基于BP神经网络的网络小说排行预测

近年来随着"IP"热潮兴起,网络文学市场发展迅速,逐渐成为文化娱乐行业投资热点.本文将机器学习方法引入到小说排行预测方面,通过网络爬虫获取网络小说信息并提取了影响排行的特征,提出了基于BP神经网络模型进行小说排行预测.针对训练数据的不均衡,本文采用ROC和AUC作为预测评价指标;实验结果表明,基于BP神经网络的网络小说排行预测的准确率较高,相比传统的文学定性分析方法,机器学习预测方法可解释性和应用性更高.     

基于 Swin Transformer 和 Style-based Generator 的盲人脸修复

盲人脸修复任务是从低质量的图像（例如模糊、噪声和压缩图像）中恢复高质量的图像.由于事先不知道低质量图像的退化类型和退化参数,因此盲人脸修复是一个高度病态的问题,在修复过程中严重依赖各种先验指导.然而,由于面部成分和面部标志等面部先验通常是从低质量图像中提取或估计的,可能存在不准确的情况,这直接影响最终的修复性能,因此难以有效利用这些先验知识.此外,目前的主流方法基本都是依赖ConvNets进行特征提取,没有很好地考虑长距离特征,导致最终结果缺乏连续一致性.本文提出了一种改进的StyleGAN模型,命名为SwinStyleGAN,应用在高级视觉任务上表现出色的Swin Transformer来提取长距离特征,并通过改进后的类StyleGAN合成网络逐步生成图像.本文设计了一个空间注意力转换模块SAT来重新分配每个阶段特征的像素权重,以进一步约束生成器.大量实验表明,本文提出的方法具有更好的盲人脸修复性能.     

高校实验室现场管理研究

由于高校实验室使用频率高、人员流动性大,在现场管理中会面临实验室内空间布局不合理、实验设备点检不到位、实验室运行效率偏低、实验室安全管理隐患多等问题.从实验室常见的问题出发,把"7S"管理的7个要素(整理、整顿、清扫、清洁、素养、安全、节约)应用到实验场所设备及物料管理、人员管理、环境管理中去,并提出在高校实验室推行"...     

基于模糊PID位置控制器的研究

介绍了电液位置伺服控制系统的组成和工作原理.传统PID控制器在受到外界干扰时,容易导致过大的超调甚至引起震荡,从而使得系统的动静态性能变差.针对此问题,设计了结合PID控制和模糊控制优点的模糊PID控制器.在MATLAB/Si mulink环境下进行仿真,结果表明,与传统的PID控制器相比,该方法改善了系统的动静态性能,同时也提高了控制系统的鲁棒性和抗干扰性.     

一种金融时间序列区域分割方法的研究

金融时间序列指描述不同金融产品诸如股票、汇率与基金等的时间序列.它与金融市场中人类的各种经济活动密切相关,呈现出复杂多变的状态.为了从海量的金融数据中发现有价值的,可用于投资的信息,大量学者采用数据挖掘来对金融时间序列作数据提取和处理.由于金融时间序列具有高噪声、非平稳性、潜在的周期性等特性,如果直接在金融时间序列的原始数据的基础上进行数据挖掘,会导致结果失败或是取得不理想的挖掘效果.而在数据挖掘前能对原始数据进行数据清洗、数据集成等预处理,数据挖掘质量将达到更好地效果.作为金融时间序列的一个重要分支,股票时间序列预测方法通常采用分段线性表示PLR(Piecewise Linear Representation)进行时间序列的预处理.但是PLR算法存在采用单一的拟合误差作为阈值,分段效果不太理想,算法本身的通用性,时间复杂度等性能都有待提高等缺点.本文提出了金融时间序列区域分割方法,该方法在定性和定量上都优于传统的分段线性方法.     

融合特征增强模块的小样本农业害虫识别

基于深度学习的图像识别技术在具体应用前必须先经过大量带标签样本的训练,然而在实际场景中目标域样本可能非常稀缺,小样本图像识别技术应运而生.为了提升小样本场景下的图像识别准确率,本文提出一个通用的两阶段训练模型以融合现行主流方法并增强其表现.首先,针对训练时不同害虫种类背景相似度过高的问题提出融合双注意力机制的特征加强模块;其次,针对小样本情况下预测可能产生的过拟合问题提出基于高斯分布的特征生成模块以提高泛化能力;最后,将三种典型小样本识别方法统一成两阶段训练模型以融入提出的方法.将该思路及改进首次应用于传统害虫分类数据集IP102,识别准确率可以在基准方法上取得2.11%到6.87%的提升.为了进一步验证本文方法的有效性,在小样本领域公开数据集Mini Imagenet也进行了相应的实验,提升效果同样显著.     

基于UML和RUP的中小项目的设计和实现

近年来URUP(Unified Modeling Language and Rational Unified Process)已经被广泛应用于规范软件的开发过程中.随着软件的规模和复杂性不断加剧，软件危机已经变得越来越严重.解决这个问题的行之有效的办法是软件复用.鉴于软件复用的重要性并结合中小型项目的特点，作者在剪裁和改进RUP模型的基础上提出了一个SRUP模型.作者介绍了一些UML和RUP相关的概念，同时对RUP模型中现有问题进行分析并提出了改进的SRUP模型.为了验证新模型的功效，在建筑行业动态管理信     

基于区域标记法的代价敏感支持向量机在股票预测中的研究

针对传统股票预测中单点标记法的缺陷,提出了区域标记法,区域标记法可以为训练分类器提供更多有用信息,在一定程度上减轻了类别不平衡的问题,也更能满足实际任务的需求.同时,构建了一个RCS-Trader模型,该模型使用了代价敏感的支持向量机和FS度量进行优化,相比于传统股票预测方法,RCS-Trader模型的效果更好,投资回报率更高.     

J2x油藏数值模拟跟踪技术应用

论述了油藏数值模拟跟踪技术及其在Ｊ２ｘ油藏中的应用。     

海洋环境混凝土结构耐久性措施研究

随着耗资巨大的跨海大桥、海洋钻井平台等大型混凝土结构的修建，越来越多的人工构筑物处于恶劣的海洋环境下，如何提高混凝土结构的耐久性，使其达到混凝土结构100年的设计基准期，延长混凝土结构的使用年限，确保结构长期安全的正常使用成为工程界关注的重点。