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时态文本数据流特征流行趋势模型及算法_孟志青

当今在电商和社交等平台上每天会产生大量的文本数据流。快速提取文本数据流的特征并将其用于发现一些事物的趋势变化来指导企业运营十分重要,比如服装企业必须尽可能快速而又准确地感知流行信息,服装特征的流行趋势对设计生产与经营起着至关重要的作用。以线上商品的文本数据流为研究对象,结合线上的销售文本实时数据流,定义了商品的时态文本数据流特征趋势模型,然后提出了一种文本数据流特征趋势发现的实时挖掘算法。将该算法应用到服装销售的文本描述以提取流行特征应用,可以获得有效的服装流行趋势,为企业制定生产计划、选择营销策略提供了决策支持。使用电商平台的真实销售数据进行实验,结果证明:该算法提取流行特征的准确率较高、速度较快,具有重要的理论与实际意义。

  • 2021-05-06
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基于改进大气散射模型的图像去雾算法研究_龚晓婷

在成像的过程中,光的传播受到悬浮颗粒散射的影响,图像质量不佳。为了解决这种问题,提出了一种基于改进的大气散射模型的图像去雾算法。首先,运用开运算获取精确的大气光,避免白色物体误判大气光;其次,提出一种可调介质传输函数的估算方法,通过白平衡思想估计传输率的最大范围,并用可调系数来调整传输率;最后,由于暗通道先验方法得到的去雾图像整体偏暗,进行像素级融合得到最终复原图像。通过大量试验分析发现,该算法可以有效的去雾,同时提高有雾图像的对比度,细节信息等,使去雾后的图像纹理更丰富。

  • 2021-05-06
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考虑客户满意度的物流末端节点选址模型及算法_肖玉徽

为了解决自取货的物流末端单一节点选址问题,在服务顾客数量和地理位置已知的前提下,考虑最远取货距离的约束,建立以客户满意度模糊隶属度为目标函数的数学模型。为了求解该模型,运用均值聚类给出初始可行节点,以满意度较小的客户为顶点,在分析其合理性的基础上,设计基于三角形外心和等分点的启发式算法优化初始解,算法允许接受一次次优解以避免陷入局部最优,并通过记忆数组来跟踪搜索过程,最终输出过程最优解。最后给出算例分析,证明了所提出的图上寻优算法优于均值聚类和点密度聚类算法。

  • 2021-05-06
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银行数字化转型的技术展望

信息化已经进行了几十年,但是还要经历过组件化、自动化、数智化这三个阶段才能完成自己最后的高级阶段。 组件化是要将企业内部的业务充分标准化,并且合理化分工,这是我们开展后边自动化等阶段的一个基础,组件化代表的是业务本身具备了结构化的基础,这样才能开始下一阶段的自动化。

  • 2021-05-06
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央企数字化转型的重难点及实施路径

大数据、人工智能、移动互联、云计算、物联网等新一代信息技术的发展为企业数字化转型提供了技术支撑。数字化转型并不是对企业以往的信息化推倒重来,而是需要整合优化以往的企业信息化系统,在整合优化的基础上,提升管理和运营水平,运用新的技术手段提升企业新的技术能力,以支撑企业适应数字化转型变化带来的新要求。因此,该公众号将相继推出企业数字化转型的关键技术与问题一系列推文,以期为目标企业数字化转型提供借鉴性思路。

  • 2021-05-06
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基于一致性预测算法的内网日志检测模型_顾兆军

机器学习是网络安全威胁检测系统的薄弱环节。不断进化的网络攻击利用数据的概念漂移躲避机器学习检测,导致检测模型随时间不断退化。文章通过一致性度量的统计学习方法,缓解基于日志分析的内网安全威胁检测模型的退化问题。相比于基于静态阈值的检测方法,一致性度量的统计学习方法可以动态适应不断进化的安全攻击,感知底层数据的概念漂移,缓解模型退化问题。文章实现了一个基于日志分析的内网安全检测模型,在HDFS数据集上有效发现了概念漂移趋势,缓解了模型退化。

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基于小波_流形学习算法的交通流状态模型研究_何俊林

为了有效刻画交通流状态变化情况,基于小波变换和流形学习算法建立了一种交通流状态模型。该模型首先给出了交通流状态计算指标,其次根据流形学习中的局部线性嵌入方式来分析流量特征,并结合小波变换来降低其突发性。最后选择成都快速通道作为统计对象,深入研究了影响该模型的关键因素,结果表明该模型能够有效刻画实际交通流状态变化,具有较好的适应性。

  • 2021-05-06
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考虑融合算法与交叉熵的毕达哥拉斯决策模型_宋娟

针对专家评价信息为毕达哥拉斯模糊数并且属性值信息存在相互关联的多属性决策问题,定义了广义的毕达哥拉斯运算法则,并结合几何Heronian平均,提出了毕达哥拉斯模糊几何Heronian平均(PFGHM)算子;基于对数函数设计了新的毕达哥拉斯模糊交叉熵用于衡量信息之间的差异性;构造了基于PFGHM算子和交叉熵的毕达哥拉斯决策模型,并通过高校引进人才团队的选择实例验证模型的可靠性。

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