基于改进欧几里得聚类的激光雷达障碍物检测

针对传统的欧氏聚类算法无法同时对近处和远处的障碍物点云进行精准检测和分割,容易造成错检和漏检的情况,提出一种欧氏聚类算法的改进方法,可以根据点云与激光雷达之间的距离动态地选择阈值,从而快速且准确地完成聚类.实验表明:该方法能同时对近处和远处的障碍物点云进行快速且准确的聚类.     

“新工科”背景下电子信息类专业工程应用型人才培养模式研究

"新工科"背景下对传统工科专业改造和新兴工科专业建设提出了新的需求.结合IEET工程教育认证的要求,从新专业建设、培养方案制定及课程体系设置、理论和实践教学改革、人才培养模式创新等方面提出了电子信息类专业工程应用型人才培养途径和方法,为培养适合社会发展需求的工程实践能力强、竞争能力强的高素质"新工科"人才提供了思路.     

一种基于类不平衡学习的情感分析方法

针对网络评论中普遍存在的负面评论较少而影响力却较大的类不平衡问题, 提出一种基于类不平衡学习的情感分析方法. 该方法利用深度学习训练过程中的概率输出, 以计算样例的信息熵作为影响因子构建交叉信息熵损失函数. 在IMDB公开数据集上进行实验验证的结果表明, 基于集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络能处理类不平衡问题; 对数据的统计分析结果表明, 该策略能提升基于双向长短期记忆网络的评论情感极性分类性能. 针对AUC(area under curve)指标, 使用集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络模型比未考虑类不平衡的深度学习模型在中位数上最多提升15.3%.     

不饱和类卡宾H_2C＝CNaX(X=F,Cl,Br)的密度泛函理论研究

采用密度泛函理论方法,在B3LYP/6-311+G(d,p)水平上研究了不饱和类卡宾H2C=CNa X(X=F,Cl,Br)的结构.结果表明,不饱和类卡宾H2C=CNa X(X=F,Cl,Br)各有2种平衡构型,其中具有三元环结构的构型能量低,是其存在的主要构型.预言了最稳定构型的振动频率和红外强度.计算得到了最稳定构型分子内氢迁移反应的过渡态.讨论了卤原子对不饱和类卡宾H2C=CNa X的影响.     

视频镜头分割与关键帧提取算法研究

为了解决关键帧提取算法性能因特征选取单一而受视频类型多样性限制等问题,提出了一种基于多特征的关键帧提取方法 .该方法在检测到的每个镜头内,采用颜色特征、小波统计特征和SIFT局部特征计算视频帧间综合相似度矩阵.然后采用一个改进的谱聚类算法将镜头帧分组,每一组的中心帧被选择作为关键帧,其中关键帧的数目通过计算聚类不稳定性的极小值进行估计.通过实验利用F1分数、保真度和镜头重构度等评估标准验证了该方法的有效性.     

基于Android系统的斗地主游戏的设计与实现

随着智能手机的迅猛发展,Wi Fi的全民时代到来,手机网络游戏越来越得到人们的青睐.首先设计了基于Android系统的斗地主纸牌游戏的功能模块、类以及数据库,实现了客户端注册、登录、游戏房间选择、多人斗地主以及服务器端接收多个用户连接请求且管理用户信息功能,然后对该游戏中的关键技术进行了详细描述,最后展示了游戏的运行界面.测试效果表明,软件界面友好、操作便捷,能够满足手机用户对斗地主游戏的基本需求.     

关于二面体群的共轭类长素图

讨论二面体群的结构问题,利用GAP软件给出二面体群D2n的共轭类长素图,并完整给出当n以及n/2分别是奇数和偶数时的共轭类长素图情况.     

受交界面控制的类均质体滑坡治理

在我国西南部地区,由于特殊的地形地质条件,滑坡灾害尤为严重,造成巨大的生命财产和经济损失。以云南省大戛高速某滑坡为例,通过调查分析滑坡地质条件及其规模,采用圆弧滑动法计算边坡的安全系数,提出类均质滑坡上部圆弧滑动下部沿基伏界面滑动的机制,以及针对性的工程处置措施,为类似工程问题提供借鉴。     

AR-Grams:一种应用于网络舆情热点发现的文本聚类方法

网络舆情热点发现是一种常用且处理速度要求较高的应用.针对网络舆情热点发现这一特殊应用场合,本文提出了一种基于随机N-Gram的文本聚类方法AR-Grams.该方法通过随机N-Gram的文本相似度计算方法,确立待聚类文档集中各个初始聚类的标志文档并完成初步的聚类操作,继而通过聚类元素数阈值来确定初始聚类,并可根据实际情况确定是否执行聚类合并.该方法生成的聚类内聚性好,准确率高.另外,为了便于评估整体的聚类效果,提出了聚类的整体覆盖率和正确覆盖率.实验结果表明:与对比方法DR-Grams相比,在低阈值时,AR-Grams的准确率、召回率、F-score、正确覆盖率分别提高了11.9％、9.1％、10.2％和9.2％,提升效果尤为明显;在高阈值时,效果基本相当;在整体上,前述4项指标则分别提高了4.5％、2.9％、3.5％和3.0％,优于对比方法DR-Grams.