基于朴素贝叶斯算法的社交网络数据挖掘技术研究

近年来,随着互联网技术飞速发展与普及,大量社交网络平台迅速崛起。社交网络平台拉近了日常人际关系,提供了便捷的信息通讯交流通道。同时,针对社交网络平台数据挖掘的技术研究成为不可缺少的网络数据研究领域一部分。现有社交网络数据挖掘技术所采用的传统数据挖掘算法与数据分离模式,存在大数据多元特征条件下,数据挖掘准确度降低、挖掘分类逻辑混乱等现象。针对问题产生根源,提出基于朴素贝叶斯算法的社交网络数据挖掘技术研究。采用基于朴素贝叶斯算法设计的PCIE-FN社交网络数据挖掘平台进行全面化的深入性解决。通过实验证明,提出的基于朴素贝叶斯算法的社交网络数据挖掘技术研究,各项数据满足社交网络数据挖掘日常应用要求。     

云计算环境下人脸表情智能识别改进技术研究

随着人脸识别技术的开发,对于如何提高人脸表情智能识别改进技术的研究也越来越多;如何提高人脸识别的准确度和完整度是当前发展的主要需要,而计算机云计算功能在人脸识别中的应用在一定程度上解决了此问题;通过改进细菌觅食算法,再将其应用到主要成分分析算法对图像基本特征进行提取分析;通过以上的算法输入计算机网络云储存当中,实现云计算技术在人脸识别中的应用;文章将通过对于算法部署函数的办法进行图片解析工作,并且利用智能人脸识别软件对图像进行抽丝、分类、匹配等工作进行功能状态进行测试;实验结果表明利用云计算技术通过连接网络云计算系统可以对目前的人脸识别以及分类做到更高的准确性和适应性。     

机载远程智能接口数据集中器研究与实现

文章研究目的是研究新一代飞机机载计算机中具有通用化、标准化的远程智能接口数据集中器,以满足新一代飞机综合化航空电子系统要求;文章首先描述了远程智能接口数据集中器功能原理,然后重点介绍了AFDX网络通信、高速模拟信号采集、小信号处理、大功率控制、接口控制软件设计等远程智能接口关键技术,最后给出远程智能接口数据集中器具体实现;机载远程智能接口数据集中器已经在新一代飞机综合航电系统通过系统验证,试验结果证明远程智能接口数据集中器实现了各种传感器信息就近采集、及时进行数据转换和驱动输出控制的功能要求。     

基于光谱曲线形态的高光谱影像检索方法研究

随着传感器技术、数据通讯技术的飞速发展,利用各种机载和星载传感器,己经获取到各种不同的海量遥感影像数据。巨大的数据量带来了数据存储和管理的问题,如何实现从海量影像数据中检索出我们所需要的信息显得十分迫切。影像检索最早由Chang于1980年提出,是对传统信息检索的扩展。针对海量遥感影像高效检索的需求和高光谱遥感影像波段数目多的特点,分析了影像检索中的影像距离函数和相似性度量问题,基于经典的曲线简化Douglas-Peucke算法(简称DP算法)提取光谱曲线的形态特征,利用“提取特征”的思想,提出了基于DP算法的光谱曲线和影像检索(简称DPSR)方法,将光谱形态特征应用于影像检索当中。DPSR利用光谱曲线上的特征点,减小了计算量,实现了有效地匹配和检索,适合高光谱遥感影像的光谱检索。文章选择了OMISI高光谱数据的四种易混分地类进行了相似性度量的对比实验。通过与常规的分析方法光谱角匹配(SAM)、光谱信息散度(SID)的对比可以看到,DPSR在较少计算量的情况下能保持较高的计算精度,提供了一种新的影像光谱高效检索方法。此外,文章还提出了尚待进一步研究的问题。     

基于图像挖掘技术的车辆目标识别方法

在目前的图像处理技术发展现状中,图像挖掘技术是其中一项较为突出和新颖的技术分支。而随着日益庞大的图像数据信息处理量的要求增加,却没有一个有效的分析和处理技术,为此,如何解决大量数据的解析和处理问题是目前图像挖掘技术的主要方向。本文将着重研究图像挖掘技术的原理和其在目前社会中的应用情况。利用简析图像挖掘技术的基本原理分析其数据模型,探讨其所具备的基本功能以及在车辆目标识别上的应用和方法。总结出图像挖掘技术对图像中所存在信息的完全解读,挖掘图像中存在的隐形关联,而且随着图像挖掘技术的不断改进,其目标识别的功能可以应用到车辆管理模式当中。通过实验表明,此方法可以对目标图像中车辆数量和种类的辨识度达到80%以上。     

基于云计算和物联网的网络大数据技术研究

为了使网络大数据应用的范围更广,更大程度地提高网络数据存储与管理精度,减少网络数据处理与控制的时间,需要对网络大数据进行研究。当前的网络大数据研究方法多是采用Hadoop基础架构对网络大数据进行研究,在数据存储中没有设定具体的安全存储指标,无法得到数据安全存储指标权重,存在数据存储安全性能低,网络大数据研究精度偏差大等问题。为此,提出一种基于云计算和物联网的网络大数据研究方法。该方法首先利用分级网络编码对网络数据进行传输,以传输的数据为基础,采用CRC算法实现网络数据的计算,然后依据分组存储的方式将数据进行存储,最后利用分层逆序叠加定位法对网络数据进行高精度查询,由此完成对网络大数据的研究。实验结果表明,所提方法可以全面具体地对网络大数据进行研究,提高了数据处理精度和网络数据计算速度,增加了网络数据存储空间容量和查询效率,减少了网络数据运行时的丢失率,扩展了网络数据的运作范围,为后续网络大数据的研究提供了强有力的依据。     

基于BS结构的太赫兹光谱数据库的设计与实现

随着太赫兹技术中关键科学与技术问题的解决和有关仪器发展,其在各个领域的应用也备受人们的关注。由于太赫兹光谱技术具有一些独特优势,在快速无损检测技术的发展方面具有重要的应用前景,该技术与其他方法互补,可以解决许多原来难以解决的检测问题。进一步开发太赫兹光谱技术实际检测方法的关键之一就是需要具有一套较为完整和可靠的太赫兹光谱数据库。介绍了近期开发的一个基于浏览器/服务器(Browser/Server)的太赫兹光谱数据库系统。根据实际需要设计了太赫兹光谱数据库的结构和主要功能。该数据库目前包括240多条太赫兹光谱信息,其数据来源包括三个部分：(1)收集了部分国外太赫兹光谱数据库的信息;(2)从文献中收集部分光谱数据;(3)国内部分实验室测量的太赫兹光谱数据。着重介绍了建立BS结构的太赫兹数据库的基本结构和项目,介绍了BS结构太赫兹光谱数据库的功能与检索方法。该数据库具有计算样品的光学参数功能,可以根据输入的太赫兹时域光谱数据计算出样品的吸收系数,折射率等其他光学参数,以便于样品特征研究和谱库检索。检索系统能方便的提供注册用户收集、查询、显示谱图及其实验数据和分子结构图、数据匹配等功能。该数据库可以登录http://www.teralibrary.com进行查询和使用。该数据库是根据目前的太赫兹光谱数据信息建立的,以后会逐渐完善。希望该太赫兹光谱数据库能够为用户提供强大、方便和高效的服务功能,进而推进太赫兹技术在更多领域的应用。     

基于ARM和GPRS的多功能智能表数据采集器

为满足供应部门对用户资源使用量的实时检测要求,设计并实现了一种基于ARM和GPRS的多功能智能表数据采集器;该采集器以S3C2416微处理器为控制核心,通过RS485总线完成水、电、燃气、热能等多种类型智能表的监测和用户使用量数据采集;利用覆盖范围广泛且技术成熟的GPRS网络完成采集器与集抄中心和用户之间数据、控制命令的交互;试验证明,采集器可以成功完成对多种不同类型智能表数据采集、监测和用户短信查询使用量等功能,并且快速连接GPRS网络,成功完成与集抄中心的交互。     

基于光电传感原理的人流量监测和查询智能分析系统研制

基于光电传感器和远程信息通信技术,设计了一种人流量智能监测装置,实现对特定场所人流量的监测。当人经过时,传感器发射的光线被反射到光伏电池上,产生电动势,发出高电平给单片机GPIO接口,并将数据通过数码管进行显示。装置中设置数据传输模块,利用阿里云平台进行数据传输。该智能分析系统以NodeMCU Lua V3物联网开发板为基础,用户可以在微信小程序中查询教室、图书馆等场所的空余座位数,选择合适的学习场地方案。对光电传感器检测灵敏度测量结果表明,该分析系统可以帮助用户确定出最佳学习场所选择的距离范围,系统监测和查询结果稳定,具有较好的应用前景。该研究作为物理实验教学应用拓展研究内容的典型案例,对促进实验教学与实际结合起到重要作用。     

云平台下智慧农业传感网络的设计与实现

近年来,随着互联网平台的迅速发展,农业传感网络能促进农业向网络型转化;针对传统农业存在的资源交互性差、有效农业数据普及范围小、农业网络信息更新速度慢等问题,提出云平台下智慧农业传感网络的设计与实现;利用大数据环境搭建专项数据云平台,储存汇集优良农业网络数据资源;采用云采资源换算算法,对云端平台内的数据进行快速调取,进行双位动态影像空间设计;智能交互窗口模块分为资源检索、资源导航、农资互动、专家指导4个板块,智能交互窗口模块采用高速视频无损压制算法,能够保证传输流畅,同时采用片源压制减小片源体积;通过仿真实验测试证明,提出的云平台下智慧农业传感网络的设计各项数据优异,满足现代农业发展应用要求,为现代化网络型智慧农业的生产应用领域提供新的思路。     

大型病患智能远程电子监控系统的设计与实现

现在医疗事业当中,远程医疗作为先进科学技术应用;病患科学治疗监控理念;快速信息化时代体现,正在成为医疗事业当中热门的研究方向。其依靠计算机技术、通讯技术以及信息处理技术为基础,同医疗活动相结合,在当今的医疗事业当中有着广阔的发展前景。本文设计出用于大型病患的智能远程监控系统,系统从生理数据采集、智能终端、IOCP网络通讯器以及数据库和监控软件为设计出发点,利用无线通信网络实现医生或是家属通过监控软件对病患进行实时远程监控和监护。提出系统的设计需求和设计结构,并通过实际检测观察此系统在实际应用中的可靠性以及对各项需求的完成度。结果显示,此系统可以很高程度的完成对与大型病患的远程实时监控和智能化需区。     

Deep Semantic-Preserving Reconstruction Hashing for Unsupervised Cross-Modal Retrieval

Deep hashing is the mainstream algorithm for large-scale cross-modal retrieval due to its high retrieval speed and low storage capacity, but the problem of reconstruction of modal semantic information is still very challenging. In order to further solve the problem of unsupervised cross-modal retrieval semantic reconstruction, we propose a novel deep semantic-preserving reconstruction hashing (DSPRH). The algorithm combines spatial and channel semantic information, and mines modal semantic information based on adaptive self-encoding and joint semantic reconstruction loss. The main contributions are as follows: (1) We introduce a new spatial pooling network module based on tensor regular-polymorphic decomposition theory to generate rank-1 tensor to capture high-order context semantics, which can assist the backbone network to capture important contextual modal semantic information. (2) Based on optimization perspective, we use global covariance pooling to capture channel semantic information and accelerate network convergence. In feature reconstruction layer, we use two bottlenecks auto-encoding to achieve visual-text modal interaction. (3) In metric learning, we design a new loss function to optimize model parameters, which can preserve the correlation between image modalities and text modalities. The DSPRH algorithm is tested on MIRFlickr-25K and NUS-WIDE. The experimental results show that DSPRH has achieved better performance on retrieval tasks.     

一种基于图像融合和卷积神经网络的相位恢复方法

相位恢复法利用光波传输中某一(或某些)截面上的光强分布来传感系统波前,其结构简单,不易受震动及环境干扰,被广泛应用于光学遥感和像差检测等领域.传统相位恢复法采用迭代计算,很难满足实时性要求,且在一定程度上依赖于迭代转换或迭代优化初值.为克服上述问题,本文提出了一种基于卷积神经网络的相位恢复方法,该方法采用基于小波变换的图像融合技术对焦面和离焦面图像进行融合处理,可在不损失图像信息的同时简化卷积神经网络的输入.网络模型训练完成后可依据输入的融合图像直接输出表征波前相位的4-9阶Zernike系数,且波前传感精度均方根(root-mean-square,RMS)可达0.015λ,λ=632.8 nm.研究了噪声、离焦量误差和图像采样分辨率等因素对波前传感精度的影响,验证了该方法对噪声具有一定鲁棒性,相对离焦量误差在7.5%内时,波前传感精度RMS仍可达0.05λ,且随着图像采样分辨率的提升,波前传感精度有所改善,但训练时间成本随之增加.此外,分析了实际应用中,当系统像差阶数与网络训练阶数略有差异时,本方法所能实现的传感精度,并给出了解决方案.     

Modified Gerchberg–Saxton (G-S) Algorithm and Its Application

The Gerchberg–Saxton (G-S) algorithm is a phase retrieval algorithm that is widely used in beam shaping and optical information processing. However, the G-S algorithm has difficulty obtaining the exact solution after iterating, and an approximate solution is often obtained. In this paper, we propose a series of modified G-S algorithms based on the Fresnel transform domain, including the single-phase retrieval (SPR) algorithm, the double-phase retrieval (DPR) algorithm, and the multiple-phase retrieval (MPR) algorithm. The analysis results show that the convergence of the SPR algorithm is better than that of the G-S algorithm, but the exact solution is not obtained. The DPR and MPR algorithms have good convergence and can obtain exact solutions; that is, the information is recovered losslessly. We discuss the security advantages and verification reliability of the proposed algorithms in image encryption. A multiple-image encryption scheme is proposed, in which n plaintexts can be recovered from n ciphertexts, which greatly improves the efficiency of the system. Finally, the proposed algorithms are compared with the current phase retrieval algorithms, and future applications are discussed. We hope that our research can provide new ideas for the application of the G-S algorithm.     

社交网络中热点话题深度挖掘方法及实验测试

互联网大数据时代,社交网络数据交互具有实时性、社会性、复杂性。多元架构数据信息中会存在热点话题数据。传统社交网络热点话题挖掘方法存在热点词条检索速度慢、话题词条层浅、断层数据无法挖掘等一系列问题,如何将社交网络中的热点话题数据进行挖掘,针对这一问题提出大数据信息词条特征比对提取方法,对社交网络中的大数据数据信息词条进行特征显化处理,采用饼图对比方式对特征化词条数据进行网络互交频率展现,采用多维数据获取法,解决社交网络热点话题挖掘中出现的数据阻滞现象,满足社交网络中热点话题深度挖掘的要求。通过仿真实验对提出方法进行效率、准确度、速度测试,实验结果表明,提出方法对社交网络中的热点话题挖掘快捷、高效、实用性强。     

基于文本检索技术的CBIR算法研究

为了有效地利用成熟的文本检索技术,提出了一种新的图像检索算法.根据人眼的视觉特性,借鉴方块编码的思想将图像分成互不重叠的子图像块,这些子图像块在很大程度上体现了原始图像中的边缘及纹理信息,对这些子图像块进行定义,从而构造对表征图像内容有意义的图像子特征;在此基础上,把图像动态映射成文本描述形式,然后以所映射的文本为关键字,利用成熟的文本检索技术来实现图像检索.该算法不仅充分利用了图像的内容信息,而且有效地引入了文本检索技术,实验结果表明该算法具有较高的检索效率.     

云计算环境下智能图书借还终端系统设计与实现

针对传统的图书借还系统只能通过条码扫描,获取信息,一直存在工作效率低、用户信任度下降的问题。提出并设计了一种基于RFID技术的智能图书借还终端系统,该系统利用RFID无线射频识别技术采集馆内图书、读者以及书架等信息,采用天线条码标签对智能图书馆内的图书进行监控,实现对图书借还信息进行终端操作,设计了系统软件,并通过实验进行了对比分析,实验表明对RFID系统的硬件和软件测试对传统条码技术的问题有了相对应的解决,从而达到提高智能图书馆借还书和借还终端系统效率的目的。