应用实测位移记录识别结构动力特性

本文根据原型振动实测的位移记录,应用时间域识别法,求得了结构的前几阶模态的固有频率和阻尼比.本文还根据Ibrahim提出的模态置信因子的概念,定义了模态频率置信因子和阻尼比置信因子,从而能更准确地确定识别到的结构模态参数的可靠程度.     

用于果蔬保鲜的RFID温湿度记录系统

针对果蔬保鲜测控,提出了一种基于射频识别(RFID)的温湿度记录系统.每隔一定时间记录一次果蔬保鲜环境的温度、湿度,并写入到RFID卡中.给出了系统结构图,软件流程图,以及果蔬保鲜温湿度记录实验.实验结果表明,该系统能够准确地记录果蔬保鲜用温湿度参数.     

嵌入式语音识别中一种高效的图搜索算法

为了满足超大词表语法的识别任务在嵌入式语音识别系统上的应用,提出了一种高效的双层图搜索算法.该算法通过分离声学层和词法层来构建2层图搜索空间,其中声学层记录声学模型相关信息,词法层记录词表语法信息.利用这样简洁的搜索空间可以使语音识别的解码过程更加紧凑有效.在对比实验中,传统的基于前缀合并的状态树搜索算法的大词表嵌入式单词拼读系统作为基线系统.实验结果表明,与基线系统相比,所提出的双层图搜索算法在系统解码速度相对提高10%的情况下,系统的动态内存占用仅为基线的8%.通过使用所提出的双层图搜索算法,大大提高了大词表嵌入式单词拼读系统的效率,使其更适用于大多数嵌入式平台.     

基于实体演化的记录链接算法

实体识别(Entity Resolution)是指判断一个或多个数据源中两个不同记录是否描述相同实体,它有时也被称作记录连接(Record Linkage),在数据集成中被用于数据清洗(Data Clean)、去重(Deduplication)和相似连接(Similarity Joins)等集成操作中.实体识别技术可被广泛应用于人口普查、引文识别、Web搜索、数据清洗以及剽窃检验等诸多领域.然而,在真实世界中,实体的属性会随着时间的变化而变化,两条记录的属性值不同不能表明这两条记录对应不同的实体,具有相同的属性值的两条记录也不能表明对应相同的实体.时间记录链接就是匹配描述同一实体的带有时间戳的记录.已有的解决时间记录链接的方法依赖于时间模型来捕捉实体的演化,但是已有的时间模型在预测实体的演化时,实体匹配准确率不高,而聚类计算复杂度较高.为此提出了更加细致的捕捉实体演化的模型和新的两阶段的快速聚类算法.通过在三个真实数据集上的实验结果表明,提出的时间模型可以更加细致地捕捉实体的演化,提出的聚类算法能更快速而准确的聚类描述同一实体的记录,提高了识别的准确率和效率.     

基于聚类的个人健康档案补全方法的研究与实现

诊疗记录对病人和医生而言都是十分有用的,但是由于同一个病人在不同的时间会以不同的识别信息在医院进行治疗,那么这个病人的诊疗信息就会分布在不同的记录中,这样使得医生无法判断这些诊疗记录是否来自同一个病人.为了解决这个问题,提出了个人健康档案补全的方法,利用数值聚类、特征分析、实例类别匹配和诊疗记录补全的方法来识别相同病人的不同诊疗记录,继而实现个人健康档案的补全.最后,通过在某个医院特定的数据库对文中提出的方法进行试验来验证方法的可用性.     

数字话机记录方案设计

针对当前CTI领域数字话机记录的难点,提出一种直接记录数字话机数据的方案．截取并解码数字电话线上传输的2B＋D通道数据,由B通道得到双向话音数据流,由D通道捕获CallerID,DNIS,自动号码识别、中继号码、坐席按键等信息．采用简洁高效的语音压缩与识别处理机制,让数字话机记录方案比起其它记录系统更县优势．该方案已在国内某机场指挥调度中心获得成功应用．     

利用Fisher判别式和事件相关电位的心理意识真实性识别

提出一种基于Fisher判别式和事件相关电位(ERP)的心理意识真实性识别新方法,以可识别的有意义的个人信息(如姓名、生日)作为被测试信息,应用隐藏信息测试(CIT)模式对15名受试者进行了测试并记录其脑电信号.将多通道ERP P300幅度和受试者的反应时间组成特征参数,利用Fisher判别式进行心理意识真实性识别分类,获得93.3%的平均识别率,明显高于以往研究方法的识别率.因此,基于多通道ERP和Fisher判别式的方法具有无创性及较高识别率等优点,可以作为一种心理意识真实性检测的新方法.     

快速抗原检测对A族链球菌急性咽峡炎的临床诊断价值

目的评价RADT在GAS急性咽部感染诊断中的临床应用价值.方法记录126例疑似猩红热患者的临床表现,并进行评分.使用QuickVue StrepA快速抗原诊断检测盒对所有患者进行检测,并同时进行细菌培养,记录结果.对确诊患者正规使用静脉抗生素治疗1天后,再次进行评分和RADT检测.结果疑似猩红热患者的检测结果中,以细菌...     

基于AlphaPose的行人重识别姿态评价方法

行人重识别旨在不同时间、不同摄像头拍摄范围中检索特定目标行人,在实际应用场景中,可能会存在行人被严重遮挡的图像,不仅不利于行人检测,还会消耗大量的时间.行人姿态检测可以通过定位行人关键点位置判断行人是否存在遮挡,因此,本研究提出在重识别检测之前,对行人姿态进行分析,提出一种基于AlphaPose的重识别行人姿态评价方法.首先,利用AlphaPose进行姿态检测,得到行人各个关键点的置信度;然后,利用各个关键点的置信度得到各个行人的姿态评分;最后,根据姿态评分结果筛选出多个测试集进行验证分析.利用torchreid框架在数据集DukeMTMC-reID及Market1501进行实验,实验结果表明,与初始测试集相比,筛选后的测试集检测效率明显提高,且mAP和rank-n值也有所提高.     

基于深度学习的维吾尔文扫描体识别

基于深度学习的神经网络在中英文的图像文字识别中有着广泛的应用,而在维吾尔文识别的相关研究中应用有限.针对维吾尔文属于粘连性文字难于识别的问题,建立了维吾尔文图像识别的数据集,提出了TRBGA模型,并与主流的网络做了对比实验.实验表明:所提出的识别方法准确率达到了99.395％,优于传统的识别方法.     

基于l_1正则化RanBoost的人脸表情识别及程度估计(英文)

鉴于之前的大多数工作仅仅局限于人脸的表情识别,在本文中,我们提出了一种基于排序模型的创新性人脸表情识别方法。与之前的方法不同的是,我们提出的方法不但能够做表情识别,而且能够估计表情的程度,而表情程度估计则对于理解人的情绪变化有很大的帮助。虽然精确标注表情的程度很困难,但是表情随时间变化的有序信息提供了相对的度量。基于这种观察,我们将表情程度估计问题转化为一个排序问题,并且用Rankboost建立排序模型。排序模型的输出可以直接用于程度估计,而且我们也可以将排序模型用于表情识别。为了进一步提高我们提出的方法的性能,我们将l1正则化引入到Rankboost中。在Cohn-Kanade数据库上进行实验,实验结果表明我们提出的方法与当前的方法比较,有着明显的优势。     

Daugman识别方法匹配过程的研究

虹膜识别方法是近年来新兴的一种生物识别技术,它主要由四个部分组成[1]。本文主要对Daugman识别系统的匹配过程进行研究。对于由来自323个人的592个虹膜记录组成的数据库,这种匹配方法具有良好的匹配性;当面临较大的数据记录时,这种匹配方法也存在不足。本文据此提出了相应的改进措施。     

基于AHP/PROMETHEE/GAIA的供应商选择决策方法

供应商选择问题是企业界和理论界十分关注的决策问题．在分析已有的多准则决策方法局限性的基础上,提出了一种基于层次分析法、偏好顺序结构评估法与交互辅助几何分析法相结合的供应商选择方法．以质量、经济因素、技术水平、供应能力与响应能力因素作为候选供应商的评价准则,用层次分析法确定供应商选择问题的结构及其评价准则权重,用偏好顺序结构评估法对候选供应商进行最终的评价,用交互辅助几何分析法对其进行灵敏度分析,最后通过算例证明了该方法的有效性．     

一种基于注意力机制的绝缘子状态反馈认知方法

针对已有绝缘子状态识别模型,以及细节识别深层网络开环认知模式和损失函数泛化能力不足的缺陷,模仿人工巡检模式,即实时评估认知结果可信度自寻优调节多尺度图像知识空间决策,提出一种基于注意力机制的绝缘子状态反馈认知方法。首先,针对预处理后的绝缘子图像,设计自适应尺度堆叠的卷积神经网络架构,使得网络输入由整体图像缩放至细节局部区域,每个尺度的网络共享相同的架构具有不同的参数,确保不同分辨率输入的可区分能力并为下一尺度生成一个细节注意区域。其次,随机配置网络面向多个尺度特征,建立具有强泛化能力的绝缘子状态分类准则。再次,构建类间分类和类内尺度间排序损失函数优化注意力网络,较前次预测生成更高置信度得分排名。最后,借鉴闭环控制思想,定义广义误差熵性能指标实时评测绝缘子不确定状态认知结果可信度,动态调节网络尺度等级,实现不确定认知结果约束下的特征空间自优化调节和分类准则重构,反馈再认知绝缘子状态。实验结果表明了本文方法与其他网络架构相比,增强了模型的泛化能力,提升了模型的认知精度。     

基于模糊多准则决策扩展方法的分模线选择和评估研究

针对在模具设计中选择和评估分模线的问题,提出一种模糊多准则决策(MCDM)的扩展方法。首先利用语言变量表示分模线备选方案的评级和准则重要性权值;然后,基于这些语言值求出最终模糊评估值的隶属函数;最后通过一种新型的最大最小集排序方法将规范化加权评级解模糊成清晰值;并对备选方案进行优劣排序。验证和对比实验表明了方法的有效性,与传统模糊多准则决策方法的比较表明,更具有适用性。     

Interframe Variation Vector: A Novel Feature for Gait Recognition

Gait representation is an important issue in gait recognition. A simple yet efficient approach, called Interframe Variation Vector (IVV), is proposed. IVV considers the spatio-temporal motion characteristic of gait, and uses the shape variation information between successive frames to represent gait signature.Different from other features, IVV rather than condenses a gait sequence into single image resulting in spatial sequence lost; it records the whole moving process in an IVV sequence. IVV can encode whole essential features of gait and preserve all the movements of limbs. Experimental results show that the proposed gait representation has a promising recognition performance.     

中小微企业的信贷风险评价研究与实证分析

中小微企业在推动我国经济发展方面做出了重要的贡献,但由于信息不对称导致企业融资困难、银行坏账率升高,故建立信贷风险评价体系,以实现银行对中小微企业的信贷风险作出评估,已成为银行迫在眉睫的问题.首先,选取四个财务指标和六个非财务指标,建立信贷风险评价模型.其次,根据模糊层次分析法,构造模糊判断矩阵并计算指标权重.然后,运用功效系数法对定量指标进行量化,运用模糊综合评价法对定性指标进行量化,得到各指标分值.最后,将模型应用于某银行的123家有信贷记录的中小微企业中,得到企业的信贷风险得分和排名,验证了评价体系的有效性,为银行进行中小微企业信贷风险评估和管理提供了一定的理论依据和参考价值.     

Alternative risk measure for decision-making under uncertainty in water management

Taking into account uncertainties in water management remains a challenge due to social, economic and environmental changes. Often, uncertainty creates difficulty in ranking or comparing multiple water management options, possibly leading to a wrong decision. In this paper, an alternative risk measure is proposed to facilitate the ranking or comparison of water management options under uncertainty by using the concepts of conditional expected loss and partial mean. This measure has the advantages of being more intuitive, general and could relate to many other measures of risk in literature. The application of the risk measure is demonstrated through a case study for the evaluation of flood mitigation projects. The results show that the new measure is applicable to a general decision-making process under uncertainty.     

基于熵权属性识别模型的岩体质量分级研究

 为克服岩体质量分级中确定评价指标权重系数带有专家打分的主观偏向性,利用熵理论客观地确定岩体质量分级评价指标的熵权系数,结合属性识别理论,建立岩体质量分级判别的属性识别模型。模型选取岩石单轴抗压强度、RQD 值、结构面间距、结构面摩擦系数、岩体钻进速度和岩体声波速度6 个参数作为岩体质量分级综合评价指标,以三山岛金矿7 个采场为研究背景,建立岩体质量分级的属性识别模型,根据信息熵理论计算各评判指标的权重,计算各指标属性测度,利用置信度准则和评分准则,预测岩体质量排序和等级。研究结果表明,属性识别结果较RMR 法更准确,评价结果客观、可信。     

具有语言信息的多指标群体综合评价

针对具有语言信息的多指标群体综合评价问题,提出了一种新的求解方法·在该方法中,首先将各决策者给出的语言评价信息转化为二元语义形式,然后通过求解所建立的优化模型得到群体综合评价值,再根据二元语义自身特点进行方案排序,并得到群体综合评价结果·利用二元语义描述和处理语言评价信息,能够有效避免信息的损失和集结结果的不精确性,因此,该方法具有计算简单和语言信息集结结果准确等特点·最后给出了一个算例·