高校网络舆情传播模型稳定性研究

将高校网民分为无知者、传谣者和管理者(教师)三类,并考虑教师的育人功能,建立了一类网络舆情传播模型。利用稳定性理论和方法,讨论了模型平衡点的局部稳定性和全局稳定性,借助计算机模拟研究了舆情传播的控制策略。结果表明,教师加大与无知者的接触率是控制舆情扩散的有效措施。此外,加强教育管理对于有效控制网络舆情传播具有重要作用。     

基于孪生网络的苹果外观品质分级方法

针对人工和机械在苹果分级中存在低效、易损、准确率低等问题,提出一种基于孪生网络的苹果外观品质分级方法。该方法首先人工采集包含真实背景和不同等级的苹果图像数据集,并进行预处理操作,包括删除无关背景、0-1缩放和数据增强等;其次以卷积层、池化层和批归一化层为基础模块,搭建神经网络模型,提取苹果图像特征;最后用全连接层训练一个分类器,完成对苹果图像特征的分类,从而得到苹果外观品质对应的等级,其中模型的损失函数为对比损失。实验结果表明,构建的孪生网络模型在苹果外观品质分级中,平均分类准确率达到了97.71%,具有较好的稳定性,其用于苹果外观品质的自动分级是可行的,并为其他农产品的外观分级提供思路和参考。     

基于改进RPN的孪生小样本电力目标检测

为了解决当前电力系统巡检难度大、效率低、数据不足以支撑大规模训练的问题,提出一种基于孪生网络的小样本检测方法。首先,在Faster RCNN(faster region convolutional neural network)目标识别算法的框架下,搭建支持图片和查询图片共享的孪生网络模型;然后,利用改进的RPN(region proposal network)模块产生更高质量的proposals;最后,在检测头上对支持图片和查询图片的RoI(region of interest)进行关联匹配。结果表明,将算法应用于自主构建的EPD(electric power detection)数据集,在仅利用10张支持图片的情况下,就能实现对电力背景下鸟巢异物和绝缘子相关类别的检测,检测指标mAP达到18.92%。与其他算法相比,应用于电力行业目标检测的孪生网络小样本模型,在极端小样本情况下性能优良,同时具有更加轻量化的优势,可为电力检测新方法研究提供参考。     

动态可控残差卷积神经网络的低剂量 CT 图像处理

针对计算机断层扫描(Computed Tomography, CT)中因采用低剂量扫描方式,导致图像噪声伪影干扰,尤其 是不同部位噪声和伪影强度存在较大差异这一问题,提出了一种基于动态可控残差的卷积神经网络(DC-ResNet) 算法。 DC-ResNet 的主要思想是在常规残差网络连接中添加一个图像质量指导的控制变量,以允许获取残差的加 权和,从而实现残差特征的动态可控。 所设计的 DC-ResNet 网络是一种包括两个子网络的组合型结构,一个是作 为主干网络的基础子网络,在该子网络中使用全局动态残差块和局部动态残差块来实现低剂量 CT 图像质量的提 高;另一个是作为辅助网络的条件子网络,用来生成基础子网络中不同动态可控残差块的权值,辅助基础子网络的 学习。 通过 Mayo 与 UIH 数据实验验证,其视觉结果表明:处理后的不同部位 CT 图像噪声伪影均能够得到较好的 抑制,并能有效地保留结构细节及组织纹理;量化结果表明:处理后的 CT 图像峰值信噪比( Peak-Signal to Noise Ratio, PSNR)和结构相似性(Structure Similarity, SSIM)均优于对比方法。     

基于Bert股吧舆情分析的特征融合股价走势预测研究

传统股价预测模型往往只考虑时序性数据且局限于模型自身机制,而忽略舆情对股价的影响,导致预测精度不高,针对该问题,提出基于 Bert 股吧舆情分析的特征融合预测模型对股价收盘价进行涨跌幅预测。 首先,采用Bert 自然语言处理对股吧舆情以及公司公告政策进行情感分类,并转化为虚拟变量,构建金融舆情情感特征库;然后将金融舆情特征库和时序性数据合并构建特征融合矩阵;最后输入长短期记忆网络模型(LSTM)进行股价收盘价预测,并得出股价的涨跌结果。 以华银电力(600744. SH)为例进行实证分析,实验结果表明:引入股票情感特征后的模型,得到的股价走势准确率上升了 8. 63%,预测收盘价的回归指标 FMAPE FRMSE 分别下降了 23. 59%、22. 9%,R2 提高了 8. 11%,证明引入新的舆情情感特征在实际预测中能提高股价预测的准确率,可以作为精准预测股价走势的手段。     

基于词-标签概率的多标签文本分类研究

针对多标签文本分类任务中如何有效地提取文本特征和获取标签之间潜在的相关性问题,提出一种CNN(convolutional neural networks)结合Bi-LSTM (bi-directional long short-term memory)的模型.首先,通过CNN网络和最大池化提取文本的特征;然后,利用训练的Labeled-LDA(labeled latent dirichlet allocation)模型获取所有词与标签之间的词-标签概率信息;接着,使用Bi-LSTM网络和CNN网络提取当前预测文本中每个词的词-标签信息特征;最后,结合提取的文本特征,预测与当前文本相关联的标签集.实验结果表明,使用词-标签概率获取文本中词与标签之间的相关性信息,能够有效提升模型的F1值.     

增强型注意力网络点击通过率预估方法

针对以往模型在对点击通过率(click-through rate,CTR)进行建模预测时,存在着特征重要性学习不足、特征交互低效等问题,提出了一种增强型注意力网络预估模型,用于动态学习特征重要性和特征交互信息,模型主要由注意力层、双线性交互层和全连接神经网络层构成。注意力层的多尺度多头自注意力机制通过设置不同尺寸子空间增强特征重要性学习能力,在得到特征重要性后,进一步采用张量积双线性交互学习特征交互信息。通过对注意力的子空间尺寸大小、张量积交互形式、神经网络层数和节点个数等进行定量分析,确定模型的最佳参数。实验证明,该模型相比已有模型拥有更好的预测能力。     

基于生成对抗网络的渐进式夜视图像彩色化算法

受限于夜景光照不足等影响,夜视成像中的部分内容极易缺失或模糊,导致这部分的彩色化效果不佳.为此,本文提出了一种基于生成对抗网络的夜视图像彩色化算法, 通过对纹理细节的修复来提升图像模糊区域的彩色化效果.首先,在模糊区域修复中,利用下采样操作减少模糊图像块的比例,并用梯度调节预测器对模糊图像块周围的像素值进行预测,以此来不断增强和修复模糊的纹理细节.其次,在彩色化过程中,依托于生成的超分辨率图像和已有的先进对抗网络着色模型,通过最小化亮度和纹理等失真,来生成较为清晰的彩色图像.实验结果表明,经过模糊区域恢复和增强之后,灰度图像的PSNR平均提升0.33 dB.相比之前的夜视图像彩色化方法,本文方法可以赋予灰度夜视图像更丰富、自然的色调,更清楚地表达图像的细节,从而提高目标探测和识别效率.     

一种高吞吐低延迟片上互连网络路由器

本文提出了一种用于片上互连网络的低延迟高吞吐量动态虚拟输出队列路由器,该路由器可以利用前瞻路由计算和虚拟输出队列方案将路由器延迟减低到两个周期.仿真结果表明,与虫孔路由器和虚通道路由器相比,4×4网格上的网络吞吐量分别提高了46.9%和28.6%,并且在相同输入加速比下,性能比双缓冲虚通道路由器要高1.9%.在随机合成流量下,片上网络的零负载延迟也分别降低了25.6%和41%.设计实现结果表明,路由器的工作频率可以达到2.5 GHz.     

棉纺厂管理信息系统的研制

本文根据开发CTU-JMS管理信息系统已取得的成功经验,介绍CTU—JMS管理信息系统的运行环境;总体规划中运用的两种设计策略——“由顶向下”分析法和“由下至上”分析法;MIS中建立大型基础数据库采用的主要技术;MIS决策管理层的形成以及生产经营决策子系统的技术特点。为推进我国的纺织企业管理信息系统的开发和实现现代化管理作了探索。