基于能力约束的多车种空车动态调整方法

引入空车时空服务网络来描述铁路运输动态变化特性,同时考虑到实际运输生产中的能力约束,并据此建立了基于能力约束的动态规划模型.模型的目标函数考虑了与时间因素相关的空车滞留费用和需求未满足时的惩罚费用等相关费用,同时考虑了多个车种之间的替代费用.模型的能力约束条件考虑了网络弧段的通过能力、空车提供站的发送空车能力和空车需求站的接收空车能力.考虑网络径路绕行的情况,设计了融合K短路算法的模拟退火算法,并采用了两步法的优化策略进行求解.最后对一个简单的路网进行了验证,结果表明融合K短路算法可以在能力约束条件下得到较好的收益.     

基于改进的自适应提升算法的乳腺癌图像识别研究

为解决医疗资源不足、就诊量日增等问题,需设计基于计算机的乳腺癌图像识别模型,更高效地辅助病理医生的临床诊断工作.然而,现有算法多采用单类别特征完成识别,未充分发挥特征之间互补性.该文提出改进的自适应提升算法：在SIFT、Gist、HOG、VGG16特征提取基础上,改进有效区域基因选择(Effective Range Based Gene Selection,ERGS)算法,动态计算特征权重;采用自适应提升算法将弱分类器集成为强分类器,并对其输出的预估概率做ERGS加权,实现多特征融合.实验表明：1) 算法识别精准度达86.24%,较最强基线提高3.82%;2) SIFT、Gist、HOG特征之间具有较强互补性,它们有助于准确刻画乳腺癌图像;3) 阳性图像更易识别.     

基于MTM规范的Android可信权限系统的改进和实现

以MTM规范为基础,提出了基于设备识别和改进型权限鉴别模型的可信平台架构,并对架构中模块的可行性进行论证和实现。Android可信权限系统通过加密和鉴权方法为运行软件创建运行时空安全域以确保其安全,提供了系统级、应用级和环境级的可信认证。经过对三种移动平台安全防护产品的对比研究评估了系统的表现效果,发现该系统能够无误完成设备认证工作,对非法文件访问和跳转请求具有80%以上的识别概率,达到了提高移动终端可信度的目的。     

基于Tag-rank和CCA的在线商品跨媒体检索研究

在线商品跨媒体检索是电子商务领域的研究热点,增强特征判别性以改善检索性能是其核心问题。引入Tag-rank模型计算单词的绝对排序和相对排序权重,以准确刻画单词在文本中出现位置的统计特性,抑制噪声干扰并提升关键词权重,从而增强文本特征判别性,最终改善跨媒体检索性能。实验表明：在文本检索图像中,相对排序类模型和绝对排序类模型检索性能平均提升6.58%和4.99%。在图像检索文本中,若合理选取图像特征检索性能也有提升。所设计的后融合策略能进一步改善检索性能。     

基于coroutine模型的网络爬虫设计与实现

网络爬虫在中文信息处理中被大量使用,根据待处理的问题定向爬取相关领域的数据,为后续中文信息处理提供基础.传统多线程模型在处理高并发和大量I/O阻塞操作时,存在较为明显的限制和不足.针对以上问题,提出了一种基于coroutine模型的解决方案.从coroutine的基本原理和实现方法上作了较为详细的阐述,并给出基于coroutine网络爬虫的完整实现.实验表明,该方案能够有效地降低系统负荷,提高爬虫的爬取效率.     

数据可视化研究综述

数据可视化对于从海量数据中发现规律、增强数据表现、提升交互效率具有重要作用。目前,数据可视化的概念及相关研究领域不断扩展,就数据类型而言,可视化研究逐渐聚焦于多维数据、时序数据、网络数据和层次化数据等领域。通过对中国知网（CNKI）中外文文献进行分析可知：2014年、2015年是数据可视化领域研究热度升级、理论成果大量产出的“里程碑”式年份;中国大数据领域研究热潮形成后,数据可视化是迅速发展的一个重要支撑领域;国内外数据可视化领域的研究,在时间上基本同步,而武汉大学、浙江大学、北京邮电大学、国防科技大学、电子科技大学等都是在该领域研究活跃度较高的国内高校。要获得良好的视觉效果,帮助用户降低理解难度,高效分析数据和洞悉价值,通常还需要注意色彩与语义、突出核心数据、防止数据过载、防止思维过度发散等技术要点。现有的数据可视化技术主要分为基于几何技术、基于图标技术、基于降维技术、面向像素技术、基于时间序列技术、基于网络数据技术的数据可视化方法,以及层次可视化技术和分布技术等。基于几何技术的可视化方法,包括平行坐标、散点图矩阵、Andrews曲线等。基于坐标的可视化方法,可以清晰展示变量间的关系,但受限于屏幕尺寸,当数据维度超过3个时,难以直观显示全部维度,需要结合人机交互技术进行展示,适用于表达不同维度之间的相关关系,比如学生学习行为之间的关联关系等。基于图标的可视化方法,主要包括星绘法和Chernoff面法,以几何图形作为图标刻画多维数据,直观反映出图标各个维度所表示的意义,适用于工作完成情况、激励工作进度概览等。基于降维技术的可视化方法,根据维度属性确定点的坐标,在保持数据关系不变的前提下映射到低维可视空间中,主要涉及主成分分析、自组织映射、等距映射等。基于时间序列的可视化方法,是一种显示数据间相互关系和影响程度的可视化方法,主要包含线形图、堆积图、地平线图等,随着时间发展采集相应数据,并利用上述3类可视化方法进行呈现,适用于表示信息数据流动和变化状态,如不同时间段成绩流向趋势分布、主题概念的变迁等。基于网络数据的可视化方法,核心是自动布局算法,通过自动布局与计算绘制成网状结构图形,主要有力导向布局、圆形布局、网格布局等,常用来表示大规模社交网络结构,适用于活跃度分析、引文关系展现等。层次可视化技术,主要包括节点链接、空间填充、混合方法等,通过绘制不同形状的节点和包围框来表示层次结构的数据,适用于表示群组成员间交互关系的发现和挖掘,如在线协作员工之间的交互。基于CNKI,通过对数据可视化研究情况的分析,提出数据可视化研究过程中的注意点,指出数据可视化需要重点考虑色彩的匹配,在色彩与数据内容的重要度之间建立关联;可视化方案应在满足业务需求的基础上以业务逻辑为依据,合理组合与应用相关可视化技术;统一的可视化风格有助于提升人们理解数据的连贯性、一致性和效率,兼顾用户的审美要求,在风格与色彩之间建立合理的匹配关系;数据可视化应以实用、合理、高效地表现关键过程、关键目标、关键结果为主要面向。此外,对可视化应用实例Echarts展开综述,包括Echarts 交互组件（markPoint和markLine标注点组件、dataZoom区域组件、图例交互组件）在可视化中的应用,以及动态数据绘制等。最后,对可视化存在的挑战以及未来研究方向进行了分析和展望,指出虚拟现实、可视化系统和数据分析是可视化未来的研究方向,其应用热点领域还包括统计可视化、新闻可视化、思维可视化、社交网络可视化和搜索日志可视化等。     

苏芸金杆菌中试规模发酵的工艺控制初探

采用密闭通风发酵设备对苏芸金杆菌ＢＴ—３７进行了中试规模液体深层发酵的实验和生产，就不同黄豆饼粉含量培养基和不同种子罐培养菌龄对最终发酵液活菌含量的影响作了初步探讨，为进一步优化工艺控制打下了基础。     

基于词序列拼积木模型的图像句子标注研究

用句子标注图像,建立图像与文本间的跨媒体关联,以提升信息检索准确率,改善用户检索交互体验.利用KDES模型抽取图像特征,在多核学习模型中融合出MK-KDES特征,准确刻画图像视觉特性;设计自然语言生成模型:词序列拼积木,评估单词与图像内容的相关性,优选单词,并根据单词间的语义相关性与句法模式约束,将单词组合成N元词序列;把N元词序列输入模板生成句子.结果表明:MK-KDES-1特征聚焦于图像的纹理及形状视觉特性,它是改善句子BLEU-1评分的关键;而单词间的语义相关性与句法模式约束是提升句子BLEU-2评分的重要前提.      

基于Petri网的新型电动机故障快速处理方法及应用

目前我国电动机保护技术落后,针对电动机故障的早期诊断问题,提出了一种电动机故障诊断Petri网模型,该模型根据电动机一般故障和外在征兆,只需经过简单的矩阵运算,即可达到快速分析检测电动机故障的目的。该方法比传统的电动机故障检测方法,具有简单方便,快速精确等方面的优点,最后通过实验证明该方法是确实可行的。     

混合分层抽样统计与贝叶斯个性化排序的旅游景点推荐模型研究

传统协同过滤推荐模型仅处理稀疏的评分数据,未深入挖掘用户及对象的潜在语义,且用户喜好信息也未充分利用.围绕旅游景点推荐这一热点问题,提出全新的混合分层抽样统计与贝叶斯个性化排序的推荐模型：采用分层抽样统计及主观赋值评价法刻画用户旅游喜好;基于矩阵分解算法(Matrix Factorization,简称MF)分析用户及对象(景点)的潜在语义,运用贝叶斯个性化排序算法(Bayesian Personalized Ranking,简称BPR)对推荐模型进行优化;综合用户旅游喜好信息及BPR优化结果,生成混合推荐列表.在新的“Wisdom Tourism”数据集上进行仿真实验.实验表明：推荐模型的RMSE、MAE、F1值较最强基线分别提升16.59%、10.05%、5.04%;相比于分层抽样统计方法,BPR算法在推荐过程中发挥更显著的作用.