基于大津算法和深度学习的开集声纹识别自适应阈值计算方法

针对开集声纹识别的自适应阈值计算问题, 提出一种基于大津算法和深度学习的阈值计算方法. 首先, 采用三层受限Boltzmann机堆叠而成的深度置信网络从Mel倒谱系数中提取语音深层特征; 其次, 通过Gauss混合模型计算特征的相似度值, 对特征的相似度值使用大津算法计算阈值. 实验结果表明, 该方法识别效果较理想, 与等错误率计算阈值方法相比, 具有更高的识别准确率.     

基于域适应与分类器差异的滚动轴承跨域故障诊断

基于数据驱动方法诊断滚动轴承故障时，不同工况下的数据特征分布差异会导致模型诊断性能严重下降.针对这一问题，提出了基于域适应与分类器差异的滚动轴承跨域故障诊断方法.首先利用卷积神经网络对带标记的源域样本和无标记的目标域样本进行特征提取;然后通过2个全连接分类器进行故障分类;最后通过分步优化分类损失、域最大平均差异损失和分类器差异损失，实现源域和目标域之间的域分布对齐，从而实现无标记目标域样本的故障诊断.实验结果表明，所提方法与主流的域适应方法相比具有更高故障诊断准确率，验证了该方法的合理性和可行性.     

Neural network structure identification in inflation forecasting

Neural networks (NNs) are appropriate to use in time series analysis under conditions of unfulfilled assumptions, i.e., non‐normality and nonlinearity. The aim of this paper is to propose means of addressing identified shortcomings with the objective of identifying the NN structure for inflation forecasting. The research is based on a theoretical model that includes the characteristics of demand‐pull and cost‐push inflation; i.e., it uses the labor market, financial and external factors, and lagged inflation variables. It is conducted at the aggregate level of euro area countries from January 1999 to January 2017. Based on the estimated 90 feedforward NNs (FNNs) and 450 Jordan NNs (JNNs), which differ in variable parameters (number of iterations, learning rate, initial weight value intervals, number of hidden neurons, and weight value of the context unit), the mean square error (MSE), and the Akaike Information Criterion (AIC) are calculated for two periods: in‐the‐sample and out‐of‐sample. Ranking NNs simultaneously on both periods according to either MSE or AIC does not lead to the selection of the ‘best’ NN because the optimal NN in‐the‐sample, based on MSE and/or AIC criteria, often has high out‐of‐sample values of both indicators. To achieve the best compromise solution, i.e., to select an optimal NN, the preference ranking organization method for enrichment of evaluations (PROMETHEE) is used. Comparing the optimal FNN and JNN, i.e., FNN(4,5,1) and JNN(4,3,1), it is concluded that under approximately equal conditions, fewer hidden layer neurons are required in JNN than in FNN, confirming that JNN is parsimonious compared to FNN. Moreover, JNN has a better forecasting performance than FNN.     

一种面向IPv6的定制化路由备份机制

针对网络定制化能力和可靠路由问题，提出一种面向IPv6的定制化路由备份机制.该机制设计了路由定制化流程，使网络在满足多种应用差异化需求的基础上，考虑用户和网络服务提供商对网络的满意度最大化问题，并结合IPv6崭新的包头格式设计路由备份机制来增强网络的可靠性.仿真实验和性能分析表明，本机制通过二人博弈在选路由时均衡了用户和网络服务提供商的效用，使路由具备了定制化能力.在可靠性上，相比不存在定制的原IPv6路由，本机制在路由时间开销增加16.8%的基础上，预留了备份路径资源，使路由恢复响应时间缩短15%以上.     

矿山复杂巷道网络组件式三维建模方法

煤矿复杂巷道(曲线巷道、交汇巷道、变断面巷道)建模是巷道三维建模的难点.现有方法在基于导线测量数据重建复杂巷道网络、尤其是矿山常见的曲线交汇巷道仍存在不足.提出了一种巷道组件式三维建模方法.该方法针对煤矿巷道典型导线测量数据，通过巷道中心线建模、巷道双边线建模、巷道组件三维建模三个步骤，自动构建复杂巷道网络三维模型.实验结果表明，提出的方法鲁棒性好，建模时间随数据量增长呈线性稳定增长.建立的巷道网络三维模型可为智慧矿山建设中的空间、几何、力学等多种分析提供支持.     

航班运行风险网络的传播与控制改进

为探究航班运行风险的产生、传播与控制过程, 首先统计华北区域航班运行数据共计76个风险节点。然后，采用偏秩相关系数构建风险网络, 再使用社团模块探测算法与三角最大滤波法验证网络适用性。并且, 提出一种适用于航班运行风险分析的SEIR(susceptible-infected-exposed-recovered)模型。根据动力学传播结果, 聚类定位网络传播中关键节点。最后, 采用前置预防与战术处置两类控制方案。计算结果表明，仅控制5个节点后, 感染峰值可降低18.44%, 峰值时间推后两个周期, 起降等重要操纵节点被感染次数平均下降11.74%。该方案在感染峰值、感染周期、重要节点感染3个方面的抑制效果均占优。以上结果证实, 所提方案可有效用于航班运行风险问题分析。     

基于光伏获能的WSNs节点能量管理策略

针对WSNs中基于预测算法的能量分配与管理机制的不足,研究太阳能可充电无线传感器网络中能耗管理,提出基于历史获能的能量中性管理机制。设计了一种自适应跟踪太阳光的节点获能模型,进而构建了一种基于历史获能的能量中性管理机制,根据当前操作周期中由太阳能转化而来的可用能量,调节下一操作周期中节点工作的占空比,以解决节点太阳能获取与节点能耗的优化问题。理论分析与实验结果表明,提出的基于历史获能的能量中性管理机制,实现了太阳能电池板大小与节点能耗的最佳匹配,为太阳能可充电无线传感器网络中的能量获取及能耗管理提供了值得借鉴的解决方案。     

融合门控机制的远程监督关系抽取方法

提出一种融合门控机制的远程监督关系抽取方法。首先在词级别上自动选择正相关特征, 过滤与关系标签无关的词级别噪声; 然后在门控机制内引入软标签的思想, 弱化硬标签对噪声过滤的影响; 最后结合句子级别的噪声过滤, 提升模型的整体性能。在公开数据集上的实验结果表明, 相对于句子级别噪声过滤方法, 所提方法的性能有显著提高。     

虚拟现实技术在文化遗产领域的应用

 分析了2010-2019年Web of Science与中国知网中虚拟现实技术用于文化遗产保护的相关文献，发现近年虚拟现实在物质文化遗产领域的研究主要集中在器物、书画、雕塑和建筑遗址方面；在非物质文化遗产领域的研究主要集中在口头故事与语言、传统技艺和传统习俗方面；随着技术的进步，虚拟现实三维建模的速度与准确性不断提高，且声音的加入增强了虚拟系统的沉浸感。未来虚拟现实技术在文化遗产保护领域具有很广泛的前景。     

高职物联网应用技术专业人才培养模式探索研究

综合考察目前我国物联网技术人员培养模式,提出开发高职院校培养物联网应用技术专业人才的新模式.新模式的核心是校企联合培养人才,其内涵包括了搭建校企合作平台,完善高职院校学生实习机制,以提高人才的专业能力与综合素质.