论图书馆期刊管理工作中的排架问题

介绍了期刊排架方法选择的原则,探讨了影响期刊排架方式选择的因素,比较了期刊分类排架和将期刊名按照字母（拼音）排架两种排架方式的优缺点。     

基于深度学习的恒星光谱分类

大型巡天项目使得恒星光谱的观测进入大数据时代,实现恒星光谱自动分类是一项重要和具有挑战性的工作.本文采用基于一维的卷积网络算法对斯隆数字巡天(sloan digital sky survey, SDSS)的恒星光谱进行分类.通过卷积神经网络,恒星光谱的特征被提取出来并用于分类.采用带标签的恒星光谱数据训练一维恒星光谱卷积网络(1-dimension stellar spectra convolutional neural networks, 1-D SSCNN),得到训练好的网络模型,并用其对恒星光谱进行分类测试.本文算法与传统的恒星光谱分类算法支持向量机(support vector machine, SVM)、随机森林(random forest, RF)和人工神经网络(artificial neural network, ANN)进行对比,结果表明,本文算法具有较高的分类精度和鲁棒性,且给出了由深度学习得出的光谱热力图,对研究光谱物理性质具有重要意义.     

问答系统中基于语义核函数的问题分类算法

提出一种基于语义核函数的问题分类算法,该算法基于问题的语法结构构建支持向量机(SVM)核函数.首先,将给定的问题解析为语法树结构,用语法树的子树表示该问题;然后,从词法、语法、语义三个层面提取问题的特征,构成更加丰富的特征空间;接着,基于问题的语法树构建核函数;最后,使用潜在语义索引方法并结合问题的词法、语法以及语义特征,通过语义核函数将特征空间映射到更有效的空间中进行问题分类.TREC数据集上的实验结果表明,通过词法、语法以及语义增强的问题特征空间可以提高分类准确率.     

Polarimetric Synthetic Aperture Radar Image Classification by a Hybrid Method

Different methods proposed so far for accurate classification of land cover types in polarimetric synthetic aperture radar (SAR) image are data specific and no general method is available. A novel hybrid framework for this classification was developed in this work. A set of effective features derived from the coherence matrix of polarimetric SAR data was proposed. Constituents of the feature set are wavelet, texture, and nonlinear features. The proposed feature set has a strong discrimination power. A neural network was used as the classification engine in a unique way. By exploiting the speed of the conjugate gradient method and the convergence rate of the Levenberg-Marquardt method (near the optimal point), an overall speed up of the classification procedure was achieved. Principal component analysis (PCA) was used to shrink the dimension of the feature vector without sacrificing much of the classification accuracy. The proposed approach is compared with the maximum likelihood estimator (MLE) based on the complex Wishart distribution and the results show the superiority of the proposed method, with the average classification accuracy by the proposed method (95.4%) higher than that of the MLE (93.77%). Use of PCA to reduce the dimensionality of the feature vector helps reduce the memory requirements and computational cost, thereby enhancing the speed of the process.     

基于多流卷积和数据增强的声场景分类方法

针对单特征输入时,现有声场景分类方法分类准确率不高且泛化能力不强的问题,提出了一种基于多流卷积和数据增强的声场景分类方法．首先,介绍了卷积神经网络和混合数据增强的基本原理;其次,基于网络并行输入理论,设计了一种多流卷积神经网络模型以期实现多流特征融合,其由特征提取模块和特征融合模块组成;然后,为进一步提升模型的准确率并降低模型过拟合的概率,提出了一种多维混合数据增强方法以实现特征数据的平滑处理;最后,采用9种特征组合方案,基于Urbansound8K,ESC50和ESC10数据集分别开展了声场景分类实验．实验结果表明：模型的准确率分别为88.29%,77.75%和96.25%,验证了当使用该方法进行声场景分类研究时,模型具有较高的准确率和较强的泛化能力．     

隧道支护技术研究进展综述

系统总结了隧道支护技术的主要类型,分别介绍了各种支护手段的概况、进展和适用条件,并重点总结了普通喷混凝土、钢纤维喷混凝土、锚杆支护、大管棚支护、小导管支护、格栅与支撑以及地层冻结法等支护方法。最后,介绍了比较成熟、经典的支护设计方法——Q系统分类法。本文的综述分析成果,对于实际隧道支护方案的设计具有重要的借鉴和参考价值。     

用于文本分类的快速KNN算法

KNN(k Nearest Neighbor)算法是一种简单、有效、非参数的文本分类方法.传统的KNN方法有着样本相似度计算量大的明显缺陷,使其在具有大量高维样本的文本分类中缺乏实用性.提出了一种快速查找精确的k个最近邻的TKNN(Tree-k-Nearest-Neighbor)算法,该算法建立一棵用于查找的树,加速k个最近邻的查找.首先以整个样本集合中心为基准,按照距离中心的距离将所有样本进行排序,并等分L组,作为根结点的孩子,每个孩子以同样方式处理,直到每组样本数量在[k,2k]间为止.根据这棵树查找k个最近邻,减小了查找范围,极大地降低了相似度计算量.     

基于贝叶斯推理的数据中心用精密空调故障软修复方法研究

针对数据中心用精密空调温度传感器测量偏差及冷却盘管结垢的故障问题,提出一种基于贝叶斯推理的故障软修复方法.贝叶斯推理可以充分利用故障的先验知识和实际运行测量数据,将故障修复问题转化成最大似然函数求解问题.其中,贝叶斯推理的后验分布概率密度函数采用马尔科夫链蒙特卡罗算法求解.基于后验分布的均值、标准差等统计特征,评估温度...     

机场建设总进度计划延期分布及贝叶斯估计

基于机场建设工程实践中的工作分解结构及跟踪数据,根据工程不同子系统延期工作发生频数分布,从总体角度、系统角度刻画总进度计划延期风险;针对机场工程总进度计划进度违约数据数量少、获取难度大的特点,采用贝叶斯方法估计分布参数,使用马尔科夫蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo,MCMC)模拟实现贝叶斯方法的计算。研究展示了从项目整体和宏观角度刻画机场建设工程不同子系统延期风险的途径;不同分布模型的MCMC参数估计结果显示出稳健性优势。同时,贝叶斯方法的应用能够集成定性数据和实践经验,并允许该模型的持续更新和优化。     

考虑安全性的桥梁主梁体系可靠性动态藤Copula预测

为合理预测考虑安全性的在役桥梁主梁体系动态可靠性,利用危险监测点的动态极值应力信息,建立藤Copula技术与动态线性模型(DLM)贝叶斯递推过程相融合的贝叶斯动态藤Copula模型(BDVCM),并结合一次二阶矩(FOSM)方法,实现危险监测点失效时变非线性相关的在役桥梁主梁体系动态可靠性预测。采用某桥主梁5个截面的动态监测极值应力数据进行验证分析,研究表明,考虑安全性的监测点失效时变非线性相关的桥梁体系动态可靠性预测值较不考虑监测点失效相关性所得结果大,说明不考虑失效动态非线性相关性所得结果偏保守。