们的方法F1值达到了97.83%,准确的筛查出了重复卷宗,提升了司法数字化办公的可靠性。
简介:摘要: 比特币依靠密码学的方法加密和验证保证货币流通环节的安全,依靠整个P2P网络的分布式数据库记账,每个用户都可以查询到所有比特币的交易记录,比特币交易记录被设计成一种“匿名”的记录形式,保证了用户交易的隐私性。但匿名性特点也为犯罪分子提供了极大的便利。本文研究其去匿名化技术。
简介:摘要:如今电梯已成为人们的生活中必不可少的室内交通工具,但是近年这种交通工具因为门系统故障引起了很多人员伤亡事故。为了确保电梯安全可靠的运行,文中对电梯门系统进行了故障预测。针对电梯门系统故障类型:电梯启动门不关、电梯开关门时门扇振动大、到达指定层不开门不关门。将三种故障类型作为预测模型的输出。引起故障的原因有8个,其作为输入。运用粒子群算法(PSO)与BP神经网络相结合建立模型,通过MATLAB仿真,仿真结果表明PSO-BP神经网络算法在电梯门系统故障预测中具有可行性。
简介:摘要: 依据某复杂薄壁件铸造的特点,建立了基于粒子群算法( PSO )优化反向传播神经网络( BPNN )的某复杂薄壁件质量评估模型。首先介绍了 PSO 算法和 BP 神经网络的基本原理;然后接着构建了 PSO-BP 神经网络质量评价体系,最后对评估模型进行了方针验证。仿真结果表明,该评估模型可以对某复杂薄壁件的质量进行有效的评价,可以较好地指导工艺参数优化。