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基于情感的社会网传播模型及影响最大化算法研究_宋健

针对社会网传播领域的影响最大化问题的研究,将节点本身具备的情感对事件传播的影响力进行了忽略,提出了基于情感的社会网传播模型（Emotion Independent Cascade model,E-IC）,关于E-IC模型重点强调了情感影响的最大化基本问题（Influence Maximization Problem based on Emotion,IMPE）,在传播整个进程中,融合了用户位置的计算值、后置情感的计算值以及交互概率值。论证并确认基于情感的社会网传播模型问题就是NP-hard问题,并给出近似算法EMS-Greedy。在训练集上调整模型参数,使得传播过程更符合传播规律,通过大规模真实数据集上的实验验证了E-IC模型的有效性。与其他模型相比,E-IC模型在传播范围上扩大了7%左右。

  • 2021-05-06
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基于群智能图形化编程语言的三防转换控制程序设计与实现

群智能建筑平台是一种扁平化、无中心的新型建筑智能化系统。 将群智能建筑平台技术应用于国防工程 智能化领域，可为国防工程智能化保障提供一种全新的技术平台。 基于群智能建筑图形化编程语言，开发了国防 工程中核心的三防转换控制程序，将国防工程系统物理对象及其运行机制抽象为简单、易操作的编程语言图元符 号。 结果表明，该语言能够显示刻画三防转换控制的并行特征并降低程序开发的复杂度，从而为国防工程复杂管 控程序高效开发提供了有益探索。

  • 2021-04-25
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基于CRT分类算法的用户画像分层模型_以银行借贷用户为例_孙铁柱

【目的/意义】随着"互联网+"的推进,网络借贷市场越来越完善。由于借贷市场信息不对称导致了道德风险问题,因此对借贷用户进行风险预测有助于市场的完全竞争,促进小额借贷企业发展。【方法/过程】以access为平台搭建借贷用户的数据库对借贷用户进行画像描绘,并通过C5.0与CRT分类算法对借贷用户信息进行分类,最终实现对借贷用户风险进行预测。【结果/结论】建模后发现,影响借贷用户风险的主要分为主观因素即受教育程度以及客观因素即用户的资金能力表现为本期账单金额以及预借现金额度,通过对模型进行调整,最终实现79%的预测准确率。

  • 2021-04-25
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基于多尺度下凸包改进的贝叶斯模型显著性检测算法_鲁文超

针对传统基于贝叶斯的显著性检测算法存在的准确率不理想的问题,提出了一种基于多尺度凸包改进贝叶斯模型的显著性检测算法。该算法首先通过流行排序算法（MR）在CIELab颜色空间上对图像的前景进行提取,并将其作为先验图；其次通过高斯金字塔算法对图像进行降采样,得到3种不同尺度的图像（包括原图）,结合经典的Harris算子检测不同尺度图像的角点,求三者的交集,得到更合理的凸包；然后利用颜色直方图结合凸包来计算观察似然概率；最后根据已有的先验图和似然概率,利用贝叶斯模型计算显著图,并进行优化处理得到最终的显著图。为了验证该算法的正确性和有效性,在公开数据集MSRA1000和ECSSD上进行仿真实验。结果表明,该算法不仅能够得到较好的视觉效果,而且召回率、准确率和F-measure等评价指标比传统算法有明显提升。

  • 2021-05-06
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基于SSD模型的人脸检测与头部姿态估计融合算法_方阳

针对头部姿态估计常用的人脸检测、姿态估计两步串联框架中流程复杂、耦合性高、整体鲁棒性低的问题,提出了一种基于改进SSD模型的人脸检测与头部姿态估计融合算法.通过拓展SSD模型,设计了人脸检测与姿态估计融合网络模型,在多层次卷积特征图上检测人脸,并估计头部姿态；采用端到端训练模式进行模型训练,简化了头部姿态估计任务的处理流程.在Pointing′04和300W-LP数据集上进行了试验.结果表明,本模型能够在满足实时性要求的前提下有效地完成检测任务与估计任务,在两个数据集中的pitch预测平均绝对误差分别达到了4.80°和6.48°,这充分证明了所提出算法的实用性和鲁棒性.

  • 2021-05-06
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应用于软件缺陷预测模型的量子粒子群优化BP算法_洪晓彬

为了降低软件测试的成本并改善软件缺陷预测的能力,提出将量子粒子群算法和BP神经网络相结合,以提高软件缺陷预测模型的准确性和适用性。该算法以3层BP神经网络结构为基础,运用量子粒子群优化算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,从而在一定程度上克服了传统BP神经网络算法在收敛性能上的不足。仿真模拟实验结果表明:相比传统BP神经网络和粒子群优化BP神经网络,提出算法能够更有效地提高BP神经网络的收敛速度,防止陷入局部极小,提升软件缺陷预测的准确率、效率。

  • 2021-05-06
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基于遗传算法的SiC_MOSFET导通电阻模型_曹瀚

提出了一种简洁、新颖的SiC MOSFET器件导通电阻模型,该模型采用遗传算法对其不同温度下的导通电阻进行准确描述。相比于传统的导通电阻建模方案,采用进化算法可以准确地得到MOSFET导通电阻与结温之间的关系。并探究了不同种群规模、交叉率和变异率对算法的影响。为了验证模型的准确性,采用一款自主封装的1 200 V/90 A SiC MOSFET模块去验证模型的静态特性,并与传统导通电阻建模方案进行对比,其最大误差为4.1%。

  • 2021-04-25
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基于粒子群算法优化BP神经网络的土壤含水量短期预测模型_牛曼丽

为提高土壤含水量预测精度,基于物联网监测数据,提出了粒子群算法（PSO）优化BP神经网络的土壤含水量预测方法。首先应用主成分分析法筛选出影响土壤含水量的关键影响因子,然后构建8-5-1的BP神经网络拓扑结构,应用粒子群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值。结果表明:与传统BP神经网络相比,新模型优化了网络结构,避免了陷入局部最优解,具有良好的预测效果；模型的评价指标平均绝对误差、平均绝对百分误差、误差均方根分别为0.259 2、0.010 5和0.135 6,与单一BP神经网络相比,预测精度更高,可满足实际的土壤含水量预测的需要。

  • 2021-04-25
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