摘要：针对当下在公共社会领域中突发事件应急预案结构复杂、难以为决策者进行信息筛选、整合的热点问题,设计了一种基于中文关键词提取的预案智能匹配方案。该方案从预案的框架存储方式出发,分析了中文关键词的特征值与关键词权重调节因子的训练方法,并建立矢量空间模型来实现预案间的智能匹配。实验结果表明在预案智能匹配方案中运用此种中文关键字提取算法相比于传统tf*idf算法效果更佳。

摘要：为了解决云制造环境下的制造资源发现的语义异构、本体异构和搜索效率不高的问题,在建立了云制造资源及加工任务的统一本体模型之后,构建了资源匹配模型,将资源发现转化为制造资源本体和加工任务本体之间的映射匹配来求解,设计了资源发现智能匹配算法,将匹配流程分为状态匹配、领域匹配、功能匹配、服务匹配和综合匹配五个阶段,最后在云服务仿真环境下对文中所提智能算法进行了实际应用说明,并与基于关键词匹配算法进行了比较,比较结果证明该提智能匹配算法具有有效性和可行性。

摘要：为解决矿山充填体强度的设计问题,提高矿山充填体的强度动态调整能力,本文通过调查国内百座矿山现场充填体强度的实际数据,采用支持向量机(SVM)方法建立充填体强度智能预测模型,对70组训练样本数据进行训练,采用BP神经网络模型与SVM模型的预测结果进行比较。结果表明:SVM预测模型的最大误差为3.52%,平均误差为2.41%;BP预测模型的最大误差为10.98%,平均误差为7.01%;SVM模型比BP模型预测精度更高,误差更小。采用SVM模型对三山岛金矿充填体强度进行预测,一步骤回采矿房充填体强度1.02 MPa,推荐灰砂比1∶12,二步骤回采矿房充填体强度0.86 MPa,推荐灰砂比1∶16。现场采场充填效果良好,未发生充填体失稳现象。基于SVM的充填体强度智能匹配模型能够在满足采场稳定性的前提下,减少充填成本,提高矿山的经济效益。

摘要：该文从提高民间装饰图案的视觉传达能力的角度出发,需要进行图像纹理智能匹配处理,提出一种基于视觉传达的民间装饰图案纹理智能匹配方法,构建视觉传达下的民间装饰图案纹理智能信息采集模型,采用图像自动成像技术进行民间装饰图案的纹理成像和特征分割,提取典型民间装饰图案和民族设计语言的纹理直方图,根据直方图分布在视觉传达下进行纹理分割和自动匹配,采用正则化特征融合方法进行民间装饰图案纹理信息增强和优化检测,提取民间装饰图案的边缘轮廓特征点,以提取的装饰图案边缘轮廓特征点作为输入统计信息进行纹理匹配。采用该方法进行民间装饰图案纹理匹配的自适应性能较好,纹理分辨能力较强,提高现代视觉传达设计中更好地体现民间装饰图案的应用研究,推动传统文化元素和现代设计创新性结合。

摘要：以完善城市出租车交通体制为目标,对合乘模式下的出租匹配进行相应的研究。本系统以mvc为核心,redis与oracle为数据基础,以尊重用户、创新驱动、跨界融合、重塑结构为核心理念,构建出一款集行车记录、实时监控、实时报警、车载wifi、特色计价器为一体的出租车匹配系统。

摘要：介绍了建立高校毕业生就业和社会招聘领域本体的步骤和方法,研究了本体实例化人机交互界面实现方法,并在Racer Pro推理机基础上,设计了一种双向智能匹配系统原型,以实现高校毕业生和用人单位的供求信息匹配。

摘要：基于web的微信小程序与原生app相比,无需下载,用完即走,且能实现与原生app相同的功能。为了满足用户与好友之间快捷、方便地安排社交活动的需求,本文基于微信小程序设计了一款社交活动智能匹配系统。用户可以随时输入自身活动安排,并邀请指定好友参与当前活动,系统对活动进行解析后存入后台数据库,然后在好友之间进行活动安排的匹配。同时用户能够查询好友的活动安排,并申请加入感兴趣的活动;所有活动的邀请和申请都可以被接受、拒绝。该系统能够实时匹配用户与好友间的活动安排,避免安排时间的滞后与误差;特别适合现代生活节奏较快且有社交欲望的现代年轻人群。

摘要：线下心理咨询面临低效与心理咨询师短缺问题,随着网络心理咨询的快速发展,文章分析了青少年心理健康教育平台现状,以及在平台内容、资源更新、系统功能、页面管理等方面存在的问题。由此构建网络技术与心理咨询技术有效地融合的心理健康服务平台,实现初步诊断心理健康问题并智能匹配心理咨询师,精准推送用户心理健康问题的干预方法。

摘要：近年来基于视觉的飞行器自主视觉定位技术发展迅速,是飞行器导航制导、态势感知和自主决策的关键技术之一。针对现有跨模态地理定位任务中存在模态差异大、匹配难度大、定位鲁棒性差等问题,提出了一种基于GCI-CycleGAN风格迁移的跨模态地理定位方法,通过将风格迁移算法、特征匹配算法和地理定位方法相结合,实现了飞行器跨模态地理定位。首先,获取无人机航拍的正下视实时红外图像和地理位置信息已知的可见光图像;其次,基于生成对抗网络图像风格转换的思想,设计新的生成对抗损失函数,构建并训练了GCI-CycleGAN模型,将可见光图像转换为红外图像;然后,利用SIFT、SURF、ORB、LoFTR、DFM匹配算法对生成的红外图像与实时红外图像进行匹配;最后,通过透视变换获得实时红外图像中心点在生成图像中的位置,再将该定位点映射到相应的可见光图像上,得到最终的地理定位结果。实验表明,GCI-CycleGAN相比CycleGAN网络可以有效提高图像风格迁移质量,与DFM智能匹配算法结合的匹配成功率最高可达99.48%,比原始跨模态匹配结果提高了4.73%,平均地理定位误差仅为1.37 pixel,取得了更加精确、鲁棒的地理定位结果。

摘要：为实现基于用户个性化需求信息的智能配镜功能,构建用户个性化需求信息数据模型。搭建智能配镜眼镜模型库,建立用户个性化需求信息与眼镜模型库之间的智能匹配模型。将智能匹配流程划分为基于DFS的眼镜模型库检索、基于语义相似度的眼镜框型匹配、面部参数匹配、优化调整四个阶段。设计实现了用户个性化需求信息与眼镜模型库之间的智能匹配算法。应用该智能匹配算法开发智能配镜系统,并与关键词匹配算法进行对比,验证了该智能匹配算法的合理性及有效性。