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。     

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。     

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。     

辽宁旅游产业业态创新网络的结构与功能研究

区域创新网络对旅游产业的业态创新具有积极的现实意义.基于此,通过建立旅游业态创新与区域创新网络间的联系,提出了旅游产业业态创新网络的概念,并对其结构与功能进行了深入分析.同时指出了目前辽宁旅游产业业态创新网络建设存在的问题,并从建立旅游产业业态创新的高效运作保障体系、完善辽宁旅游产业业态创新政策体系和构建辽宁旅游产业业态创新网络平台服务政策体系三方面提出相应对策,以期为辽宁旅游产业的业态创新发展提供理论支持与借鉴.     

高集中度电力通信网的优化策略

本文通过对电力通信网进行拓扑优化分析,针对典型网络,尤其是高集中度电力通信网络提出一种优化策略。该策略能有效改善电力通信网络结构,增强业务承载能力,进而提高网络的可靠性和安全性,并具有一定的可复制性。     

基于大数据技术的高校网络舆情监测与分析

高校网络舆情具有主体特殊性、内容多元性和传播快速性等特点,当负面舆情出现时,传统"救火"式思维模式已不能有效地解决网络舆情危机的爆发、蔓延和扩散。高校应综合利用大数据的分布式信息抓取与处理、非结构化数据存储等技术,通过舆情热词云分析、舆情演化分析和业务部门关注度分析等方式,快速完成网络舆情数据的多源采集、清理融合、分析挖掘等一系列任务,实现网络舆情的有效监管。"厦理工e起来"的舆情案例应用结果表明,基于大数据技术的高校网络舆情监测与分析,可实现对高校学生思想动态的实时追踪、预测和研判,防范和及时解决高校网络舆情危机的蔓延和扩散,促进高校文明和谐发展。     

Z网络下新的推理算法在不确定决策中的应用

针对Z-number的模糊不确定性和概率不确定性推理,在Z网络模型的基础上对其推理算法上做出了一些改进.首先,在Z-number理论基础上对离散Z-number在if-then规则下进行最大熵方法处理的算法过程做出了一些改进,由于算法过程中优化模型获取的区间值概率随着给定数据的变化并不一定能满足最大熵方法中的约束条件,所以对这些区间值概率进行了优化.其次,基于Z网络的结构和概率推理过程,对利用Z网络获取区间值概率然后应用最大熵方法获得约束部分最可能的潜在概率分布过程作出了同样的改进.最后利用一个实例来说明改进后的方法的有效性和可行性.     

浅谈微博在高校网络思想政治教育中的应用

在网络化社会,微博已经成为人们交流与沟通的重要阵地,微博的使用人数也呈现出逐年上升的趋势,学生对于微博的认同感也超过了90%。作为一种全新的载体——微博的育人功能也受到了教育学界的广泛关注,"微博"属于新型生产力,在我国得到了飞速的发展,也渗透进了大学生生活与学习的各个方面,将微博与高校思想政治教育工作结合起来可以有效提升思想政治教育工作的创新性。该文主要分析微博在高校网络思想政治教育中的应用方式。     

AR-Grams:一种应用于网络舆情热点发现的文本聚类方法

网络舆情热点发现是一种常用且处理速度要求较高的应用.针对网络舆情热点发现这一特殊应用场合,本文提出了一种基于随机N-Gram的文本聚类方法AR-Grams.该方法通过随机N-Gram的文本相似度计算方法,确立待聚类文档集中各个初始聚类的标志文档并完成初步的聚类操作,继而通过聚类元素数阈值来确定初始聚类,并可根据实际情况确定是否执行聚类合并.该方法生成的聚类内聚性好,准确率高.另外,为了便于评估整体的聚类效果,提出了聚类的整体覆盖率和正确覆盖率.实验结果表明:与对比方法DR-Grams相比,在低阈值时,AR-Grams的准确率、召回率、F-score、正确覆盖率分别提高了11.9％、9.1％、10.2％和9.2％,提升效果尤为明显;在高阈值时,效果基本相当;在整体上,前述4项指标则分别提高了4.5％、2.9％、3.5％和3.0％,优于对比方法DR-Grams.     

基于GAN的通信干扰波形生成技术

现有通信干扰方法, 通常基于通信侦察中获取的目标信号特征进行干扰决策, 选取合适的干扰波形实施干扰, 难以应对目标信号特征未知或参数动态变化的情况。为此, 提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial networks, GAN)的通信干扰波形生成技术, 运用GAN直接提取目标信号的潜在特征, 并生成与目标信号特征相似的干扰波形。在介绍GAN原理的基础上, 首先设计网络模型, 并对学习率进行优化, 使GAN更适用于时间序列通信干扰波形的生成。然后通过对不同类型和参数的通信信号进行干扰波形生成实验, 验证了该技术的泛化性。最后进行干扰效果对比试验, 结果表明, GAN生成的干扰波形干扰效果能够逼近最佳干扰效果。