多维动态模糊数据的分解模型研究

对多维数据的研究最大困难在于其数据量十分庞大,数据规模的单纯扩大,往往导致系统的复杂性成倍增加,而且在研究中发现,存在着大量具有“多维性”、“动态性”和“模糊性”的数据.对此,该文基于动态模糊理论,提出了多维动态模糊数据的分解模型,该模型的建立,为人们用计算机处理这类问题提供了理论依据.     

WEKA环境下基于模糊理论的聚类算法

因特网上的数据规模大、动态性强,通常发现的知识或规则很可能是不精确和不完备的。为了克服以上不足,引入模糊理论,通过寻找模糊相似上近似集进行合理聚类,在确定聚类数目的过程中,利用平均信息熵进行最佳聚类。同时将模糊聚类算法嵌入WEKA平台,利用WEKA中的类和可视化功能,扩充了WEKA中的聚类算法。实验表明,算法对含有噪声的、分布不规则的大数据集具有很高的精度和收敛速度。     

基于物联网的电子商务物流

随着互联网的普及,电子商务得到了井喷式的发展,对物流的要求也不断提高。以互联网为核心的物联网和电子商务天然的结合到一起,互相促进,极大的改变了传统商业模式。     

网格环境下基于WEKA4WS的分布式矩阵关联规则挖掘算法

在相关矩阵理论的研究基础上,将网格与Web服务技术融合,以分布式问题求解环境和开源数据挖掘类库weka为底层支撑,构建了网格环境下面向服务的分布式数据挖掘体系,提出一种基于矩阵的分布式关联规则算法.该算法不需要进行复杂的寻找频繁项集的过程,直接通过关联矩阵就可以判断出,给出了算法的理论证明,并通过实例验证了算法的正确性、有效性和体系结构的可行性,对于解决分布式关联规则挖掘问题有了一个新的突破.     

基于GIS的单设施区位分析系统——以韦伯模型和威尔逊模型为例

德国著名经济学家阿尔佛雷德.韦伯(Alfred Weber 1909)所创立的工业区位论,探讨了运输成本最低化目标下工业企业的布局原则。威尔逊(Wilson 1967)创立的空间相互作用模型,解决在了2维空间相互作用套用牛顿模型具有计算发散性的问题。随着现代信息技术的发展,尤其是地理信息系统的发展,使得经济地理的研究方法更上一层楼。本文探讨了利用地理信息系统技术如何解决韦伯模型和威尔逊模型的选址问题,以及具体的选址模型实现。     

基于箱式约束RPCA的运动目标检测

为克服运动目标检测中光照变化、阴影干扰等的影响,提出了一种具有箱式约束的鲁棒主成分分析方法,用于带阴影的视频运动目标检测。该方法建模时首先将输入的视频数据分解为低秩背景、稀疏前景与阴影3个部分;接着在传统鲁棒主成分分析模型的基础上对阴影变量施加箱式约束,利用Powell-HestenesRockafellar增广拉格朗日乘子法将上述约束转化为目标函数的惩罚函数项,推导了3个子问题的闭合解,并用交替方向法对模型进行求解;最后在公开数据集上对该方法进行了测试。实验结果表明,该方法能够在检测运动目标的同时去除阴影,场景适应性较好。     

城市公共交通运输线路经营权转让问题

城市公共交通运输的主要特征是管制。近年来发生了公交线路使用权由国营企业向其它经济成分的转移，但是这种转移是采取招标有偿形式转让的。揭示了在票价管制的前提下，线路使用权转移并没有改变经营的垄断性，企业通过垄断服务质量选择侵害了消费者利益。从保留价格出发对票价管制情况下运用价格垄断模型对垄断企业的行为进行了刻画。指出线路有偿招标中有望中标的前几位企业理论上是对消费者侵害最严重的企业。     

基于Swin Transformer的深度有监督哈希图像检索方法

在深度有监督哈希图像检索的特征提取过程中,一直由卷积神经网络架构主导,但是随着Transformer在视觉领域中的应用,Transformer替代卷积神经网络架构成为可能.为了解决现存基于Transformer的哈希方法中不能生成层次表示和计算复杂度高等问题,提出了一种基于Swin Transformer的深度有监督哈希图像检索方法.该方法以Swin Transformer网络模型为基础,在网络最后添加一个哈希层,为图像进行哈希编码.该模型中引入了局部思想和层级结构,能够有效解决上述问题.与现有的13种先进方法相比,所提方法的哈希检索性能得到大幅提升.在两个常用检索数据集CIFAR-10和NUS-WIDE上进行实验,实验结果表明：在CIFAR-10数据集上所提方法mAP最高达到98.4%,与TransHash方法相比平均提高7.1%,与VTS16-CSQ方法相比平均提高0.57%;在NUS-WIDE数据集上所提方法mAP最高达到93.6%,与TransHash方法相比平均提高18.61%,与VTS16-CSQ方法相比检索精度平均提高8.6%.     

全国各地区城镇居民生活消费水平因子分析

对全国各地区城镇居民生活消费资料进行因子分析及综合评价、聚类。得出各地区城镇居民生活消费水平的排序。     

基于共同属性和标签共现的标签消歧算法

为了提高基于标签的个性化推荐技术的准确率,提出了一种基于共同属性和标签共现的标签消歧模型,对已有的基于聚类的标签消歧算法进行改进,针对不同的标签语义问题分别采用不同的方法,缓解了原算法不能识别不同语义的问题。对于多义词语义问题,使用同义词模型进行消歧;对于近义词、同义词语义问题,使用近、同义词模型进行消歧,并将该模型应用于个性化推荐算法。利用公共数据集MovieLens Latest Datasets进行了个性化推荐实验。实验表明,当用户推荐项目数量递增时,推荐算法的准确率和召回率都有提高,能有效消除标签中存在的歧义。