摘要：岩爆是深埋隧道施工过程中开挖时形成临空面,引起能量突然释放的现象,轻则岩片剥落,重则造成人员伤亡和财产损失,其危害程度取决于岩爆烈度等级,因此岩爆烈度等级预测是急需解决的难题之一。针对单一指标预测法预测效果不理想的问题,首先设计并实现了综合指标法和针对多分类问题的分类器,其次提出并建立了基于梯度下降(gradient descent,DN)算法优化深度神经网络(deep neural network,DNN)的GD-DNN岩爆烈度等级预测模型。实验结果表明:GD-DNN模型预测的准确率达到95.8%,相比机器学习算法,K最近邻(K-nearest neighbor,KNN)、支持向量机(support vector machine,SVM)和深度学习算法DNN分别提高了45.8%、38.7%和8.3%,同时在精确率、召回率和F1三项指标上均优于其他模型。最后在秦岭隧道、大相岭隧道、通渝隧道和马路坪矿井4个实际工程中检验模型的预测效果,检验结果证明GD-DNN模型能够精准预测岩爆烈度等级,研究成果可应用于深埋隧道工程中。

摘要：在“双碳”背景下,我国建筑碳排放占总碳排放比例35%~50%,建筑碳减排迫在眉睫,通过建筑负荷预测提高用能效率是一种有效的建筑碳减排手段。针对建筑冷热负荷数据的非线性、时序性的特点以及多步预测误差大的问题,设计并实现了一种基于Attention机制的CNN-LSTM时序预测方法。首先采用LSTM提取非线性数据的时序性变化信息;其次提出在LSTM前加入CNN,解决了LSTM无法获取多个特征空间联系的问题;进而提出在LSTM层后添加注意力机制,从而提高LSTM中重要时间步的影响,进一步降低多步预测误差。最后将本文方法应用到某大型园区八个组团的建筑热负荷多步预测中,并采用均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)作为评估指标。实验结果表明,本文所提方法预测结果在八个组团上平均RMSE和平均MAE最小,较文中其他方法平均分别降低了19.2%和18.7%。

摘要：目前的新闻分类研究以英文居多,而且常用的传统机器学习方法在长文本处理方面,存在局部文本块特征提取不完善的问题.为了解决中文新闻分类缺乏专门术语集的问题,采用构造数据索引的方法,制作了适合中文新闻分类的词汇表,并结合word2vec预训练词向量进行文本特征构建.为了解决特征提取不完善的问题,通过改进经典卷积神经网络模型结构,研究不同的卷积和池化操作对分类结果的影响.为提高新闻文本分类的精确率,本文提出并实现了一种组合-卷积神经网络模型,设计了有效的模型正则化和优化方法.实验结果表明,组合-卷积神经网络模型对中文新闻文本分类的精确率达到93.69%,相比最优的传统机器学习方法和经典卷积神经网络模型精确率分别提升6.34%和1.19%,并在召回率和F值两项指标上均优于对比模型.

摘要：轨迹停留点的识别是轨迹分析、出行活动语义挖掘的关键。针对基于密度聚类的停留点识别方法对时空信息的表达缺陷,提出新的时空约束停留点识别方法,在密度聚类中引入轨迹的间接时空特征表示,将具有时空相似性的轨迹点进行聚合;采用与聚类过程相统一的时空特征约束对轨迹簇进行细粒度识别。算法在进行约束的时候再次利用到聚类时候所用的输入数据特征,特征的充分利用提高了识别的准确率。实验结果验证了本文方法的有效性。

摘要：自然语言处理中,文本情绪分类目前以情感极性分类居多,更加细粒度的情绪分类却很少,并且基本上都为英文文本情绪分类。本文针对中文文本情绪分类,设计并实现了一种双通道多核卷积神经网络中文文本情绪分类方法。在特征提取部分,设计了双通道特征提取方法,采用word2vec预先训练词向量的词袋方式并引入注意力机制,提取的特征向量在关注局部特征信息的基础上加入了文本上下文之间的关系信息,能够涵盖文本全局特征;在卷积部分,设计了多种不同卷积核分别卷积池化后再组合的方式,从而得到更加全面的文本特征。理论分析和实验结果表明,双通道多核卷积神经网络中文文本情绪分类方法分类准确率达86%,比单层卷积神经网络的分类准确率提高了4%,同时解决了单层卷积神经网络特征提取不够全面和多层卷积神经网络特征提取过于抽象的问题。

摘要：针对以往活动语义识别研究单纯提取时间维度上的序列特征以及周期特征、缺乏对空间信息的深度挖掘等问题,提出一种基于联合特征和极限梯度提升(XGBoost)的活动语义识别方法。首先,挖掘时间信息中的活动周期性特征和空间信息中的经纬度特征;然后,使用经纬度信息通过具有噪声的基于密度的聚类(DBSCAN)算法提取空间区域热度特征,将这些特征组成特征向量来刻画用户活动语义;最后,采用集成学习方法中的XGBoost算法建立活动语义识别模型。在FourSquare的两个公共签到数据集上,基于联合特征的模型比基于时间特征的模型在识别准确率上提高了28个百分点,与上下文感知混合(CAH)方法和时空活动偏好(STAP)方法对比,所提方法的识别准确率分别提高了30个百分点和5个百分点。实验结果表明所提方法与对比方法相比在活动语义识别问题上更加准确有效。

摘要：以C语言程序设计课程网上教学为例,提出多平台协同的网上教学模式,分析了C语言课程的特点,阐述了多平台协同程序设计类课程采用1+1+1+1+X的具体方式,介绍了在C语言课程的各个教学环节中使用多平台协同教学的具体过程,在教学实践中针对不同层次的学习者采用不同的网上教学设计策略,最后分析了教学效果,并提出改进方向。

摘要：传统汽车防盗报警器存在工作距离短、噪声污染大和GPS定位器成本高等问题,最关键的是其只有现场威慑作用。针对上述问题,本文设计了基于单片机的汽车防盗报警系统,硬件采用低功耗、高效率的STC89C52单片机,并运用蜂鸣器和GSM模块相结合的报警方式。软件依据单片机对中断口电平变换的检测、AT指令集和Text通信模式进行设计。测试结果表明,系统在实现振动检测、声光报警和短信报警功能的基础上,具有远距离无线报警、及时性提醒和无噪声污染等特点,解决了传统汽车防盗报警器存在的问题,更有效地保障汽车安全。