• 基于Neo4j对西藏领域本体的存储方法研究

    王飞;易绵竹;谭新;陈永升;向一帆

    基于本体语义理论构建的西藏领域本体定义了一种多属性值对的语义表示框架,建立了语义关联数据模型,将文本中的对象和事件通过语义属性联系起来,可以为多种应用提供支持。该语义表示框架可以表示成多维度的RDF数据,采用传统的关系型数据库存储会带来空间浪费和数据管理困难等问题。在大数据存储技术的推动下,产生了非关系型数据库用以存储复杂关系数据。本文主要研究了将西藏领域本体数据按照节点和边的形式存储在图数据库Neo4j中的方法,使数据库能够更有效地存储语义数据,并提供可视化的查询与处理,与传统的关系型数据库相比提高了操作效率。

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  • 基于相关主题模型和多层知识表示的文本情感分析

    马长林;王涛

    将相关主题模型和多层知识表示方法相结合开展文本情感分析研究。首先,针对传统分割算法的不足和主题间相关关系,采用相关主题模型对文本进行主题特征分割,构造主题先验信息输入预训练语言模型;其次,基于主题先验信息和相关关系向量,采用预训练的语言模型嵌入进行文本词的动态表示,能有效解决一词多义的问题;最后,使用双向长短期记忆模型对文本句子进行表示,考虑每个词的前后信息来捕捉句子的位置信息,在句子表示向量的信息抽取中融入注意力机制,使用多头抽取考虑全局的方式,可以抽取更全面的文本信息。

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  • 能源区块链的架构、应用与发展趋势

    佘维;白孟龙;刘炜;宋轩;田钊

    随着能源互联网的大力推进,传统高度集中化的体系结构已不再适用,为打破集中式能源管理的局限,能源互联网逐步转变为智能分布式电力能源系统等智慧能源互联网,但仍存在组件数量庞大、数据海量以及调度分散等问题,区块链技术能为上述问题提供有效地解决方案,于是能源区块链逐渐形成并受到广泛关注。首先对能源区块链的背景和相关政策进行了介绍;其次介绍了区块链、能源区块链及其落地项目;再次总结了目前能源区块链的典型架构,包括单链式、双链式和多链式,并对比分析了这三类架构的特性及优势;然后从安全方面和优化方面总结了现有能源区块链的应用研究现状,其中安全方面包括数据安全、系统安全,优化方面包括调度优化、交易优化和系统优化;最后展望了能源区块链的未来发展趋势。

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  • 面向社交网络数据的等差数列聚类匿名算法

    刘振鹏;董姝慧;李泽园;张庆文;刘嘉航;李小菲

    针对社交网络隐私保护如何减少信息损失,实现数据可用性的问题,提出一种个性化等差数列聚类匿名分配算法(PAS-CAA)。首先对选取的初始节点进行优化,基于综合相似度进行聚类,使每个超点至少包含k个节点;区分非敏感超点集和敏感超点集,对敏感超点集采用递减等差数列进行聚类,灵活地调节保护力度,对非敏感超点集实现基本的k保护力度;最后对超点进行匿名化处理。仿真实验结果表明算法在保护社交网络用户隐私的同时可以减少信息的损失,保留统计属性,实现了社交网络的个性化隐私保护。

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  • 面向积水推测的机会式感知轨迹选择

    张伟杰;於志勇;黄昉菀;朱伟平

    城市积水严重影响了城市居民的日常出行和灾害天气下城市的正常运作。及时发现城市各处是否发生积水显得尤为重要,但是以往监测城市积水的方式多是通过人为反馈、设备监测等覆盖范围小、成本较高且容易出错的方式来实现的。对深圳市部分区域进行网格划分,融合深圳市滑动雨量数据、深圳市公交线路轨迹数据、深圳市水务局积涝水位数据,并提取相关特征,使用孤立森林算法、压缩感知算法对所有积水监测站点的积水状态进行推测,最后结合群智感知,选取公交车来参与感知任务采集积水数据提高推测准确度。

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  • 基于自适应三元组网络的细粒度图像检索算法

    潘丽丽;陈蓉玉;雷前慧;邵伟志;黄诗祺

    立足于深度学习,提出面向细粒度图像的自适应三元组网络的鲁棒图像检索算法。首先,提出的视觉显著性检测方法被用来去除图像噪音,以便提取图像中目标主体辨识度更高的深度特征;然后,添加特征增强模块来提高深度特征的表征能力和鲁棒性;最后设计三元组网络,弥补传统分类模型特征判别能力不足的缺陷,获取更适用于细粒度图像检索的网络模型。经实验验证,采用视觉显著性检测、特征增强模块和自适应三元组损失函数方法后构建的网络模型提取的深度特征不仅加快检索效率,同时也提高了检索精度。

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  • 基于城市区域多模态融合的人群流量预测

    刘玉强;顾晶晶;孙明;凌超

    提出了一种基于多模态融合的人群流量预测算法(multimodal fusion for crowd flow prediction,MFCFP)。首先使用图卷积算子来探索区域之间的相关性以建立多模态,不同的模态可以捕捉不同的影响因素。然后进行多模态融合,并将带有注意力机制的基于图卷积神经网络应用于本文模型,以更好地建立相关区域关联。通过在真实的上海数据集上进行试验,证明了所提出的模型可以准确地预测人群活动流量。

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  • 基于不完全正交的WIGMRES(m)算法

    于春肖;井丁卉;杨艳芳

    为提高大型线性方程组的求解速度,在WGMRES(m)算法的基础上,利用不完全正交的加权Arnoldi过程,提出了截断型变参数的WIGMRES(m)算法,并验证了该算法的收敛性,最后通过数值算例分析截断指标对计算精度和计算效率的影响,表明WIGMRES(m)算法在保证精度的前提下,大大减少了迭代次数,为实际工程的求解提供了新方法。

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  • 黄河泥沙与微污染物动态界面作用及去除方法研究框架

    张伟;崔泉涛;冯亚坤;左其亭

    受黄河流域的水力条件、多介质环境等因素影响,泥沙与污染物动态界面作用机制复杂。近年来泥沙与污染物相互作用研究主要集中在静态条件下,对动态水流条件及微污染物的关注较少。本文在总结国内外对泥沙与污染物界面作用机制及河流污染物去除方法研究现状的基础上,基于黄河流域高泥沙含量的特殊条件,提出水体中泥沙与污染物动态界面作用机制及同步去除方法的研究框架,揭示开展该研究的关键问题及具体方法,为高沙水体中污染物行为及去除方法研究提供理论支撑。

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  • 考虑风光荷不确定性的配电网协调优化

    罗壮壮;蒋建东

    为解决高比例可再生能源接入配电网所带来的运行与控制问题,提出考虑风光荷不确定性的有功-无功协调优化方法。首先,综合考虑风光储模型,结合风光荷的不确定性及其预测误差,使用比例选择法产生场景,并基于快速前进法进行场景削减,建立基于风光荷不确定性的有功-无功协调优化模型;其次,使用二阶锥松弛技术和大M法对非凸、非线性条件进行凸处理,将模型转化为混合整数二阶锥规划问题,采用Gurobi优化器对处理后的模型进行求解分析;最后,以IEEE33节点配电网系统为例,对所建立模型的有效性进行验证。

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  • 基于希尔伯特曲线-卷积神经网络的肿瘤类型预测

    王宇辉;帖云;王峰;郭晶晶

    针对肿瘤的早期检测,提出基于希尔伯特曲线-卷积神经网络(H-CNN)的肿瘤类型预测模型。该模型首先使用变分自编码器对32种肿瘤类型病人的RNA表达量和DNA甲基化数据进行融合,然后通过使用希尔伯特曲线将融合数据可视化后送到CNN进行训练。基于以上过程,可以实施关于新样本的肿瘤类型预测。实验结果表明,基于融合数据的H-CNN模型在肿瘤分类问题上具有优秀的性能,并且对肿瘤病人的早期诊断和治疗具有重要的指导意义。

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  • 16S r RNA基因可变区与全长序列进化关系相似性分析

    刘爽爽;帖云;齐林;刘峰辉;王磊

    为了分析细菌16S rRNA基因可变区与其全长序列之间进化关系的相似性,对核糖体数据库项目(RDP)所提供的细菌16S rRNA基因进行了研究。在对可变区进行截取、筛选等数据预处理后,对可变区实际碱基数目和操作分类单元数目进行了统计分析,结果显示,V2、V3、V4可变区,特别是V2、V4可变区,不仅在序列长度上较长,实际碱基数目也大大超过其他可变区,较其他可变区包含更多的序列信息;建立了层次距离矩阵算法,计算出V2、V3、V4可变区与全长序列所构建的进化树之间的距离差异值分别为59 052、87 154、45 848,可见V4可变区在进化关系上更接近全长序列,使用V4可变区构建进化树的可信度要优于V2、V3可变区,且层次距离矩阵算法比一些传统的距离与相似度算法具有更好的性能。

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  • 基于智能手环运动状态的音乐生成系统

    陈诗佳;王楚豫;谢磊

    对可穿戴智能设备与计算机作曲的融合进行研究,将智能手环的使用加入音乐生成环节,实现基于用户动作的自动编曲配乐功能;构建运动状态与设备感知信号之间的关联模型,使用智能手环感知用户的运动状态,并基于用户的运动状态实现相应的自动作曲。基于智能手环运动状态的音乐生成系统实现了由运动节奏转化为音乐节奏,并且使用编曲技巧增强了生成音乐的悦耳性。

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