智慧社区运营的主体识别与社会网络分析

伴随着对社区治理的关注,如何通过提升社区的智能化保障居民生活的安全性、舒适度以及提升公众的参与水平已经成为当前的热点问题。传统的智慧社区运营管理理论仅考虑少数利益主体,并未关注多方利益主体,且大多研究未涉及多方利益主体的网络关系。基于此,从社区智慧运营“需求-供给-调控”等维度识别智慧社区运营的主体要素,深入调查智慧社区运营的利益主体,构建关系矩阵并绘制社会网络结构图,基于UCINET 6.0软件分析网络的密度、中心性以及影响力,识别关键因素并提出多维度的政策建议,为多方参与下的智慧社区协同发展提供理论支撑。     

有向网络的复制机制及其相关网络分析

鉴于有向网络比无向网络包含了更多的内在信息, 而复杂网络中的基本统计量往往仅适用于无向网络, 使得有向网络的研究相对缺少, 由此提出了一个有向网络的统计量, 并分析该统计量在相关有向网络研究中的有效性. 考虑到复制是有向网络增长的一个主要动力, 定义了有向网络结点复制率和有向网络复制率的概念, 并利用结点入度分布和复制率研究了有向规则网络、复制模型网络及自然数网络. 结果显示, 完全复制模型和自然数网络的入度具有无标度特性, 其入度分布的幂律指数 都为2, 2个有向网络的复制率 , 而部分复制模型的复制率 . 因此, 有向网络的入度分布、复制率都能很好地解释完全复制模型与自然数网络的相关性, 可作为重要统计量广泛应用于有向网络研究中.     

基于缺陷特征的三角形网孔模型自动修复算法

逆向工程中,采集到的点云数据往往是以三角形网孔(STL文件)的形式输出存储,以供曲面重构、快速成型、有限元分析等后续处理。目前,三角形网孔模型已成为CAD系统与快速成型系统以及各CAD系统间数据交换的一种通用标准。然而,由于种种原因,三角形网孔模型存在着大量的缺陷,直接影响到快速成型、有限元分析等后续处理的有效性,一些看似不起眼的小问题都可能导致后续操作无法进行。通过对三角形网孔模型缺陷的成因及特征分析,给出了一种基于缺陷特征的三角形网孔缺陷自动检测与修复算法,提高了修模的自动化程度。实验结果表明:系统能检测到网孔中存在的各种缺陷并对其进行自动修复,修复后的模型拓扑结构完整,证明了算法的有效性和可靠性。     

基于图嵌入技术的产业集群分析方法研究

以往对产业集群的相关实证研究存在数据获取困难、数据维度片面、传统复杂网络理论分析方法可拓展性差等问题.针对以上问题,本文以互联网上的大量非结构化数据为基础,采用图嵌入模型提取集群网络特征的向量空间分析方法,利用互联网公开数据构建产业集群关联网络,结合企业行业分类标准与分析目的设计部分节点标签,使用关系型图卷积神经网络模型(R-GCNs),从产品关联层面进行产业集群特征学习.根据产业集群内企业的嵌入表示和地理位置信息,提出了集群网络嵌入应用分析方法.通过对宁波地区制造业集群相关数据进行实验分析和论证,验证了图嵌入分析方法在量化分析产业集群关联网络特征上的有效性.     

优化算法确定土壤水分特征曲线的分析

通过探讨直接法测定土壤水分曲线的诸多不便,引入Van-Genuchten(1980)模型,对其进行对数简化,以沙性土壤为样本,通过对Van-Genuchten模型中的参数n、β进行线性回归分析,确定出了土壤性质的关键性参数,并把计算与实测的土壤水分特征曲线进行了对比.结果表明,该模型的计算值与实测值吻合的非常好,说明通过优化法确定非饱和土壤水分特征曲线是可行的.     

社会网络中影响集选择的一个近似算法

在研究社会网络影响集的选择问题中,目标是选取网络G中的一个最小点集S,使得V（G）-S中的每个点都至少有一半邻点在S中.本文给出一个α（△＋1）/δ＋1-近似算法,其中δ和△分别表示图G的最小度和最大度,α是局部独立数,它指示着图G的局部区域中最多含有的独立点的个数.     

基于知识的多媒体创作模型

通过对传统方法进行分析,引入语义网络的知识表示方法,将面向对象技术与超媒体方法相结合,提出了一个基于知识的多媒体创作模型（ＫＡＭ）,给出了ＫＡＭ模型的形式化定义,并对该模型的结构进行了讨论．ＫＡＭ模型具有以下特点：（１）支持结构与内容的分离;（２）支持复合机制;（３）基于语义的导航,有效地避免了在交互性系统中的迷路问题;（４）独立的链服务功能和管理功能,保持系统的开放性、可扩充性     

数据开采中基于用户需求的关联模型

提出一个基于用户需求的关联模型,引入了相关度的概念,给出了启发式查找与相联规则的ＮＥＡ抽取算法,有效的解决数据开采关联模型中查找规则的盲目性和冗余性,并使重要的信息不被丢失．     

基于资源争夺特征的蜜罐检测方法

针对现有蜜罐检测技术的特定性太强,通用性不足的缺点,通过研究分析不同蜜罐的工作原理,设计了一种基于资源争夺特征的蜜罐检测方法.它能够利用蜜罐之间普遍存在的资源争夺共性特征检测出各种不同的蜜罐系统,具有较好的通用性和准确性.通过设计并实施相应的实验方案,验证了这种方法的有效性.     

基于社会智能的网络信息流安全环模型

基于人类的社会智能特征，提出了一种网络信息流安全环模型．该模型分4个层次控制网络信息流的动态安全：安全入口层负责用户的身份验证和信息流的安全封装；社会智能层赋予信息流自我感应、自我保护、自我调控的行为能力；事务层实现商业事务的提交、处理、回滚，提供实时保护和在线恢复机制；TCP／IP安全协议层则保障网络信息流的安全传输．这4个层次协同运作，构建了不同等级的安全环．通过数学模型的建立和论证，证明该模型可以有效地保障网络信息流的动态安全，为商业事务的整体安全提供了一种可行的解决方案．     

一种基于特征分解的图像融合方法

一幅图像可以分解成几何特征不同的纹理部分和卡通部分,基于这两大特征提出了一种图像融合方法.利用卡通和纹理特征的差异,通过学习分别得到卡通字典和纹理字典.在融合过程中,分别利用特定的卡通和纹理字典对源图像的卡通和纹理部分进行融合,融合后的卡通和纹理部分经简单相加得到融合图像.实验结果表明,所提方法是有效的.     

基于特征颜色的车牌边缘检测方法

介绍了基于汽车车牌图像边缘检测的定位算法和基于车牌特征颜色的分析方法.本文有两部分组成，其一是基于色彩空间相似度的颜色判别方法，另一部分是在此基础上的边缘检测.本文方法充分利用了车牌的色彩特征，大量的实验结果也表明了该方法思路简单、实用.     

基于纹理特征的小麦锈病动态模拟方法

病害仿真是农业信息化的重要研究内容之一,通过模拟病害发生过程,可方便直观有效地宣传作物病害有关知识。病害模拟在教学、影视及游戏等领域也有重大应用价值。为实现作物病害过程模拟,以小麦为研究对象,在温度与湿度变化环境下,对小麦条锈病、叶锈病、秆锈病3种锈病类型进行基于纹理特征的动态仿真模拟。用噪声模拟分布在小麦茎叶上的孢子堆,通过调整噪声属性模拟不同的锈病类型,从而达到逼真的模拟效果;通过改变遮罩贴图中红绿蓝（RGB）3种颜色分量的分布,指定模拟发病位置,区分小麦锈病的发病类型;通过着色器调整指定位置作物模型表面贴图,以径向为扩散路径,完成植株从完好到完全发病的可视化过程。该方法模拟效果较好,具有一定的研究意义与应用价值,可为其他作物的多病害模拟提供参考。     

基于图像特征检测和匹配的无人船航行姿态角提取方法

计算机视觉的飞速发展, 使得采用视觉技术辅助无人船航行成为可能. 在无人船巡航过程中, 获取船体航向是航行控制的必备基础. 特征匹配是无人船相关视觉技术中的重要部分, 是目标识别和定位等功能的关键步骤. 获取无人船运动姿态的基本步骤是对图像前后帧进行有效的特征提取和匹配. 针对水域环境中的图像静态特征提取速度慢、精度低的问题, 本文提出一种图像匹配方法以求取无人船的航行姿态角. 首先对图像预处理, 并对有效区域进行特征提取. 其次, 设计一种基于描述子相似度的初始特征匹配策略. 再其次, 筛选特征匹配对, 优化模型参数. 最后, 通过前后帧旋转矩阵计算航行姿态角. 实验表明, 该方法能有效提取无人船的航行姿态角.     

基于模糊状态描述的因果关联规则的提取过程

提出了基于模糊语言场和模糊语言值结构的知识表示新型框架,并提出了能够综合处理模糊不确定性与随机不确定性的广义细胞自动机和广义归纳逻辑因果模型.在上述基础上,提出了一类发现因果关联规则的新算法.     

基于多特征融合多任务的射频指纹识别方法

目前关于射频指纹识别（radio frequency fingerprint identification,RFFI）的研究大多基于单个信号特征,存在识别准确率不高的问题。为此,提出了一种多特征融合多任务的射频指纹识别方法。该方法融合功率谱、基于STFT变换的时频谱、互功率谱三种信号特征,采用多任务学习（multi-task learning,MTL）策略,使用噪声信息作为先验知识来帮助网络训练,以设备分类为主任务,以信号噪声含量的分类作为网络第二个任务。仿真实验表明,本文提出的多特征融合多任务的方法较单特征单任务的方法有所提高,是一种有效的射频指纹识别方法。     

一种基于速度强度熵VMME与纹理特征的人群异常检测算法

人群异常事件检测是智能视频监控领域的重要研究内容, 文章提出了一种融合速度强度熵VMME与纹理特征的人群异常行为检测算法. 该算法采用LBPCM算法提取图像纹理特征, 在视频帧计算光流基础上, 获得特征点速度强度图, 并以其熵VMME作为场景运动特征, 将场景纹理特征和运动特征送入支持向量机训练分类. 实验表明, 新算法可实现对人群异常行为的检测, 且有较高准确率.     

基于交互和图注意力网络的代码搜索方法

在代码搜索任务中,已有的基于深度学习的算法,一方面不能有效提取代码特征和查询特征之间的细粒度交互关系,另一方面未考虑特征之间潜在的结构化特征,无法实现更精确的匹配。本文提出了一种基于交互和图注意力网络的代码搜索模型IGANCS(Interaction and Graph Attention Network based model for Code Search)。该模型通过引入基于相似度矩阵的交互机制,学习代码特征和查询特征的细粒度交互关系,实现代码与查询之间的对齐;引入图注意力机制,利用自注意力层学习代码和查询中隐藏的结构化特征,更深入地挖掘代码和查询的结构化语义;利用最大池化机制分别聚合代码特征和查询特征,提取最重要的特征信息。本文在公开的Java数据集和Python数据集上对IGANCS进行了评估。实验结果表明,IGANCS在Mean Reciprocal Rank(MRR)和SuccessRate@1/5/10指标上优于已有的基线模型。     

基于互信息和特征融合的图像隐写分析

为了提高隐写分析的检测率和效率,本文提出了一种加权融合的联合图像专家小组JPEG(joint photographic experts group)图像通用隐写分析方法.该方法分别计算离散余弦变换DCT(discrete cosine transform)系数块内和块间的水平、垂直和zigzag三向差分数组,采用联合概率密度矩阵来挖掘信息嵌入对DCT系数间相关性的影响,生成块内和块间三向特征.利用特征与分类类别间的互信息对特征权值进行量化,加权融合得到最终的特征向量,并使用支持向量机进行分类.对3种安全性较高的JPEG隐写算法F5、Outguess和MB2,在不同嵌入率下进行隐写分析.实验结果表明,在不同嵌入率的情况下其检测率均高于88.4%,同时特征融合算法使该方案具有更高的检测效率.     

基于工程全寿命期管理理念的社会影响研究

通过对工程全寿命期各阶段社会影响特点的归纳总结,构建工程全寿命期社会影响评价指标体系,运用层次分析法（AHP）确定工程全寿命期各阶段社会影响的权重,结果表明决策阶段与报废阶段是社会影响关注的重要阶段。各阶段权重的确定,将为项目决策者和管理者提供参考。