基于特征权值系数算法的网页分类方法研究

为了提高网页搜索的效率，提出了一种基于特征权值系数算法的网页分类方法。提取网页特征，计算不同网页特征的权值系数，从而实现网页分类。实验证明，这种算法能够对网页进行准确分类，从而提高了网页搜索的效率。     

基于领域本体的个性化交互式语义智能搜索方法研究

文章针对传统搜索方式中存在的不足,利用领域本体和语义网,结合自然语言处理技术构建个性化交互式语义智能搜索方法。通过实验验证该方法可以有效的提高检索准确率和检索时间。     

基于角度距离损失与小尺度核网络的表情识别

针对人脸表情类内差异大、类间相似度高导致识别率低的问题,提出了一种基于角度距离损失与小尺度核网络的表情识别方法。网络基于3×3卷积核,在网络中加入融合空间金字塔注意力的点积残差块,引入Dropblock正则化,并提出了低层特征掩膜化。该模型低层特征具备高层特征的语义信息,而且参数量较少,结构简单有效。训练时,使用提出的基于角度距离损失函数监督神经网络学习,提高了网络的类间特征分离和类内特征聚类的特征判别能力。实验结果表明,该方法在CK+和FER2013数据集上识别准确率分别达到了97.88%和72.81%,具有较强竞争力。此外,消融实验表明所提出的改进方法可提高表情识别率,进一步验证了其有效性。     

Facebook开挖社交链 谷歌小心!

1月中旬,Facebook在公司推出社交图谱搜索工具Graph Search,可以让消费者搜索Facebook站内的信息,被认为是对谷歌代表的网页搜索的新挑战。和网页搜索不同,网页搜索主要是提取关键字,并尽可能提供与关键字匹配的搜索结果,在"图谱搜索"中你可以结合短语(比如:我在纽约的、喜欢Jay-Z的朋友)查找一类人、一个地方、图片或其它内容。第一版"图谱搜索"专注于四个方面:人、照片、地点和兴趣。     

基于案例推理的航天测控设备故障诊断

针对航天测控设备故障诊断难度日益增大的问题，将基于案例推理方法应用于设备故障诊断中。首先提出用故障信息规范描述、特征属性集和属性字典的三元组合结构来表示案例的方法，利用数据库管理系统建立故障案例库；然后通过对目标案例的特征属性集元素进行删补及位序调整，构造出与源案例特征属性集同构的特征属性阵列，以此计算案例的局部相似度；最后利用最近邻搜索策略计算案例间的全局相似度，完成对目标案例的搜索和问题的求解过程。应用实例表明，该方法案例表示结构清晰，易于建立案例库，能快速获得故障问题的解决方案，且诊断精度较高，有效提高了设备故障诊断效率。     

企业级的搜索：少数派的游戏

把搜索的概念引入到企业内外部信息的整合，并采用自动的方式进行搜索，这样便形成了企业搜索。饶有兴味的是，企业搜索市场的大部分市场份额却集中在了极少数几家企业手中，前4家企业占据了近80％的市场份额。     

面向合作伙伴选择的中文Web信息获取系统研究

本文研究应用WEB信息抽取技术在互联网上主动搜索合作伙伴的理论与方法,提出了面向合作伙伴选择的中文Web信息获取系统的总体架构,并分析了实现该系统的关键技术—基于元搜索的网页搜集、基于样本公共特征的企业主页过滤、基于模式的企业信息抽取,并对这三个关键技术进行了详细的介绍。最后,按照作者提出的思想,编程实现了一个面向合作伙伴选择的中文Web信息获取原型系统,利用该系统验证了作者所提方法的可行性及证明了该方法的准确性。     

基于美团在线评论的付费自习室评价研究

随着共享经济的发展,付费自习室在全国逐步推广,但作为新兴行业付费自习室的发展并不完善,基于在线评论能够客观全面地反映市场需求实现的程度,对付费自习室的发展有着借鉴意义。因此,本文通过收集美团平台中付费自习室的在线评论,进行情感倾向分类、语义网络分析和潜在主题分析,建立正面、负面评价的词频联系,提取潜在主题,最后得到消费者对付费自习室的满意点与抱怨点,并对付费自习室的发展提出建议。     

基于三维特征的雷达信号脉内调制识别

针对低信噪比条件下雷达信号识别算法对噪声敏感的问题，提出了一种基于三维特征的雷达信号脉内调制识别算法。该方法通过提取信号的差分近似熵、调和平均分形盒维数和信息维数特征组成三维特征向量，使用遗传算法优化的BP神经网络分类器实现雷达信号的分类识别。仿真结果表明，所提取的三维特征在信噪比为-4~10 dB变化范围内具有较好的类内聚集度和类间分离度，可以实现对不同雷达信号进行识别，证实了该方法的有效性。     

基于本体的电子政务领域智能搜索引擎研究

在电子政务领域虽然我国的起步较晚,但是近几年取得的进步确实惊人的。为了使电子政务领域的公文检索更好地为决策支持服务,针对同时提高电子政务用户检索电子政务文档查准率和提高检索查全率的问题,文章提出了一种新的智能检索方法,该方法采用基于本体和语义推理相结合的方法,通过语义相似度和相关度的计算,并利用语义推理实现了相关信息的语义融合。文中最后给出了一个实验,实验结果表明该方法在检索结果集的查全率和查准率都有提高。     

基于小波变换的钞票识别

提出一种基于Gabor小波特征提取的钞票识别算法。基于钞票印刷图像的纹理特性，从钞票图像中选取采样点，利用Gabor小波提取采样点的领域特性作为特征。选用统计模型作为分类器，用提取到的特征作为输入。取第五套人民币作为实验集进行了实验，实验结果表明方法的有效性，能正确识别实验集的全部样本。     

利用状态数据的无人平台测控协议逆向分析方法

针对无人平台测控数据通信安全问题，提出了一种测控协议逆向分析模型。模型采用数据挖掘方法对通信报文中的协议格式和语义信息进行分析，主要采用改进BF(Brute-Force)算法和AP(Affinity-Propagation)算法进行模式串匹配和关联规则提取，以提取协议初步格式；采用序列比对技术中改进SW(Smith-Waterman)算法，结合监测状态数据对格式和语义信息作进一步分析。通过仿真实验模拟协议逆向分析了所需要的无人平台与基站的通信数据和雷达监测状态数据;根据协议逆向模型仿真试验结果可得到100%的协议格式识别率和90.9%的语义识别率，结果证明了提出的逆向分析模型的有效性。     

基于谱聚类的用户关联关系挖掘

为了从用户地理空间分布数据中挖掘用户间关联关系,提出了一种基于谱聚类的关联关系挖掘算法。首先定义了关联度,用以衡量用户之间空间分布的相似性,基于关联度构造相似矩阵,再利用谱聚类方法对用户进行聚类分析,聚类结果表征了用户的关联关系。采用Silhouette指标和聚类准确率来衡量用户关系挖掘质量,同时与传统的K-Means方法进行了比较,通过真实数据集实验,结果表明该算法在实验数据集上能达到90%以上的聚类准确率,证明方法有效、可行。     

基于模糊聚类的常规通信信号自动分选方法

为解决从干扰环境中自动分选出常规通信信号的问题，提出了一种基于模糊聚类的常规通信信号分选方法。该方法首先利用区分度函数确定最优的相关度阈值参数，然后利用模糊聚类算法对利用频域检测和测向得到的测量集进行信号分选，并对分选后的通信信号进行特征参数估计。实验结果表明，该算法能够在不做任何假定的条件下对常规通信信号进行正确分选，并对窄带信号的特征参数进行准确估计。     

基于逆注意力机制和像素相似度学习的图像分割

针对图像语义分割中目标边界容易混淆、定位不准以及边界不平滑问题，在Deeplab v2 Resnet-101网络的基础上引入提出的逆注意层与像素相似度学习层，构造了一种新的语义分割的网络结构，并设计了注意力层和像素相似度学习层的损失函数。首先，使用Deeplab v2 Resnet-101网络提取图像语义特征；然后，利用提出的逆注意力层修正预测网络的分割结果，同时，利用提出的像素相似度学习层解决边界不够平滑的问题；最后融合两者分割的结果，得到语义分割的结果。在PASCAL-Context上取得了像素准确度76.2%、像素平均准确度59.7%、平均IoU(Intersection over Union)准确度指标49.9%的结果，在PASCAL Person-Part、NYUDv2、MIT ADE20K数据集上分别取得了平均IoU准确度指标69.6%、42.1%、44.38%的结果，与已有的主流方法相比，所提算法能够提升语义分割的精确度，验证了算法的有效性。     

基于关联性的目标动向热点分析

为了从海量传感器数据中及时发现重要目标的动向,提出了一种目标动向信息表征及关联方法,即从多源异类传感器获取的信息中抽取出目标关联要素进行动向表征,利用语义决策树实现动向要素聚类,通过知识规则进行关联匹配扩展,从而发现目标动向的热点,并进一步统计分析目标活动规律与发展趋势。实验表明所提出的基于关联性的目标动向热点分析算法准确率高,具有实用价值。     

结合词性的短文本相似度算法及其在文本分类中的应用

针对基于语义的短文本相似度计算方法在短文本分类中准确率较低这一问题，提出了结合词性的短文本相似度算法(GCSSA)。该方法在基于hownet(“知网”)语义的短文本相似度计算方法的基础上，结合类别特征词并添加关键词词性分析，对类别特征词和其他关键词的词性信息给定不同关键词以不同的权值系数，以此区别各种贡献度词项在短文本相似度计算中的重要程度。实验表明，该算法进行文本相似度计算后应用于短文本分类中较基于hownet的短文本分类算法在准确率宏平均和微平均上提升4%左右，有效提高了短文本分类的准确性。     

国内碳达峰、碳中和领域研究主题挖掘与热点探究

中国向世界宣布碳达峰、碳中和目标体现了应对全球气候变化的大国担当。自双碳目标提出以来,围绕碳达峰、碳中和的研究成果激增,对现有文献进行数据分析可以凝练研究主题,识别当前的研究热点与不足。本文以中国知网期刊数据库双碳相关文献为研究对象,采用系统聚类方法对413篇精选文献进行聚类,形成13类研究主题。为解读主题内涵,计算202个高频关键词对13类主题的信息增益,选取各主题信息增益前五位的关键词对主题内涵进行解析。研究结果如下：全球气候治理与实现绿色发展是当前双碳领域的热点主题;其他研究主题包括传统产业转型升级,碳捕集、利用与封存,双碳政策工具,碳减排与达峰路径,区域碳达峰,可持续发展,新型电力系统,海洋碳汇。其中,碳捕集、利用与封存和海洋碳汇相关研究成果较少,需进一步加强研究。     

论网页设计的布局及色彩搭配

网页设计就是依据网站宗旨，把造型、结构、信息、色彩等视觉元素有机地统一在网页中，并对网页风格等进行整体设计。其目的主要是利用造型的原则和规律，合理的分配和排列文字、图形等视觉元素，以便准确、系统、有效地传达信息。     

结合多源特征与高斯过程模型的SAR图像目标识别

针对合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）图像目标识别问题，提出结合多源特征和高斯过程模型的方法。分别利用主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）、非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization，NMF）以及单演信号提取SAR图像的特征矢量，并将它们串接为单一矢量。三类特征从不同角度描述SAR图像目标特性，从而为目标识别提供更为有效的信息。决策分类过程采用高斯过程模型进行多元分类，基于融合特征矢量获得概率意义上的最佳决策。实验中，采用MSTAR数据集设置3类目标、10类目标、型号差异以及俯仰角差异识别问题，结果验证了提出方法的优越性能。