基于改进卷积神经网络的短文本分类模型

基于卷积神经网络, 提出一种基于改进卷积神经网络的短文本分类模型. 首先, 采用不同编码方式将短文本映射到不同空间下的分布式表示, 提取不同粒度的数字特征作为短文本分类模型的多通道输入, 并根据标准知识库提取概念特征作为先验知识, 提高短文本的语义表征能力； 其次, 在全连接层增加自编码学习策略, 在近似恒等的基础上进一步组合数字特征, 模拟数据内部的关联性； 最后, 利用相对熵原理为模型增加稀疏性限制, 降低模型复杂度的同时提高模型的泛化能力. 通过对开源数据集进行短文本分类实验, 验证了模型的有效性.     

通勤交通方式链适应性评价与优化导向

从通勤者视角,将通勤距离分为长、中、短3组,采用统一的出行时耗可接受度评价标准,从门到门行程速度、广义成本、可靠性、满意度和选择比例分别分析不同通勤距离分组下各方式链的行程速度、可靠性、广义成本与满意度相关性,基于相关性分析结果建立适应性好的方式链判断标准.根据这一判断原则,挑选出通勤距离分组下适应性好的方式链类型,以适应性好的方式链所具有的特征指标为参照对象、公共交通优先发展为约束条件,提出通勤距离长、中、短分组中各交通方式链优化导向,为通勤交通服务质量的改善提供决策参考.     

分布式电驱动无人平台车轮滑移率最优控制

针对车轮纵向滑移率直接影响平台的动力性和操纵稳定性的问题,文中首先分析了滑移率控制问题,并在传统分析模型的基础上建立了考虑各车轮转矩耦合作用与车速观测误差的纵向滑移率动力学模型,以此为基础进行了基于不确定性及外部扰动的最优系统设计、控制器求解,利用动力学仿真软件CarSim针对对开路面对所设计的控制器进行了仿真验证.本文所采用的鲁棒H_∞最优控制器可以较好地保证车轮纵向滑移率在不同工况下稳定在0.2左右,基本达到了控制效果.与未施加控制的情况相比,施加控制后车轮的滑移率得到了显著控制,保证了轮速一致,避免了车轮失速;同时车辆的加速度得到提升,动力性增强.      

基于透射率优化和颜色修正的水下图像增强方法

针对光在水中传输时受到水的吸收作用、悬浮颗粒散射作用而产生严重的衰减,导致水下光学图像对比度低、颜色失真的问题,提出一种基于透射率优化和颜色修正的水下图像增强方法。根据水下光学成像模型,采用最小信息量损失原理估计透射率,结合导向滤波提高透射率的估计精度,通过逆求解水下成像模型得到清晰化的水下图像。利用直方图均衡化进一步提高图像对比度,使用白平衡方法修正颜色。实验结果表明,该方法能够有效去除由后向散射引起的模糊,提高图像对比度和清晰度,同时修正色彩不平衡。     

基于HDFS的分布式文件系统

在现有的开源分布式文件存储系统HDFS上,构建一个智能大数据存储系统IHDFS.该系统提出了大数据去重模块、大数据放置模块、大数据智能迁移模块和大数据编码模块,构造了智能分布式文件存储系统,可以提高用户访问效率,节省集群的存储空间.实验结果表明,数据去重模块很好地节省了存储空间;数据放置模块合理地分配文件上传的存储层,使数据上传速度提高一倍;数据智能迁移模块提高了用户在高等存储层上文件的命中率,提高了用户获取数据的效率;数据编码模块节省了集群的储存空间,节省了大约原来存储空间的三分之一.     

基于转发路径优化的交叉眼干扰结构

为了降低因路径引起的波程差,提出一种基于转发路径优化的交叉眼干扰结构。通过分析交叉眼信号传播路径,建立干扰信号传播路径模型。在雷达来波方向偏离交叉眼干扰天线中垂线的条件下,改变交叉眼双环路接收天线和发射天线位置,可以有效减小干扰距离较远时因波程差造成的相位变化,提高交叉眼干扰效果。仿真结果表明：在该结构下,交叉眼干扰与雷达的距离越远,波程差越小;雷达来波方向偏离交叉眼干扰天线中垂线越严重,波程差越小;当交叉眼干扰距离雷达较远（r>3 km）时,交叉眼天线中垂线附近波程差即可忽略,使干扰信号到达雷达时的相位差能够满足干扰要求。     

加工工艺对鸡酥松脂肪氧化的影响

为研究加工工艺对鸡酥松加工过程脂肪氧化的影响,考察蒸煮时间、蒸煮温度、炒松时间对2-硫代巴比妥酸值的影响,分析炒松工艺对鸡酥松脂肪氧化以及综合评分的影响,结果表明,炒松时间显著影响脂肪氧化,加工工艺中对脂肪氧化影响程度由大到小依次为炒松时间、蒸煮温度和初煮时间,而影响产品综合评估得分的因素由强至弱依次为炒松时间、初煮时间和蒸煮温度;优化后较适的加工工艺条件为初煮50min、复煮10min、蒸煮温度90℃、炒松时间20min、2-硫代巴比妥酸作用底物值为2.26mg/kg。产品综合评分与2-硫代巴比妥酸作用底物值的趋势并不完全吻合,鸡酥松加工过程中的工艺影响脂肪氧化程度和产品品质。     

面向无人平台的室内精密定位与构图技术

针对无人作战平台在室内等复杂环境下的高精度定位与地图构建问题,提出了一种利用信标锚节点辅助的单目视觉同步定位与地图构建方法,该方法通过WLAN锚节点估计出单目视觉尺度因子并结合视觉传感参数,获取真实尺度空间下的定位位置,并利用因子图模型对WLAN定位和单目视觉定位结果进行最大后验概率准则下数据融合,从而获得精确的位置和构图信息。实验表明：文中所提出的方法较好地解决了传统单目视觉定位中的尺度不确定问题,定位精度达到分米级,扩展了单目视觉SLAM在真实尺度空间中的应用,在复杂环境下的无人侦察、搜救和打击等应用领域具有重要的工程和实践意义。     

有毒重气泄漏事故的应急资源调度

针对有毒重气泄漏事故具有发生的突然性、危害的严重性等特点。建立了以应急加权总时间、应急总成本最小化为目标的多需求点、多供应点、多物资类型的优化调度模型。为了增强模型的实用性,增加了对车辆载重及最优路径选择的考虑。利用改进了的Dijkstra算法,将其作为多目标粒子群算法(MOPSO)的子算法对模型进行求解。针对MOPSO算法易陷入局部最优解的缺点,对惯性权重的更新方式进行了设计,增强了算法的全局搜索能力,同时在对粒子进行选择操作时借鉴了自适应网格法的思想,丰富了粒子群的多样性。最后,通过一个仿真实验验证了所提模型及算法的有效性。     

基于多目标准则的流域站网优化

对于流域站网空间布局不合理(含有大量冗余站点及监测空白区等)的问题,基于美国伊利洛伊斯河下游流域27个站点4年的日均径流量数据,以站网中联合熵最大、冗余度最小且数据波动最小3个准则,构建了联合熵比、冗余度比和纳什效率系数(NSE) 3个目标函数对站网的信息量进行定量评估。约简流域冗余站点构成初步优化站点组合,并根据出水口得到的潜在站点确定流域需要新增的站点。结果表明:在原站网的基础上选出11个站点构成初步优化站点组合,其联合熵与原站网相等,冗余度减少74. 2%;在初步优化站点组合基础上新增3个站点,联合熵和冗余度分别增加37. 1%和22. 3%;与原站网相比,优化后的站点数量为14个,联合熵增加了37. 1%,冗余度减少了68. 5%。