6个研究背景和意义示例,教你写计算机多源信息论文

今天分享的是关于多源信息的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到多源信息等主题,本文能够帮助到你

基于多源信息融合的车辆在位远程监测系统研发

这是一篇关于车辆在位监测,多源信息,远程监测系统,感知终端的论文, 主要内容为随着经济社会的发展,城市泊车位供需矛盾日益加剧,为缓解城市停车压力,路侧泊车位被大量开辟,但现存的路边泊车位大多依赖人工管理,运营管理效率低下。因此,本文搭建了一套基于多源信息融合的车辆在位远程监测系统,用以实现对车辆在位信息的实时监测和状态感知,从而进一步提升城市路边泊车位的运营维护和管理效率。本文的主要研究内容和结论如下:1.设计了感知终端-IoT云平台-远程监测平台三级协同的系统整体架构。终端部署于泊车位上,设计三模传感器(地磁传感器、红外位移传感器、微波雷达)多源融合感知算法实现对泊车位车辆状态信息的识别。识别结果将被上传至云平台,经消息队列组件推送至远程监测平台。2.设计了包括硬件电路和外壳体结构在内的一套完整的感知终端硬件解决方案。硬件电路采用模块化设计理念,按照功能需求划分子模块,完成硬件电路设计;外壳体结构则采用分体式设计,基于SolidWorks软件实现机械结构设计,并对装配体进行静应力分析,确定本文所设计的壳体结构满足设计要求。3.针对泊车场景下的多源信息融合问题,提出了一种基于感知终端实现的边缘侧三模传感器多源融合感知算法。分别设计基于模糊逻辑理论的地磁检测算法、基于自适应阈值的红外检测算法和微波雷达检测程序。引入多状态机理论,划分感知终端系统软件状态,根据各传感器算法输出结果,设定阈值判别组合确定状态转移条件。引入D-S证据理论,确定识别框架,构建证据信息,并分配基本信度函数,以实现对冲突信息的融合,提高车位判决的准确性和科学性。基于实车环境对算法的准确性进行测试,测试结果表明,相较于现有的单一地磁式车辆在位监测系统或其双模改进型号,实现了算法准确率的提升。4.设计并实现了基于OneNET的数据转发平台和车辆在位远程监测平台,运营管理人员可实时查看泊位车辆状态信息,实现对泊车位的高效管理。

面向中文知识图谱的知识推理算法研究与应用

这是一篇关于知识图谱,知识推理,多源信息,神经张量网络,表示学习的论文, 主要内容为知识推理作为完善知识图谱的重要手段,在构建知识图谱过程中发挥了关键作用。中文领域的知识图谱普遍存在数据稀疏、质量参差不齐等问题。同时,由于中文文本的特点会导致知识推理容易受分词错误的影响,并且现有可用的中文领域训练集较少,给中文知识推理模型训练造成了一定的影响。目前,知识推理模型多是基于神经网络、分布式知识表示学习和逻辑规则的方法。这些模型在提取特征构造特征向量的过程中存在着明显的信息损失,导致提取出的特征向量质量较差,同时推理结果具有较低的可解释性。为了提高模型推理效果,本文从编码实体特征向量的方式、模型推理的可解释性两个方面出发,做了相应改进。(1)为了减少编码实体描述信息造成的语义损失,本文通过深度神经网络结合翻译模型设计了一种新的实体描述信息编码器。首先使用双向长短期记忆网络获取实体描述信息完整的上下文,避免了DKRL只是使用描述信息中的部分高频词造成的语义损失,然后通过注意力机制重点关注描述信息中的局部特征词,最后结合翻译模型进行联合训练得到实体描述向量。(2)基于神经网络进行知识推理的模型没有充分考虑与实体关联的描述信息和类型信息中包含的丰富语义。本文使用上述的实体描述编码器和TKRL算法分别融合实体描述信息和实体类型信息,然后利用神经张量网络对知识图谱进行建模完成知识推理,通过融合多源信息提升模型推理效果。(3)针对基于复杂路径推理的知识表示学习模型在路径向量表示方面存在较低的解释性,本文引入逻辑规则和关系加权两种形式的路径表示方法对其进行优化。通过利用AMIE+算法挖掘Horn规则辅助路径建模,提高模型推理的可解释性。(4)将模型付诸于工程应用,设计并构建了一个知识推理系统。本文针对提出的改进思路设置了相应的对比实验。通过融合实体描述信息以及实体类型信息,模型在三元组分类任务中的准确率提升了4.06%。在链接预测任务中的MRR和Hits@10指标分别达到了72.43%和81.93%,说明了多源信息融合的有效性。利用规则指导路径表示学习,在链接预测任务中的Hits@10指标可以达到82.15%,说明利用规则指导路径表示的方式在提高可解释性的同时,也显著提升了推理效果。

基于深度学习的多源信息融合餐馆推荐系统研究

这是一篇关于餐馆推荐,深度学习,多源信息,矩阵分解,卷积神经网络的论文, 主要内容为目前,推荐系统在人们的生活中应用广泛,尤其是餐饮业,给用户带来便利的同时更带来巨大的商业价值。用户使用相关的餐饮APP时,产生相应的就餐信息,包括消费者注册产生的用户属性信息、对消费餐馆的评分信息、评论信息、就餐时间等。餐馆经营者上线餐馆产生的餐馆属性信息,如地址、营业时间、环境、口味等。如何利用这些信息,实现对用户的精准推荐,已成为众多推荐系统研究者研究的重点。本文通过融合用户评论信息、用户社交信息和地理信息,构建出个性化餐馆推荐模型,为用户提供更精准的餐馆推荐。具体内容如下:(1)通过构建网络爬虫,抓取国内某知名网站的餐馆数据,包括餐馆信息、用户评论信息等,经过数据清洗,构建出一个可供使用的中文数据集Restaurant。其中包括21653个用户、27861个商家和510785条用户评论信息,数据集稀疏度为99.916%。同时,对国外公开数据集Yelp进行预处理,获得餐馆类数据,包括200435个用户、24071个商家和1773483条用户评论信息,数据集稀疏度为99.963%。这两个数据集经过清洗与处理,能够很好的被本文的模型使用。(2)对卷积矩阵分解模型ConvMF进行了深入的研究,并对模型提出适当的改进。首先在原模型的卷积神经网络模块中的卷积层后再增加一个跨通道卷积层,增强卷积神经网络模块对文本信息的特征提取能力。随后尝试在原模型中使用矩阵分解技术融入其他辅助信息,通过对用户社交信息、地理信息分别建模,最终成功构建改进模型MIFConvMF。最后选取PMF、CTR、CDL和ConvMF等主流模型作为对比模型,并分别在公开数据集Yelp和本文构建的中文数据集Restaurant上进行对比实验。结果表明,本文提出的改进模型MIFConvMF相较于其他对比模型,推荐性能得到明显提升。(3)使用SSM+Spark+MySql框架构建了一个可视化的web餐馆推荐平台。此平台前后端分离,包括前端页面展示、后端逻辑处理模块,其中推荐模块由Spark框架完成。最终本平台在Windows10操作系统下部署的tomcat服务器上顺利运行。

基于多源信息融合的车辆在位远程监测系统研发

基于对比学习的知识图谱关系推理关键技术研究与应用

这是一篇关于关系推理,对比学习,知识图谱,多源信息,知识表示的论文, 主要内容为关系推理是知识图谱领域的重点研究方向,如何有效地利用现有的三元组知识,从知识图谱中推理出关系事实,使得知识图谱更完备,是近年来知识图谱领域的研究热点。现阶段主流的关系推理方法通常只考虑了知识图谱的结构化信息,且只对同一三元组内部的语义映射单独建模,忽略了丰富的非结构化多源信息和不同三元组中相关实体之间的语义相似性。针对上述问题,本文融合多源信息构建实体、关系表示,并联合对比学习方法来建模相关实体帮助关系推理。本文的主要贡献包括以下三个部分:1.提出了融合多源信息的知识表示关系推理算法(MKRLT),旨在有效利用多源信息提升知识表示的效果。MKRLT首先构建文本关系、实体描述和实体层次类型三种多源信息编码器,用于获取三元组基于多源信息的非结构化知识表示;其次,MKRLT在势能函数中引入了混合项,以辅助学习三元组的结构表示;最后,模型利用三元组的实体、关系向量特征表示进行关系推理。实验结果表明,该算法在关系推理的两个子任务上都取得了较好提升。2.提出了基于对比学习的知识表示关系推理算法(MKRLT-CL),旨在利用对比学习方法来建模不同三元组中的相似实体,以提高关系推理的准确性。在MKRLT的基础上,模型设计了基于实体结构、实体描述和实体层次类型的三种相似实体正负样本选取策略,并提出了基于这三种策略的对比知识表示关系推理模型MKRLT-CL(S,D,Z);模型联合学习实体正负样本的对比损失和三元组负样本的最大语义间隔损失,从而缩小了向量空间中相似实体之间的距离。实验结果表明,该方法能有效建模相似实体,提升知识表示在关系推理任务中的准确性。3.为了满足知识图谱领域自动关系推理的应用需求,本文结合MKRLT和MKRLT-CL算法,设计并实现了知识图谱关系推理原型系统。该系统包含了数据上传与下载、知识图谱展示、关系推理和知识图谱补全四个模块。为了验证系统的可用性,本文爬取网络数据构建了一个电影知识图谱,并利用该系统进行关系推理和图谱补全。

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