基于深度无监督学习的图像分类算法

为了取得精确的图像分类效果,一方面需要提取大量的图像特征数据进行样本分析,另一方面大量的数据又造成了维数灾难.因此,为了解决信息全面与维数灾难的矛盾,引入了深度学习.深度学习利用分层结构处理复杂的高维数据,可以完成复杂函数的逼近,是一类具有多层非线性映射的学习算法,但深度学习模型优化困难且对隐层参数敏感.针对上述问题,将无监督算法引入深度学习,这种学习方法无须人工设计特征提取数据,训练过程中样本标签是未知的.实验表明,该算法在不影响图像分类效果的前提下,可以大大降低计算复杂度,具有一定的时效性.     

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。     

基于风廓线雷达的降水云分类方法在海南地区的应用

将风廓线雷达用于热带降水云体进行垂直探测,可以实时对热带地区降水云体进行较准确分类.通过对海口地区降水云系特征(2017年1月～12月)进行统计分析,提出一套基于风廓线雷达探测数据(回波强度、垂直速度和速度谱宽)的热带降水云体分类方法.以该方法为基础,结合天气雷达等观测资料,对2017年发生在海口地区的两次降水过程展开详细分析.结果表明:风廓线雷达具备较好体现降水云体垂直结构的能力,相比于天气雷达,风廓线雷达探测数据可以更精细地描述降水云系的变化趋势;相比于传统降水分类方案,采用以风廓线雷达探测数据为基础的分类方案可以提高对复杂降水类型识别的正确率;风廓线雷达可以更好地描述快速过境的高空微弱对流系统.     

基于GPC的环肋耐压圆柱壳结构失稳概率分析

为评估具有小失效概率特性的深潜环肋耐压圆柱壳结构的失稳概率，提出了一种新的基于高斯过程分类和重要抽样的自适应分析方法.该方法通过引入马尔科夫链蒙特卡洛法和欧式距离，开发了一种新的考虑预测不确定性和取样均匀性的自适应试验设计策略，以便更高效地构造高斯过程分类器；采用核密度估计构造准最优重要抽样密度函数；基于失效概率估计的稳定性，提出了一种更精确的迭代停止准则.通过某一分段函数验证了所提分析方法的准确性及高效性.应用所提方法得到某深潜环肋耐压圆柱壳结构的失稳概率约为8.242×10^-5.     

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.     

贵州苦苣苔科植物新种资料(3)

贵州地处中国西南,苦苣苔科植物资源丰富,近年来有若干个新种在贵州被发现,并被合格发表。为了让研究贵州省植物的高校、研究单位的师生和科研人员更好地了解、认知这些新分类群,现逐步将这些新类群的形态描述翻译成中文,并辅以引自原文的配图。本篇收录了桐梓石山苣苔Petrocodon tongziensis R.B.ZhangF.Wen、都匀马铃苣苔Oreocharis duyunensis Z.Y.Li,X.G.XiangZ.Y.Guo、绥阳半蒴苣苔Hemiboea suiyangensis Z.Y.Li,S.W.LiX.G.Xiang、齿瓣马铃苣苔Oreocharis odontopetala Q.FuY.Q.Wang。     

思路一变天地宽 云计算产业加速宿州弯道超越

<正>2012年4月20日,由宿州与纳斯达克上市公司世纪互联合作的宿州智慧云计算产业园正式开工建设;2013年4月10日,中国科学院云计算中心建设的中科云智慧(宿州)产业园首期18个项目正式入驻;2013年7月1日,全球最大的通讯设备商华为公司在宿州布局华东地区唯一的二级节点。宿州,一个曾以承接一线城市食品加工、服装纺织等传统产业转移为主的城市,转变思路,独辟蹊径,聚力发展云计算产业,以科技创新促进产     

依托合芜蚌 开展先行先试

<正>日前,中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于在部分区域系统推进全面创新改革试验的总体方案》,确定京津冀、上海、广东、安徽、四川、武汉、西安、沈阳等8个区域为改革试验区域。方案明确提出,安徽依托合(肥)芜(湖)蚌(埠)地区,开展先行先试。安徽列入全面创新改革试验区,既是肯定安徽在创新改革方面取得的成就,也反映安徽在中部地区重要的战略地位及发展优势。从合肥市创建全国科技创新试点市,到全国首批技术创新工程试点省,从合芜蚌自主创新综合试验区,到     

Hadoop框架下的多标签传播算法

标签传播算法的主要思想是利用已标注数据的标签信息预测未标注数据的标签信息。然而,传统传播算法没有区别对待未标注数据与已标注数据相互之间的转移信息,导致算法的收敛速度较慢,影响了算法的性能。针对传统算法的不足,提出了差异权重标签传播算法,算法按标注信息的重要性赋予不同的权重。在解决了大规模特征矩阵相乘问题之后,将提出的差异权重标签传播算法应用到Hadoop框架下,采用分布式计算,实现了能够处理大规模数据的多标签分类算法(HSML),并将提出的HSML算法与现有主流多标签分类算法进行了性能比较。实验结果表明,HSML算法在多标签分类的各项性能评测指标和执行速度上都是有效的。