多属性

摘要： 单一主观评价分数无法准确描述人耳对声品质的多属性偏好特征。该文在多属性声品质试验数据的基础上,以愉悦度、平顺度和驾驶乐趣的主观评价分数为因变量,通过相关分析筛选出响度、尖锐度和A计权声压级3个主要自变量,引入响应面回归方法,分别建立因变量与自变量之间的预测模型,通过与多元线性模型和BP神经网络模型对比验证了精度。最后,建立多属性主观评价分数之间的量化映射模型。该研究可为多属性汽车声品质的优化控制提供参考。

摘要： 新一轮科技革命时代背景下,新兴技术识别有助于把握前沿技术及其走向,有助于科学规划科技战略。本研究在界定新兴技术定义和属性基础上,依据新兴技术的属性在时间维度上的变化特征,提出一种基于新颖性、传承性、关注性、引领性和无序性等多维属性变化特征的新兴技术识别方法,并通过纳米医学领域的实证研究,证明该方法能有效识别新兴技术并具备细粒度展示技术内容和发展脉络的功能。

摘要： 针对现有的句子相似度计算方法没有考虑句子中的关键词的多属性信息,无法更好衡量句子相似度的问题,综合考虑句子的结构和包含的属性,提出一种基于句子的多属性融合相似度计算方法.该方法通过提取句子的词频属性、词序属性、词性属性及句长属性,采用层次分析法(AHP)计算出各属性的权重,并验证权重值的合理性,继而加权融合4种属性的相似度.将本文提出的多属性融合相似度计算方法在构建的数据集上进行实验,验证此方法的可靠性及可行性,并以召回率、准确率以及归一化F-度量值为标准和其他传统方法进行对比分析,结果表明,该方法不仅有着均衡的召回率和准确率,且F-度量值较高,达到83.57%.

摘要： 随着国家对高职院校功能定位的不断提高,校内实训基地的功能也从传统的只面对教学任务而亟待进一步扩展。该文通过总结和分析当前高职院校校内实训基地的现状、问题及成因,提出构建兼具教学属性、生产属性和社会属性的多属性共享型实训基地,这对促进高职教育融入产业链、服务区域经济和战略性新兴产业发展具有重要的意义和作用。

摘要： 针对低轨(low earth orbit,LEO)卫星通信系统中星间单属性切换容易造成当前属性最优而其他属性较差的问题,提出一种LEO卫星星间多属性切换路径筛选算法。该算法根据终端的运动情况以及卫星星历信息预测未来一段时间内可供终端切换的所有服务卫星。同时考虑服务时长、仰角以及空闲信道3个属性对星间切换的影响,找到一条在3种属性上都较优的切换路径。仿真结果表明,所提算法不仅可以降低切换失败率,还可以降低星上的平均负载以及新呼叫的阻塞率。

摘要： 以保障航空装备运行稳定性,制定科学的航空装备维修方案,提出基于图像特征融合的航空装备多属性维修决策方法。该方法利用主成分分析方法与投影寻踪方法融合航空装备图像后,通过阈值化分割方法得到航空装备故障诊断结果,该诊断结果即为航空装备维修的多属性;依据航空设备维修多属性,使用灰色模糊数和灰色关联关系矩阵方式获得航空装备多属性维修决策结果。实验结果表明:该方法可在航空装备图像存在缺失和模糊情况下有效对其实施融合,且诊断航空设备故障区域和计算航空设备维修多属性结果较为精准;针对不同航空装备故障,有效对其进行维修决策,应用效果较为显著。

摘要： 海洋监测数据的大规模、强相关性和实时更新特性给海洋应用中的数据的快速存储和查询带来了巨大的障碍.为此,本文提出了一种多属性优化布局策略,可以提高数据的利用率和海洋应用的查询效率.多属性优化方法用于对影响存储节点的关键属性进行决策分析,并为每个数据副本布局找到具有每个属性的最佳节点.实验结果表明,该策略有效地管理和安排了数据副本.

摘要： 为有效减少车辆终端在异构无线网络重叠区产生的网络间"乒乓效应",本文提出一种基于车联网的多属性无线网络垂直切换算法.本算法首先对候选网络进行预筛选,选取符合条件的网络,然后通过模糊层次分析法(Fuzzy Analytic Hierarchy Process,FAHP)确定网络属性的权重,进而通过TOPSIS算法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS)确定最优网络,最后对最优网络进行切换.

摘要： 针对运输服务采购效率低,无法满足承运人即时运输的需求,笔者利用在线拍卖方法,基于运输时间、服务质量等多属性要求,对运输服务采购机制进行了研究,建立了以社会福利最大化为目标的机制模型,进而设计了逆向多属性在线拍卖的运输服务采购机制.研究结果表明:该机制不仅能实现托运人的即时决策,允许承运人随时获取运输服务,提高交易效率,而且能吸引承运人自愿参与拍卖,激励承运人披露真实的运输成本、运输时间、服务质量以及到达和离开时间,有助于实现运输服务公平、有效的分配.最后,通过算例演示了此机制在实际中的应用.所提机制为运输服务采购的实践提供了理论基础,方法指导和技术支撑.

摘要： 建设绿色矿山是提高矿产资源开发利用水平和保护矿山环境重要举措之一.但如何对企业的绿色矿山建设水平进行科学评价,是中国发展绿色矿业面临的一个问题.本文针对具有模糊性的绿色矿山混合多属性评价问题,提出了基于TOPSIS的犹豫模糊绿色矿山多属性评价方法.在对绿色矿山建设水平影响因素分析的基础上,从矿区环境、资源开发方式、资源综合利用、节能减排、创新与数字化矿山与企业管理企业形象等6个方面构建了指标评价体系,并通过收集专家给出的每座矿山关于每个指标的评估值构建了犹豫模糊评估值矩阵.本文在具体评价时,讨论了犹豫模糊数据拓展方式、指标权值以及不同犹豫模糊距离对评价结果的影响.

摘要： 异常检测是无线传感器网络中一种非常重要的应用。由于传感器节点的能量有限性使得收集尽可能多的数据,在服务器端进行离线的分析这种方式变得不可行.另外由于外界环境噪声的干扰和传感器节点本身硬件的失效,都可能使得传感器节点感知到错误的数据,进而产生错误的结果.提出了一种基于多属性的时空关联异常数据检测技术MATSDT(time-space correlation detection technology based on multiple attributes),该技术充分利用传感器节点采集到的数据之间的属性关联性、时间关联性和传感器节点之间的空间关联性,在网内过滤掉噪声数据,保证传送的是正确的"兴趣"信息.实验表明MATSDT方法既提高了检测效率,又节省了传送无用数据的能量消耗.

摘要： 针对无线传感器网络常常需要监测多种事件类型并且每种事件类型包括多个观察属性的特点,将传统的路由算法与分布式事件存储和语义思想相结合,提出了无线传感器网络中的多事件语义路由算法。该算法通过对每个传感器节点感知属性信息的融合处理,来判别事件是否发生并可以高效地将生成的事件路由到sink节点。该算法中每个传感器节点只需要关心自己通信范围内的邻居节点,不需要知道整个网络的状况,算法具有冗余数据少,能耗小,网络生存周期比较理想,实现简单等特点。

摘要： 针对无线传感器网络常常需要监测多种事件类型并且每种事件类型包括多个观察属性的特点,将传统的路由算法与分布式事件存储和语义思想相结合,提出了无线传感器网络中的多事件语义路由算法。该算法通过对每个传感器节点感知属性信息的融合处理,来判别事件是否发生并可以高效地将生成的事件路由到sink节点。该算法中每个传感器节点只需要关心自己通信范围内的邻居节点,不需要知道整个网络的状况,算法具有冗余数据少,能耗小,网络生存周期比较理想,实现简单等特点。

摘要： 针对无线传感器网络常常需要监测多种事件类型并且每种事件类型包括多个观察属性的特点,将传统的路由算法与分布式事件存储和语义思想相结合,提出了无线传感器网络中的多事件语义路由算法。该算法通过对每个传感器节点感知属性信息的融合处理,来判别事件是否发生并可以高效地将生成的事件路由到sink节点。该算法中每个传感器节点只需要关心自己通信范围内的邻居节点,不需要知道整个网络的状况,算法具有冗余数据少,能耗小,网络生存周期比较理想,实现简单等特点。

摘要： 针对无线传感器网络常常需要监测多种事件类型并且每种事件类型包括多个观察属性的特点,将传统的路由算法与分布式事件存储和语义思想相结合,提出了无线传感器网络中的多事件语义路由算法。该算法通过对每个传感器节点感知属性信息的融合处理,来判别事件是否发生并可以高效地将生成的事件路由到sink节点。该算法中每个传感器节点只需要关心自己通信范围内的邻居节点,不需要知道整个网络的状况,算法具有冗余数据少,能耗小,网络生存周期比较理想,实现简单等特点。

摘要： 本发明实施例提供多属性识别模型的建立方法、装置及多属性识别方法，其中建立方法包括：将预先经过多属性标注的样本图像输入至第一模型进行学习，得到样本图像中每个图像的特征矩阵；将每个图像的特征矩阵输入至第二模型进行学习，得到每个图像的语义‑空间特征矩阵；根据特征矩阵获得各属性的第一预测值，根据语义‑空间特征矩阵获得各属性的第二预测值，将所述第一预测值和所述第二预测值进行加权求和，获得每个图像的各属性的综合预测值；当学习后得到的综合预测值与标签值之间的损失稳定在预设阈值范围内时，确定学习得到多属性识别模型。本发明实施例能够有效利用标注信息获取多属性在空间和语义上的关联，识别准确率高。

摘要： 本发明提供了基于控件的多属性更改方法以及对象的多属性更改方法，基于控件的多属性更改方法包括如下步骤：步骤S1，在需要进行属性更改操作的位置初始化控件，其中所述控件包括一个操作区域以及至少两个属性区域，所述操作区域位于所述控件中心位置，所有属性区域处在操作区域的外围；步骤S2，所述控件监测指针所处的区域，并根据接收到的指令作出相应属性更改。对象的多属性更改方法通过显示设备将所述对象以图形方式显示，所述对象具有至少一个指定位置，操作时每个指定位置均采用本发明基于控件的多属性更改方法。本发明方法操作时占用屏幕空间较小，且在重复熟练的环境下可简化属性更改过程。

摘要： 本发明公开了一种用于云协助物联网的带搜索的多属性机构属性基加密方法，属于属性基加密领域，要解决的技术问题为如何提供一个轻量级解密、可搜索的属性基加密方案。其方法包括：系统初始化生成第一密钥对，属性机构初始化生成第二密钥对，云初始化生成第三密钥对；数据拥有者对称加密明文和对称密钥生成的第一密文、属性加密对称密钥种子生成第二密文、根据关键词生成索引集；中心机构为数据使用者生成身份密钥和搜索密钥；数据使用者生成外包解密密钥、授权解密密钥和陷门，发送到云存储中心进行搜索和半解密第二密文；数据使用者对半解密密文进行解密得到对称密钥种子后生成对称密钥，对称解密第一密文，得到明文数据。

摘要： 本发明是一种用于云协助物联网的带追踪的多属性机构属性基加密，属于属性基加密范畴，解决了如何实现安全、可外包解密、可追踪泄密的多属性机构属性基加密的问题。方法包括如下步骤：中心机构执行系统初始化，生成公共参数并公开；每个属性机构初始化，生成自己的的密钥对，并公开所述密钥对中公钥；数据拥有者对明文数据进行对称加密，然后基于隐藏的访问结构对对称密钥进行属性加密，并生成完整性验证值；数据使用者根据其拥有的属性向属性机构申请解密密钥；解密时，数据使用者首先恢复访问结构，并生成外包解密密钥发送到云存储中心进行半解密；云生成半解密密文返回给数据使用者；数据使用者根据解密私钥对半解密密文进行完全解密。

摘要： 本发明实施例提供多属性识别模型的建立方法、装置及多属性识别方法，其中建立方法包括：将预先经过多属性标注的样本图像输入至第一模型进行学习，得到样本图像中每个图像的特征矩阵；将每个图像的特征矩阵输入至第二模型进行学习，得到每个图像的语义‑空间特征矩阵；根据特征矩阵获得各属性的第一预测值，根据语义‑空间特征矩阵获得各属性的第二预测值，将所述第一预测值和所述第二预测值进行加权求和，获得每个图像的各属性的综合预测值；当学习后得到的综合预测值与标签值之间的损失稳定在预设阈值范围内时，确定学习得到多属性识别模型。本发明实施例能够有效利用标注信息获取多属性在空间和语义上的关联，识别准确率高。

摘要： 本发明提供了基于控件的多属性更改方法以及对象的多属性更改方法，基于控件的多属性更改方法包括如下步骤：步骤S1，在需要进行属性更改操作的位置初始化控件，其中所述控件包括一个操作区域以及至少两个属性区域，所述操作区域位于所述控件中心位置，所有属性区域处在操作区域的外围；步骤S2，所述控件监测指针所处的区域，并根据接收到的指令作出相应属性更改。对象的多属性更改方法通过显示设备将所述对象以图形方式显示，所述对象具有至少一个指定位置，操作时每个指定位置均采用本发明基于控件的多属性更改方法。本发明方法操作时占用屏幕空间较小，且在重复熟练的环境下可简化属性更改过程。

摘要： 本发明公开了一种基于全局属性编辑方向的人脸多属性编辑方法，包括：1)获取数据集属性关联图、属性语义嵌入集合和比例因子；2)构建一个全局属性编辑网络，该网络的输入为数据集属性关联图、属性语义嵌入集合和比例因子，输出为全局属性编辑方向；3)设计三个目标损失函数对构建的网络进行优化并保存为模型；4)模型测试阶段，通过用户自定义比例因子和保存的模型来对人脸进行多属性编辑。本发明基于全局属性编辑方向来对人脸进行属性编辑，能够解决其他方法编辑时需要多次单次编辑的问题，同时能够生成更加自然合理的人脸多属性编辑效果以及更优秀的人脸外观特征保持。

摘要： 本发明公开了一种基于关联规则挖掘算法确定属性权重的三角模糊数多属性决策方法，其特征在于：包括以下步骤：S1:将初始三角模糊数型决策矩阵转化为三角模糊数型决策规范化矩阵；S2:求出各个属性的不同取值对于方案评价指标优劣程度的关联规则的置信度；S3:从历史决策信息中求出各个属性的影响因子；S4:根据决策规范化矩阵进行计算，求出各个属性的相似度差异指标；S5:根据相似度差异指标和属性的影响因子求出各个属性的权重；S6:将求得的权重带入决策规范化矩阵中，求得各个方案的加权综合属性值；S7:利用可能度排序法对各个备选方案的加权综合属性值进行排序择优，本发明可以利用在有大量历史决策数据可以参考的三角模糊数型的多属性决策问题中，例如人才考核、项目投资等。

摘要： 本发明是一种用于云协助物联网的带追踪的多属性机构属性基加密，属于属性基加密范畴，解决了如何实现安全、可外包解密、可追踪泄密的多属性机构属性基加密的问题。方法包括如下步骤：中心机构执行系统初始化，生成公共参数并公开；每个属性机构初始化，生成自己的的密钥对，并公开所述密钥对中公钥；数据拥有者对明文数据进行对称加密，然后基于隐藏的访问结构对对称密钥进行属性加密，并生成完整性验证值；数据使用者根据其拥有的属性向属性机构申请解密密钥；解密时，数据使用者首先恢复访问结构，并生成外包解密密钥发送到云存储中心进行半解密；云生成半解密密文返回给数据使用者；数据使用者根据解密私钥对半解密密文进行完全解密。

摘要： 本发明公开了一种用于云协助物联网的带搜索的多属性机构属性基加密方法，属于属性基加密领域，要解决的技术问题为如何提供一个轻量级解密、可搜索的属性基加密方案。其方法包括：系统初始化生成第一密钥对，属性机构初始化生成第二密钥对，云初始化生成第三密钥对；数据拥有者对称加密明文和对称密钥生成的第一密文、属性加密对称密钥种子生成第二密文、根据关键词生成索引集；中心机构为数据使用者生成身份密钥和搜索密钥；数据使用者生成外包解密密钥、授权解密密钥和陷门，发送到云存储中心进行搜索和半解密第二密文；数据使用者对半解密密文进行解密得到对称密钥种子后生成对称密钥，对称解密第一密文，得到明文数据。