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6281.
基于BiLSTM-CNN串行混合模型的文本情感分析
总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有文本情感分析方法准确率不高、实时性不强以及特征提取不充分的问题,构建了双向长短时记忆神经网络和卷积神经网络(BiLSTM-CNN)的串行混合模型。首先,利用双向循环长短时记忆(BiLSTM)神经网络提取文本的上下文信息;然后,对已提取的上下文特征利用卷积神经网络(CNN)… …
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2020,40(1):16-22
6282.
基于自编码器和隐马尔可夫模型的时间序列异常检测方法
总被引:1,自引:0,他引:1
针对已有基于隐马尔可夫模型(HMM)的时间序列异常检测模型的符号化方法不能很好地表征原始时间序列的问题,提出了一种基于自编码器和HMM的时间序列异常检测方法(AHMM-AD)。首先,通过滑动窗口对时间序列样本进行分段,按照分段位置形成若干时间序列分段样本集,由正常时间序列上不同位… …
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2020,40(5):1329-1334
6283.
区块链增强型轻量级节点模型
总被引:1,自引:0,他引:1
区块链固有的链式结构意味着其数据量无休止地线性增长,随着时间的积累,对单个节点的存储造成很大的压力,对整个系统的存储空间造成极大的浪费。在比特币白皮书中提出的SPV(Simplified Payment Verification)节点模型,大大减少节点对存储空间的需求,但是,它使… …
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2020,40(4):942-946
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复杂场景下基于增强YOLOv3的船舶目标检测
总被引:1,自引:0,他引:1
为提升水上交通安全监管的智能化水平,进一步提高基于深度学习的船舶目标检测算法的定位精度和检测准确率,在传统YOLOv3算法基础上,提出用于船舶目标检测的增强YOLOv3算法。首先,在网络预测层引入预测框不确定性回归,以预测边界框的不确定性信息;然后,使用负对数似然函数和改进的二值… …
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2020,40(9):2561-2570
6285.
基于Kubernetes的云原生海量数据存储系统设计与实现
总被引:1,自引:0,他引:1
为应对云原生技术的日益发展与普及伴随的云上数据量的激增及该技术在性能与稳定性等方面所出现的瓶颈,提出了一种基于Haystack的存储系统。该存储系统在服务发现、自动容错与缓存方面进行了优化,更适用于云原生业务,以满足数据采集、存储与分析行业不断增长且频次较高的文件存储与读写需求。… …
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2020,40(2):547-552
6286.
结合改进主动学习的SVD-CNN弹幕文本分类算法
总被引:1,自引:0,他引:1
为解决传统卷积神经网络(CNN)模型使用池化层进行文本特征降维会损失较多文本语义信息的问题,提出一种基于奇异值分解(SVD)算法的卷积神经网络模型(SVD-CNN)。首先,采用改进的基于密度中心点采样的主动学习算法(DBC-AL)选择对分类模型贡献率较高的样本进行标注,以低标注代… …
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2019,39(3):644-650
6287.
基于三态信号的测试数据相容压缩方法
总被引:1,自引:0,他引:1
针对超大规模集成电路(VLSL)的发展过程中测试数据量增加的问题,提出了一种基于三态信号的测试数据压缩方法。首先,对测试集进行优化预处理操作,即对测试集进行部分输入精简和测试向量重排序操作,在提高测试集中无关位X的比例的同时,使各测试向量之间的相容性提高;随后,对预处理后的测试集… …
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2019,39(6):1863-1868
6288.
考虑多种运输方式的整车物流服务供应链订单分配问题
总被引:1,自引:0,他引:1
针对整车物流服务供应链的订单分配问题,提出了考虑多种运输方式的双层订单分配模型。首先,考虑到运输方式会影响运输成本、客户的准时送达要求等因素,建立以准时送达和最小化物流采购成本为目标的双层规划模型;其次,设计启发式算法(HA)确定各运输方式的任务量;然后,借助混合蛙跳算法(SFL… …
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2019,39(6):1836-1841
6289.
基于多项式系数自回归模型的雷达性能参数最优组合预测
总被引:1,自引:0,他引:1
针对雷达故障预测与健康管理(PHM)技术工程实现中性能参数变化趋势预测准确度不高的问题,提出一种基于多项式系数自回归(PCAR)模型的性能参数预测方法。首先,介绍了PCAR模型的形式及其阶次、参数确定方法,该模型相对于传统的线性模型扩大了模型选择范围,有效降低了建模偏差;然后,为… …
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6290.
基于流式计算的空间科学卫星数据实时处理
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针对空间科学卫星探测数据的实时处理要求越来越高的问题,提出一种基于流计算框架的空间科学卫星数据实时处理方法。首先,根据空间科学卫星数据处理特点对数据流进行抽象分析;然后,对各处理单元的输入输出数据结构进行重新定义;最后,基于流计算框架Storm设计数据流处理并行结构,以适应大规模… …
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基于健康度分析的卫星故障预测模型
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物联网智能物流系统容错服务组合建模与分析
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针对物流领域的服务组合存在容错性差和服务不可靠等问题,提出一种基于π网的物联网智能物流系统物流服务容错组合模型。首先,在简单介绍物联网智能物流系统后,给出了物联网智能物流系统的容错服务组合框架;然后,基于π网建立了物联网智能物流系统物流服务容错组合模型,并对模型进行了容错正确性和… …
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基于Darknet网络和YOLOv3算法的船舶跟踪识别
总被引:1,自引:0,他引:1
针对我国沿海与内陆水域区域视频监控处理存在实际利用率低、误差率大、无识别能力、需人工参与等问题,提出基于Darknet网络模型结合YOLOv3算法的船舶跟踪识别方法实现船舶的跟踪并实时检测识别船舶类型,解决了重要监测水域船舶跟踪与识别问题。该方法提出的Darknet网络引入了残差… …
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基于模拟多曝光融合的低照度图像增强方法
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针对部分低照度图像整体亮度偏暗、对比度差和视觉信息偏弱等问题,提出一种基于模拟多曝光融合的低照度图像增强方法。首先,利用改进的变分Retinex模型和形态学的结合产生基准图来保证曝光图像集中的主体信息;其次,结合Sigmoid函数和伽马矫正构造新的光照补偿归一化函数,同时提出了一… …
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基于YOLO的道路车辆拥堵分析模型
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针对当前交通运行出现的拥堵问题,提出一种新型的道路状态判断模型。首先,模型基于YOLOv3目标检测算法,然后结合图片对应的特征值矩阵,通过相邻帧之间的特征矩阵作差并将差值逐项求和得到的结果与预设值进行比较来判断当前道路是处于拥堵状态还是正常通行状态,其次再将当前计算出的道路状态与… …
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基于Dropout的改进卷积神经网络模型平均方法
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针对深度卷积神经网络(CNN)中的过拟合问题,提出一种基于Dropout改进CNN的模型预测平均方法。首先,训练阶段在池化层引入Dropout,使得池化层单元值具有稀疏性;然后,在测试阶段将训练时池化层Dropout选择单元值的概率与池化区域各单元值所占概率相乘作为双重概率;最后… …
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针对现有的弱光照图像增强算法强烈依赖于Retinex理论、需人工调整参数等问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的弱光照图像增强算法。首先,利用四种图像增强手段处理弱光照图像得到四张派生图,分别为:限制对比度自适应直方图均衡派生图、伽马变换派生图、对数变换派生图、亮通道增强派生… …
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针对突发事件对煤炭运输公路网络中节点或边的破坏,引起煤炭运输公路网络堵塞的问题,基于复杂网络理论,建立原始法和对偶法构建的网络模型,并用Matlab软件对其可靠性进行仿真分析。首先,对比分析了两种网络的基本特征,然后提出网络效率相对变化量对网络中的关键路段进行识别。基于此,建立网… …
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针对港口停留区域识别时船舶轨迹大数据的精度低、稀疏、漂移等问题,提出了一种多约束条件下的船舶停留轨迹提取(MPTSSE)方法。首先,结合船舶轨迹数据特点,给出了用于停留区域识别与提取的停留段概念的定义;其次,建立了基于速度、时间差、停留时长、距离等多约束的轨迹停留段提取模型和并行… …
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针对加性高斯噪声去除问题,在现有传统的K均值奇异值分解(K-SVD)字典学习算法的基础上,提出一种将字典学习与变分模型相融合的改进算法。首先,根据图像的几何和光度信息将图像进行聚类分组,再将图像组按照边缘和纹理类别进行分类,根据噪声水平和图像组类别训练一个自适应字典;其次,将通过… …
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