简介：在现实生活我们采集的各种数据,由于其具有数据量大,离散性严重,以及很容易受到其他因素干扰等原因存在,使得难以直接用于数据挖掘,而且在数据挖掘过程中会发现有些数据挖掘工具需要使用离散的属性值,而很多数据的属性值是连续的,就需要我们进行处理,因此,本文提出了基于卡方分布特征的改进算法,并用数据验证,结果表明改进的有效性。

简介：论文介绍了在真实能谱衰减环境中,提出一套对核素进行识别学习算法的流程。采用SVD特征抽取对能谱数据降维,提取到能谱特征向量,在形成的特征向量数据集上,训练决策树分类器,进而通过AdaBoost集成学习算法对多轮的决策树算法的训练结果进行融合,使用K轮类别投票法结合策略,构建一个结果更为接近标签值的假设函数算法模型,解决了探测器检测的能量信息具有局部特征、存在重叠峰值导致核素判别出现错失误判的问题,提高核素识别率。

简介：管制指令语义理解对场面冲突判断至关重要,为了避免因管制员失误导致的场面冲突问题,需采用自动语音识别和自然语言处理技术在第一时间提取管制指令并进行理解。以无线电陆空通话规则及其基本语法理论为基础,设计了一种管制指令结构化模板。为了更细致地理解管制指令中动词与其他词之间的关系,基于格语法理论构建了管制指令语义网,并建立了动词-论元-关系三元组。该模板可用于解析实际管制指令,从而实现计算机自动理解管制指令功能。为了将管制语音转化为结构化管制指令,采用了自动语音识别和自然语言处理技术。试验结果表明,该模板可用于计算机对管制指令的自动理解。

简介：随着低资费套餐的快速普及,LTE高负荷问题日渐突出,高负荷小区整治成为网络运维的重要任务。本文提出LTE高负荷小区聚类优化方法,将问题小区聚类至5大类13小类,并对各类问题提出针对性的优化处理建议,形成系统的高负荷小区整治方法。

简介：在互联网世界中,图片是传递信息的重要媒介。特别是电子商务、社交、搜索等领域,每天都有数以亿兆级别的图像在传播。自然场景就是我们所处的生活环境,自然场景图像中存在着大量的文本信息,例如路标信息、商店门店信息、商品包装信息等。随着深度学习的发展,基于深度学习的文本检测技术也逐渐流行起来。文章主要提出的是基于R2CNN的文本检测算法。在R2CNN算法的基础上对算法的结构进行改进,最终算法在ICDAR2015数据集上的召回率为87.2%,精确率为81.43%。

简介：室内分布系统的建设主要是解决建筑物的覆盖,根据建筑物的形态、功能、用户行为等,可将建筑物划分为交通枢纽、大型场馆、公共场所、办公楼、宾馆酒店、商场超市、大型园区、住宅小区、休闲场所、地铁隧道类等10个场景。

简介：CMOS器件结构会引起闩锁效应,国内外目前有相关标准来检测集成电路的抗闩锁能力,但大部分集成电路的闩锁试验都是在电路静态工作下进行试验。该论文根据相关试验标准,结合典型集成电路动态工作情况,研究集成电路的动态闩锁能力。

简介：就目前来说,新型ICT业务非常有利于运营企业走出运营瓶颈,提高企业运营效益。但随着社会经济的发展,ICT业务的竞争也日益激烈。面对这一情况,运营企业必须结合自身运营实际,努力打造ICT业务竞争优势。文章就此展开了讨论,详细分析了运营企业如何在打造ICT业务竞争优势时,提高ICT业务的附加值。

简介：随着科技的发展,手写体数字的识别这一功能在许多的方面都有很多用途,特别是在我们的日常生活中。支持向量机在机器学习方面最主要的优势是在解决小样本、非线性和高维模式识别问题中具有突出的效果,被广泛用于信息识别中。为了提高手写体数字的识别率,本文提出了一种基于改进的C-支持向量机的手写体数字高识别率方法,实验结果证明基于改进的C-支持向量机的手写体数字高识别率方法有效可行。

简介：基于原始提升小波和直方图均衡化算法的不足,文章提出了一种基于提升小波的多尺度(MSR)Retinex与直方图均衡化融合的真彩色图像增强算法。该算法将HSV空间下的亮度V分量运用MSRRetinex不同参数所得到的图像提升小波变换,并对低频与高频进行最大值处理,利用提升小波逆变换重构得到新的图像RGB1,并对原始的HSV颜色模型中的亮度分量V进行自适应直方图均衡化处理得到新的图像RGB2,将RGB1与RGB2图像进行融合得到增强后的彩色图像。