基于主题突变检测的颠覆性技术识别——以无人机技术领域为例

 颠覆性技术对实现中国科技创新跨越式发展具有重要战略意义。以无人机技术领域为例，获取Web of Science论文数据库和德温特（Derwent）专利数据库2005-2019年收录的2812篇论文与专利数据，基于LDA-LSTM文本分类算法得到技术主题，采用CiteSpace构建共现网络，从突变权重排序及突变时间段和突变共词聚类知识图谱2个角度进行主题突变检测，进而识别出无人机交互技术中的脑机接口技术及手势控制技术为该领域内的颠覆性技术，通过2020年无人机技术领域相关论文专利验证了识别框架的有效性。     

基于PSR和物元可拓模型的跨界河流健康评价 ——以太浦河干流为例

以太浦河为例,基于PSR模型构建针对水体和河岸带的多指标评价体系,运用熵权法计算指标权重,通过PSR模型和物元可拓模型对太浦河进行分段分类分级评价.结果表明:上游江苏吴江段分类结果为"高压力-较好状态-低响应能力"类型;中游浙江嘉善段为"低压力-中等状态-低响应能力"类型;下游上海青浦段为"低压力-中等状态-高响应能力"类型.吴江段河流健康状况评估结果为Ⅲ级(差),嘉善段和青浦段均为Ⅱ级(一般),且倾向于Ⅰ级(好),表明虽然河流目前的健康状态一般,但由于制定的政策在一定程度上有效,可通过进一步加大保护水源地力度逐步实现水源地健康状况恢复.研究结果可为太浦河分区治理和河岸带生态化建设提供决策支持.     

基于改进的局部保持投影的战时备件分类

为提升战时合成部队备件保障效能，需对其进行有效分类，以便开展备件的预储预置。针对备件种类多、时效性强、影响分类因素复杂的现实问题，提出了基于改进的局部保持投影的备件分类方法。首先，根据战时备件分类储备的影响因素，作为备件分类的特征指标，其次，利用改进的局部保持投影的降维方法对备件原始特征数据进行特征降维，得到低维特征向量。再利用支持向量机（support vector machine，SVM）的分类器对低维数据进行分类。并通过量子粒子群对SVM的核函数参数进行寻优，提升备件分类精度，得到满足备件分类准确率最优时的降维维数和分类器参数。最后，通过对演习装备备件分类的实例分析，验证了模型的可行性和合理性，并对比分析了其他分类方法，表明该方法能够较好地解决战时备件分类的问题。     

图2-2nP5和2-nK1,1,1,3完美匹配的计数

把图2-2nP₅和2-nK_1,1,1,3的完美匹配按匹配一个固定顶点的边进行分类, 先求出每类完美匹配数目的递推关系式, 得到一组有相互联系的递推关系式, 再利用这组递推式之间的相互关系, 给出这两个图完美匹配数的计数公式.     

分类学习方法在犯罪人地域特征预测识别中的应用研究

传统的时空犯罪预测仅适用于犯罪的时空分布概率分析,无法应用于具体的案件预测,而基于犯罪人特征属性判断犯罪人风险行为的预测方式往往会受到特定工作场景的限制,缺乏良好的迁移性和扩展性(背景)。抽象出案件现场构成要素并从信息化侦查的角度建立了以时间、区域、部位、目标和手段等5种案件现场信息为属性、以分类算法为基础的犯罪人地域特性识别模型,并以北京市盗窃电动车案件数据作为案例、利用决策树算法进行了实证分析(方法)。结果表明:该模型能够有效地实现对犯罪人地域特征的分类识别,其分类正确率达到了80%以上,并且决策树算法在结果的准确率上较其他分类方法具有更好的效果(结果)。以犯罪人的地域特征性作为案件侦查的一个切入点,利用案件现场特征挖掘犯罪嫌疑人的地域特征,可为侦查人员缩小侦查范围提供了一种方法,有利于侦破犯罪嫌疑人身份不明的案件,提升侦查效率(意义)。     

基于频繁项集分类统计的增量式关联规则应用

针对商业交易数据构成项目繁多、动态数据增加量大、历史数据量更大的特点,根据频繁项集的商业特征,分为新生、成熟、老化、过期4种类型并分类统计;提出了基于分类统计增量地挖掘新增业务数据中关联规则的算法,算法只需两次扫描新增数据库,无需扫描历史数据库,算法将发现的规则按照其反应的商业特征分为4种类型:新生规则、成熟规则、老化规则、过期规则,在提升规则内容识别效率的同时,强化规则特点的识别能力。     

日韩两国垃圾分类经验对我国的启示

日本、韩国等亚洲发达国家的垃圾分类经历了很长时间的发展，到现在为止已经形成了比较完善的垃圾分类体系。而我国的垃圾分类虽然已经实施了十几年的时间，但仍然处于起步阶段。通过学习借鉴日本、韩国的优秀经验和做法，可以帮助我们少走弯路，有助于尽快建设与完善具有我国特色的垃圾分类体系，进而保护环境，节约资源。     

用极化信息实现雷达目标的分类与识别

利用极化信息，提取表征雷达目标的五个特征参数，并给出了这五个特征参数的显式表达式。运用BP神经网络技术，对选定雷达目标进行学习并分类计算。计算机模拟结果表明，这种利用极化信息和BP神经网络技术对雷达目标进行分类和识别的方法是可行的。     

神经网络识别分类中交叉模糊问题的研究

针对神经网络在分类问题研究中出现的交叉模糊问题，提出误差比对法对模糊问题加以解决。以BP网络对TBM和诱饵进行分类识别为例，分析表明该方法精度可靠，可望较好地解决分类问题中的模糊问题。     

用于核电厂操纵员可靠性研究的HCR模型中的HI分类法

人的认知可靠性（ＨＣＲ）模型是用来研究与时间有关的人机交互作用（ＨＩ）的,ＨＩ类型的划分是其重要基础。现采用的两种ＨＩ分类法（ＳＲＫ分类法与ＣＰ分类法）分别依据主观或客观特征来对ＨＩ分类,有些现象难以解释,加之类型少,不能满足使用要求。作者提出的ＨＩ分类的综合法,与原有方法兼容,同时依据主观和客观特征来对ＨＩ分类,形成了两种方法都不具备的新的优越性,类型细化,精确度提高,类型划分更加例利。综合法已