基于差异信息量的多源数据融合方法

D-S证据理论可应用于多源数据融合领域，但在处理高度冲突的证据时，可能会出现反直觉的结果.为解决这一问题，本文提出了差异信息量的概念及融合方法.首先，通过信息熵表明证据的相对重要性，采用散度获取证据可信度.然后利用证据可信度优化证据差异度以得到差异信息量，经过计算获取数据的最终权重，并将其作为D-S证据理论中的基本概率分配进行决策.在处理冲突证据、一致证据及不同数量证据等方面的数据融合问题时与其他方法对比，所提方法收敛更快，准确度更高.故障诊断的应用实例表明，所提方法的不确定性更小，优于现存的其他方法.     

一种基于类不平衡学习的情感分析方法

针对网络评论中普遍存在的负面评论较少而影响力却较大的类不平衡问题, 提出一种基于类不平衡学习的情感分析方法. 该方法利用深度学习训练过程中的概率输出, 以计算样例的信息熵作为影响因子构建交叉信息熵损失函数. 在IMDB公开数据集上进行实验验证的结果表明, 基于集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络能处理类不平衡问题; 对数据的统计分析结果表明, 该策略能提升基于双向长短期记忆网络的评论情感极性分类性能. 针对AUC(area under curve)指标, 使用集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络模型比未考虑类不平衡的深度学习模型在中位数上最多提升15.3%.     

一类离散时间复杂网络系统的输出同步

利用线性稳定性理论和Lyapunov函数方法,研究了一类离散时间复杂网络系统的输出同步问题,得到了系统输出指数同步的充分性条件,数值算例表明了方法的有效性.     

基于多环返工串行生产线的性能优化建模

为评价和优化串行多环返工生产系统的生产性能表现，结合质量管理与精益生产的理念，区别于传统的返工机制，提出一种全新的“即刻返工”检查机制，将生产系统建模扩展至多机多缓冲区的复杂生产系统.基于生产系统的两大要素，机器与缓冲区的生产状态变化，依据概率论与马氏定理，构建缓冲水平的动态概率转移矩阵，以在制品库存水平及系统平均生产率作为研究指标，针对生产设备及缓冲区展开瞬态分析，通过迭代计算，表明设置合理的系统规模与缓冲区阈值能达到优化系统生产性能的目的，并通过数值实验验证其有效性.     

基于深度学习网络模型与大数据自动训练的工件缺陷识别算法研究

针对工件缺陷种类多样和特征不明显,造成机器视觉识别精度不稳定的问题,提出了一种基于深度学习网络模型与大数据自动训练的工件缺陷识别算法,并以软件工程来实现其功能。首先,对存在缺陷的工件进行取样,采集缺陷图像,建立识别标准。然后,基于深度神经网络模型和缺陷标准图像,进行模型训练,采取分批训练,逐步迭代收敛的方式,达到准确识别工件缺陷目的。最后,基于Python语言与TensorFlow框架实现深度神经网络模型,并将模型移植到C++平台调用,嵌入到商业版本软件中,实现算法的落地应用。实验测试结果显示,相对于已有的缺陷识别技术而言,本文算法具有更高的识别准确性,可为机器视觉软硬件设备提供技术基础。     

视频镜头分割与关键帧提取算法研究

为了解决关键帧提取算法性能因特征选取单一而受视频类型多样性限制等问题,提出了一种基于多特征的关键帧提取方法 .该方法在检测到的每个镜头内,采用颜色特征、小波统计特征和SIFT局部特征计算视频帧间综合相似度矩阵.然后采用一个改进的谱聚类算法将镜头帧分组,每一组的中心帧被选择作为关键帧,其中关键帧的数目通过计算聚类不稳定性的极小值进行估计.通过实验利用F1分数、保真度和镜头重构度等评估标准验证了该方法的有效性.     

民族高校工商管理专业实践教学体系创新研究

围绕工商管理专业培养具有较强实践能力和高素质管理人才的目标,分析当前实践教学中的误区,通过构建全社会参与的工商管理专业人才实践教学社会网络,建立贯穿大学四年学习全周期的五大实践教学培养体系,对工商管理专业学生进行基础素养实践能力和专业素养实践能力培养,探索工商管理专业人才实践能力培养模式和体系。     

四螺旋创新集群:研究型大学人工智能发展生态重构与路向探究——以加拿大多伦多大学为例

以人工智能为代表的知识迭代发展,促使知识生产模式发生重大转变,催生了“大学—产业—政府—公众”四螺旋动力结构的建立和研究型大学知识生产新生态重构。以多伦多大学人工智能发展为例,考察其四螺旋利益相关主体及实践。从内在机理看,4个主体在互动运作中不仅重新确定了各自角色,而且还建立了大学(知识)—产业(产品)—政府(治理)—公众(公益)的新型逻辑链条,平衡公私利益格局,把公益指向作为人工智能四螺旋运作的中心目标;从外在特征看,4个主体形成了以大学为中心的区域创新网络,并牵引其他主体形成环高校创新集群。当前,我国在人工智能发展中不断发力,已进入世界第一方阵,但仍需要在国际比较学习中不断提升自身竞争力。基于案例分析,我国研究型大学发展人工智能有必要把握4个方面:一是走进中心,塑造大学在人工智能发展中的领导地位;二是以专促通,创新研究型大学人工智能专业培养模式;三是引企入研,提升校企合作人工智能创新的转化升级;四是人本导向,突出大学在人工智能发展中的公共价值。总体来看,我国研究型大学发展人工智能不仅要面临技术上的挑战,更要面临来自治理的挑战。     

基于网络文本分析的洛阳旅游形象感知研究

本文运用网络文本分析法对洛阳旅游形象感知进行研究,通过携程、马蜂窝、去哪儿等知名旅游网站获得洛阳旅游的相关游记,利用内容分析法提取出旅游者对洛阳旅游形象感知的高频词汇,从"旅游空间感知形象、旅游景观感知形象、旅游服务与设施感知形象、旅游体验感知形象"4个维度进行研究,并在此基础上进一步提出改善旅游设施、挖掘丝绸之路新形象、推进智慧旅游城市等建议来提升洛阳旅游形象。     

基于激光测距的双通道双谱彩色目标的图像融合技术

本文设计一套多源多模式的图像融合系统。信息的多源化和冗余性为图像处理的最终质量提供了保证。笔者提出了相应的融合策略,以便为众多信息融合时实现快速、可靠的整合提供解决思路。