一种自适应局部和全局融合的协同过滤算法

相似度计算模型是协同过滤技术的核心,相似度模型的好坏直接关系到近邻用户推荐的准确性。通过用户项目评分数据集局部相似性与全局相关性分析,提出相似性度量改进模型,而改进后模型用MovieLens100K数据集实验验证,通过均方根误差、平均绝对误差和召回率三个实验结果分析。该算法可有效地提高推荐预测评分和推荐项目的准确率。     

一种基于LDA模型的新兴主题识别与探测方法

新兴主题识别是科技研究领域识别新兴技术的重要方式,高效精准地识别新兴主题是早期辨识新兴技术研究方向的前提.提出一种基于LDA模型的新兴主题识别与趋势预测方法,通过LDA模型提取科技文献中的研究主题,构建主题强度、主题新颖度和复合主题关注度的指标体系识别新兴主题,采用Prophet模型预测新兴主题的主题强度,探测未来发展趋势.以智慧农业领域最近14年的科研文献为数据集,对提出的识别和探测方法进行验证,识别出了5个新兴主题,并预测了未来3年的发展趋势,同时验证所提方法的有效性.     

基于全局与局部特征的嵌入式人脸识别系统

基于主成分分析人脸识别算法,提出一种基于全局特征和局部特征的加权算法,并且在嵌入式(Tiny6410)上完成系统的设计与实现.利用主成分分析提取人脸全局特征,根据特征值贡献率获取降维后的人脸子空间,采用欧氏距离匹配测试样本;用人眼检测算法、鼻子检测算法等提取每个样本的左眼、右眼、鼻子、嘴,分别建立样本集,采用主成分分析;分别计算全局和局部特征的离散度,根据离散度进行自动加权算法,给出最终的人脸识别结果.实验表明,该系统具有一定的稳定性,识别效果优于单一模块的识别.     

融合全局和局部特征的图像特征提取方法

针对图像特征提取无法同时利用样本的全局和局部特征的问题,提出融合全局和局部特征的特征提取方法.该方法充分利用线性判别分析和保局投影算法分别在特征提取中保持样本全局特征和局部特征方面的优势,进一步提高图像特征提取效率.首先,引入全局散度矩阵和局部散度矩阵分别表征样本的全局特征和局部特征.然后,基于同类样本尽可能紧密,异类样本尽可能远离的思想,构造最优化问题.比较实验表明:与传统的主成分分析、线性判别分析、保局投影算法相比,文中方法的工作效率有一定提高.     

基于最优化控制模型的文本主题域划分

提出一种基于最优化控制模型的文本主题域划分方法, 采用主题域内距离、 主题域间距离、 主题域内夹角和主题域间夹角等相关要素, 构建了最优化模型的目标函数, 进而通过对模型求解得到文本主题域的最优划分模式. 该方法为全局最优化方法, 与具体的应用领域无关, 具有较高的普适性. 实验结果表明, 在算法适用性、 F1评价和Window Diff评价上, 该算法均优于其他相关算法.     

基于全局和局部特征的图像拼接方法

针对传统序列图像拼接算法中的误差累积问题,提出一种基于全局和局部特征的图像拼接方法. 同时拍摄大视场角、低分辨率全局图像和小视场角、高分辨率局部图像,利用深度学习替代传统算法提取两者匹配点,进而根据两者面积比等比例扩大全局图像的匹配点坐标,将局部图像无缩放地投影至全局图像所在平面,最后融合投影后局部图像的重叠区域,拼接形成一幅大视场角、高分辨率全景图像. 实验结果表明,该方法中深度学习快速且精准地实现了特征匹配,同时局部图像间相互独立,有效地解决了拼接顺序限制和拼接误差累积.      

一种基于全局和局部光照估计的Retinex图像增强算法

具有色彩还原特性的Retinex算法,可以实现图像对比度、亮度提高及色彩还原;但是增强后的图像色彩饱和度下降严重,色彩失真,其关键在于光照分量的估计失真。针对上述问题,提出了基于全局光照和局部光照细分的Retinex增强算法,实现了图像光照分量的精确计算;并通过实验证明增强后的图像在提高亮度突出细节的同时,最大程度保持了原来的真实色彩。     

基于多域流形的行星齿轮箱局部故障识别

行星齿轮箱振动信号包含多种频率成分和噪声干扰,频谱具有复杂的边带结构,容易对故障识别造成误导甚至引起错判.在不同故障状态下,行星齿轮箱振动信号的多域特征量将偏离正常范围且偏离程度不同,根据这一特点,提取振动信号的时域、频域特征参量用于故障识别.为了避免传统分析方法中负频率及虚假模态问题,增强对噪声干扰的鲁棒性,采用局部均值分解法将信号自适应地分解为单分量之和,提取时频域单分量瞬时幅值能量.针对多域特征空间构造过程中出现的高维及非线性问题,采用流形学习对数据进行降维处理.提出基于改进的虚假近邻点的本征维数估计及最优k邻域确定方法,并通过等距映射对多域特征空间进行降维分析.对于行星齿轮箱实验信号,根据样本流形特征聚类结果,分别识别出了太阳轮、行星轮和齿圈的局部故障,从而验证了上述方法的有效性.     

一种全局与局部结合的两步式重叠社区挖掘算法

基于全局划分和局部凝聚原理,改进得到一种两步式挖掘算法,该算法以寻找最优模块性Q值为基准,最终挖掘出重叠社区.对两个经典真实世界网络的Zacharys Karate俱乐部数据和海豚网络数据进行了实验测试,实验表明该算法能够有效地划分出重叠社区.     

文本内容主题的识别方法

提出了一种基于知识的内容主题识别方法,其中采用基于统计和规则的技术进行主题特征识别,利用集聚公式进行主题特征集聚分析·通过引入领域知识库,将基于词汇的分析技术提升到领域知识计算层面·实验结果显示主题识别平均正确率为70%·     

基于局部和全局的LDA话题演化分析

对话题演化进行形式化描述,探讨了基于全局和局部话题演化的2种建模方式,并应用话题相似度和困惑度进行评测.对房地产话题和奥运会话题进行实例分析,给出了2种不同建模方法在话题演化方面的优缺点.两会报告实验结果表明,全局话题演化能够获得较好的模型参数,方法简单可靠;而局部话题演化则能产生细粒度话题,反映新话题的产生和旧话题的消亡.     

结合历史全局最优与局部最优的粒子群算法

提出了一种增加粒子共享信息多样性的粒子群算法。该算法在粒子更新速度的过程中,将前几轮粒子搜索的历史全局最优信息与本轮局部最优粒子信息结合,增加粒子搜索信息的多样性。另外,根据2种信息的结合方式不同,将基本算法扩展成3种扩展型算法。6个典型函数的仿真实验结果说明,改进的粒子群算法可以有效地克服粒子群算法中的早熟现象。     

带钢张力ARMA时序模型的时域特性分析

在文献［１］的基础上，运用随机过程理论，进一步讨论了带钢张力ＡＲＭＡ时序模型的三种主要时域特性：描述系统动态特性的Ｇｒｅｅｎ函数｛Ｇｊ｝，描述随机数字序列统计特性的自协方差函数｛Ｒｋ｝和偏相关函数｛φｋｋ｝，从不同的角度揭示了ＡＲＭＡ时序模型所表征的带钢张力系统的动态特性，为带钢张力ＡＲＭＡ时序模型的识别与参数估计奠定了基础     

周期分类和Single-Pass聚类相结合的话题识别与跟踪方法

针对增量式聚类初始时话题模型不够充分和准确,随处理报道数量增加,误检与漏检的累积效应被放大的问题,提出了周期分类和Single-Pass聚类相结合的话题识别与跟踪方法.首先采用增量式聚类算法进行话题识别与跟踪,当新闻文本每积累到一定程度之后,对已经聚类的报道进行周期分类,使话题簇精度提高,从而提高后续话题识别与跟踪精度.实验表明这种方法是有效的,能够降低漏检率与错检率,减少归一化错误识别代价.     

基于局部重构与全局保持的半监督判别分析方法

为克服线性判别分析(LDA)只能利用有标记样本的缺点,提出一种基于局部重构与全局保持的半监督判别分析(LRGPSSDA)方法.LRGPSSDA通过最小化局部重构误差来确定邻域图的边权值,在保持数据集局部结构的同时保持其全局结构,具有对邻域参数的选择不敏感、所得投影子空间的维数不受样本类别数的限制等特点.相较现有的半监督判别分析方法(如SDA和UDA),LRGPSSDA的分类性能更好.在YaleB和CMUPIE标准人脸库上的实验结果验证了该算法的有效性.     

全球治理的特点及其未来趋势

全球治理议题牵动全局,左右国际关系和国际秩序,各国都在握紧全球治理的旗帜为其所用。全球治理的特点和趋势是：大国峰会机制成为全球治理的重要平台,全球公民社会参与活跃,传统西方主导权受到冲击,二十国集团将发挥基础性作用,＂中国因素＂将会日益突出。     

一种结合本体和焦点的问题分类方法

鉴于问题分类是问题分析的主要任务,提出一种结合本体和焦点的问题分类方法.首先依存分析和语义角色标注对问题进行浅层语义分析,再根据预定义的问题焦点结构和焦点抽取规则,获取问题焦点语义表征;然后标示问题的类别为问题焦点中疑问对象在领域本体中的标识;最后,根据焦点不同则问题不同这一事实,将焦点相同的问题归为一类,从而实现问题分类.使用该方法对计算机故障诊断领域1 905个特指问题分类,取得了93.91%的准确率,验证了领域本体和焦点对问题分类方法的有效性.     

服务地方经济与社会体现区位优势和特色--高职院校学报发展概览

近年来高职院校学报迅速发展，取得了良好的社会效益，但还存在着诸如竞争力不强、未能体现高职院校特色等问题。因此，高职院校学报应当在谋求自身发展的同时，积极探索高等职业教育与区域经济发展的互动模式，为实现地方经济全面、协调和可持续发展提供参考依据，对区域经济发展起到推动作用，并在此过程中体现自身的特色。