基于不平衡数据的公司破产预测研究

整合创新数据预处理技术与集成算法利用不平衡数据探讨了公司破产预测问题。首先，运用冗余信息处理方法、不同抽样方法等对不平衡数据进行预处理。其次，以5.0分类器（Classifier 5.0,C5.0）决策树和单隐层前馈神经网络作为基分类器，分别与三类重抽样数据预处理技术结合，择出最优抽样法。再次，结合自助汇聚法提升分类效果，并运用十折交叉验证的受试者操作特征曲线的下方面积进行评价，对比了两基分类器的集成模型。最后，运用加利福尼亚大学尔湾分校数据库中一万多家波兰制造业公司的实际数据进行实验验证。实验结果表明：欠抽样或人工少数类过采样法与神经网络结合的集成模型分类效果最优，为企业实施破产预测提供积极支撑。     

面向非合作目标的柔性捕获器设计与动力学建模

为更好地实现对动态非合作目标的捕获,设计开发了一种多臂式柔性捕获器.这种捕获器的原理类似海葵等生物捕猎的方式,不依赖单个柔性臂的精准夹持而是靠多根臂所构成的臂群实现聚拢、挤压等动作,以完成对目标物体的捕获.基于能量守恒和动量守恒原理对非合作目标物体与柔性臂的碰撞问题进行分析,给出了发生碰撞后柔性臂与目标物体各自的运动参数.为进一步分析柔性臂的动态变形过程,采用多个线性关节和扭转关节的组合对单根柔性臂进行描述,并基于牛顿法对各离散关节进行受力分析,建立了柔性臂的动力学模型.将柔性臂整个变形过程离散为多个微小时间段运动的集合,通过动力学分析得到当前时刻的动力学参量,经过一个微小时间内的运动后即可得到下一时刻各质点的位置,迭代进行上述步骤便得到了柔性臂的动态变形过程.而后,通过实验确定单臂动力学模型的最优参数,并将参数优化后的动力学模型在不同加载情况下与单臂样机进行对比,验证了动力学模型的准确性.最后,在单臂动力学模型的基础上建立包括多根柔性臂的捕获器三维模型,进行非合作目标捕获的仿真与样机实验.结果表明:所设计的臂群式柔性捕获器能够很好地完成动态非合作目标捕获任务,所建立的捕获器三维仿真模...     

浅论气象术语标准研制的问题与对策

为避免气象术语中出现循环定义、定义不协调、定义与术语不匹配、定义重复术语名称或使用代词等问题,运用术语学原理分析,提出研制术语时要注意“语料收集、定义研制、术语分类、辨析关系”的对策建议,这对提高术语研制质量,增强表达交流效果,完善气象标准体系具有重要作用。     

基于SEM模型和物联网的智能垃圾分类及垃圾桶配置研究

随着我国电子商务的迅猛发展,物联网已经深入居民生活的各个方面。本文通过问卷调查以及分析国内外的垃圾分类趋势,基于SEM模型和物联网的智能垃圾分类,来研究智能垃圾桶的配备。垃圾桶将仿照自动售卖机的设计,将我国目前的便捷收付端与垃圾分类处理机器结合,使其具有节能化、环保化、集约化、智能化等特点。在提高人们对于垃圾分类投放主动性的同时,可以加速我国的信用城市建设速度,从而达到保护环境、节约资源的目的。     

目标边缘特征增强检测算法

针对分组角点检测网络在目标检测过程中,由于目标尺寸过小或同类目标空间距离较小而导致检测失效的问题,提出一种边缘特征增强的CornerNet目标检测算法OEC。该算法通过分离特征的高低频信息提取更多的高频信息,增强目标的边缘轮廓特征,解决关键点定位不准确的问题,提高目标的框定效果,进一步提升检测精度。仿真结果表明,该算法对行人、车辆等目标检测效果均有提高,在COCO数据集上的检测结果与CornerNet相比,mAP提高0.9%,可应用于无人驾驶与智能机器人等场景。     

基于三维点云的岩体结构面自动分类与参数计算

结构面间距是岩体稳定性和力学特性分析中的一个重要参数，在岩石力学、采矿工程、边坡监测等领域的数值计算中广泛应用.本文以岩体边坡露头为研究对象，基于非接触测量获得的三维点云数据，提出一种基于密度聚类的结构面细化分类方法；在结构面粗略分组提取的基础上，通过投影变换、散乱点拟合等算法，求得结构面间距和岩体体积节理数.设计开发了结构面细化分类及间距等参数计算与分析原型系统，实际案例分析表明，本文方法可有效实现结构面的自动细化分类，并能够计算出间距等相关参数，可为岩体质量分级和岩体稳定性分析等提供方法支撑.     

基于ESVM的科技政策文本标签分类研究

文本标签作为一种文本关键词,能够简化科技政策中有效信息的挖掘。本文从科技政策类别角度,将标签类别分为科技投入、知识产权、农村科技和税收四类,针对传统SVM算法的缺点和标签数据不平衡的缺点,结合欧式距离思想,提出一种带有惩罚因子的ESVM科技政策文本标签分类方法。最后,对比SVM和ESVM两种分类方法,验证了本文方法在处理科技政策文本标签数据上的有效性。     

基于目标序列分析的智能监控多目标自动检测跟踪

针对道路交通监控场景，提出并实现了一个多目标自动检测与跟踪系统． 首先通过高斯混合模型的运动 信息提取方法得到目标运动信息，并分析了目标信息的连续多帧历史信息， 估计目标区域信息在连续多帧中的统 一性，进而通过信息融合的方式得到了目标检测结果． 然后提出了监控场景下多目标的跟踪与管理策略， 根据目标 检测结果，对场景中的多个目标同时进行跟踪．最后， 根据目标的不同状态将目标划分为新出现目标、被更新目标 和被跟踪目标等不同的类别，提高目标跟踪的准确性．