一种局部与全局特征相结合的主题域识别模型

传统的主题域识别技术主要局限于单一领域，缺乏领域间的交互式协同，难以保证识别结果的准确性，因此提出一种局部与全局特征相结合的主题域识别模型.该模型一方面基于实体在领域内的局部特征进行局部识别，另一方面基于领域间协同作用、领域相关度等全局特征对各个局部识别结果进行一致化趋近，从而使识别结果更全面、有效.另外，针对相似矩阵的更新时机、协同作用的量化以及迭代终止条件的设定三个方面对主题域识别算法进行了优化.通过实验验证了本文所提出的关键技术的可行性和有效性.     

基于校园一卡通的门禁道红外线识别方法研究

为实现对校园一卡通门禁道红外线主动识别,提出基于红外成像特征检测的校园一卡通门禁道红外线识别方法,建立门禁道红外线识别的成像模型。采用主动边缘轮廓检测方法进行门禁道红外线的特征提取,采用Harris角点检测方法对校园一卡通门禁道红外图像的特征点进行检测。结合相邻帧像素融合的方法进行红外图像的信息融合,采用目标主动检测方法进行门禁信息的特征检测和提取,构建校园一卡通门禁道红外图像的模糊特征检测和信息跟踪融合识别模型,实现校园一卡通的门禁道红外线识别优化。仿真结果表明,采用该方法进行校园一卡通的门禁道红外线识别的特征分辨能力较好,识别精度较高。     

基于路面识别的复合制动与ABS集成控制策略

为了使电动汽车在制动时既能充分回收制动能量,又能兼顾制动稳定性,针对四轮轮毂电动机驱动电动汽车,提出了一种基于路面识别的复合制动与ABS集成控制策略.以单轮制动模型为研究对象,利用Lagrange插值法估算当前路面的峰值附着系数和最优滑移率;通过比较目标制动强度与峰值附着系数,将制动工况分为常规制动和防抱死制动;针对常规制动向防抱死制动过渡的工况,通过一种在ABS触发前合理减少再生制动的方法,避免直接撤销再生制动带来的ABS频繁退出和启动.在MATLAB/Simulink环境下建立了仿真模型,仿真结果表明:路面识别算法识别准确度较高;复合制动与ABS集成控制策略能够合理地分配再生制动力与液压制动力,实现车轮的防抱死控制.     

基于度量核和GHI核混合的植物叶片识别算法

针对现有识别算法中的核函数不能充分利用直方图的整体特征和不同维特征间的内在联系,提出基于度量核和广义直方图交叉(generalized histogram intersection,简称GHI)核混合的植物叶片识别算法.首先,构建多尺度边缘轮廓(multi-scale marginal contour,简称MMC)算子;其次,提取预处理后的叶片图像MMC形状特征、局部二值模式(local binary pattern,简称LBP)空域纹理特征、局部向量化(local phase quantization,简称LPQ)频域纹理特征,进而将这些特征拼接成复合特征;再次,利用度量学习和马氏距离改造负距离核构建度量核,将其与GHI核加权融合形成组合核;最后,进行仿真实验.仿真实验结果表明:相对于现有算法,该文算法对不同种类的植物叶片具有较高的识别率.     

基于深度学习的建筑物识别

针对随着城市化的快速发展,城市与城市间的辨识度越来越弱,城市地标的概念越来越热门这一现象,提出了一种基于深度学习的建筑物识别方法;使用改进的Faster R-CNN算法作为训练模型,首先,将需要识别的图片输入深度神经网络,提取出特征框图;然后,模型通过区域建议网络预测目标建筑物所在位置的区域建议,并将这些区域建议映射到特征框图上,RoI Pooling层将这些区域建议转换成固定大小的特征框图;最后使用非极大值抑制从预测边界框中移除相似的结果,得到预测边界框以及边框中目标建筑物的类别和概率;实验结果表明:在训练数据集充足的条件下,使用此方法对地标建筑物的识别率能达到90. 8%,通过与其他模型比较分析,该模型具有较好的识别效果。     

基于正交层次分析法的质检数据语音识别效率改善方法研究

为提高语音识别技术在质检数据记录中的效率问题,基于正交层次分析法建立效率评价模型.应用正交试验确定影响质检数据语音识别效率的影响因素及其影响程度;基于层次分析模型进一步分析得到各影响因素的权重;通过正交层次分析定性与定量相结合对比实验数据,得到质检数据语音识别效率改善的具体方法.实验结果表明改进后的方法可使质检数据语音识别效率提升超过45％.     

基于主题突变检测的颠覆性技术识别——以无人机技术领域为例

 颠覆性技术对实现中国科技创新跨越式发展具有重要战略意义。以无人机技术领域为例，获取Web of Science论文数据库和德温特（Derwent）专利数据库2005-2019年收录的2812篇论文与专利数据，基于LDA-LSTM文本分类算法得到技术主题，采用CiteSpace构建共现网络，从突变权重排序及突变时间段和突变共词聚类知识图谱2个角度进行主题突变检测，进而识别出无人机交互技术中的脑机接口技术及手势控制技术为该领域内的颠覆性技术，通过2020年无人机技术领域相关论文专利验证了识别框架的有效性。     

面向风险评估的关键系统识别

为有效识别关键业务系统并评估业务系统对全业务流程造成的安全风险和影响,提出一种全业务流程关键业务系统识别模型.首先,建立业务流程关联树与业务流程关联网络,得到评价属性矩阵与系统关联度矩阵.其次,由评价属性矩阵与系统关联度矩阵构造关联评价属性矩阵,改进优劣解距离法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)中加权方法和相对接近度计算方法,基于TOPSIS改进方法计算业务系统的重要性系数,进而识别全业务流程中关键业务系统.最后,评估业务系统发生信息安全事件时对全业务流程连续性的影响.实验结果表明,该方法能够准确地识别出全业务流程中的关键业务系统,有助于高效评估业务系统对全业务流程造成的影响.     

预训练模型下航天情报实体识别方法

为了快速处理航天情报,基于数据驱动的深度学习技术,提出融合多源异构知识标注中文航天情报数据集的方法流程,以及基于预训练(pre-training)模型的航天情报实体识别(AIER)方法;通过对航天情报进行命名实体识别,达到对航天情报进行信息抽取的目的.通过融合BERT(bidirectional encoder representation from transformers)预训练模型和条件随机场(CRF)模型构建AIER模型(BERT-CRF模型),将其与隐马尔可夫模型(HMM)、条件随机场(CRF)模型、双向长短期记忆网络加条件随机场(BiLSTM-CRF)模型进行实体识别对比实验.结果表明:基于预训练模型的AIER模型能够取得93.68%的准确率、97.56%的召回率和95.58%的F₁值;相比于其他方法,基于预训练模型方法的性能得到提高.