分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-05-18 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 哈希由于其在存储和检索效率方面的优势已经被广泛用于大规模多媒体检索。通过利用数据的语义相似度来提高哈希编码质量的监督哈希近来受到更广泛关注。传统监督哈希方法将图像学习的手工特征或机器学习特征和二进制码的单独量化步骤分开，并未很好地控制量化误差，并且不能保证生成哈希码的平衡性。为了解决这个问题，提出了新的多尺度平衡深度哈希的方法。该方法采用多尺度输入，这样做有效地提升了网络对图像特征的学习效果。并且提出了新的损失函数，在很好地保留语义相似性的前提下，考虑了量化误差以及哈希码平衡性，以生成更优质的哈希码。该方法在CIFAR-10以及Flickr数据集上的最佳检索结果较当今先进方法分别提高了5.5%和3.1%检索精度。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-04-17 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 高速公路通行费未来收入状况的预测对于高速公路运营管理、建设规划有着重要的指导意义。然而，通行费收入水平的变化受到多方面因素的影响，具有较强的非线性和复杂性，传统预测模型无法准确表达通行费收入的发展规律。针对复杂的高速公路通行费预测问题，建立了基于基因表达式编程算法(GEP)的高速公路通行费预测模型。该模型利用GEP算法建立通行费当前收入与历史数据之间复杂的函数关系，准确地刻画通行费收入随时间的发展规律。此外，针对节假日期间通行费减免政策的影响，提出了有效的修正模型。最后，采集了浙江沪杭甬高速公路股份有限公司等12家公司通行费收入的历史数据进行仿真实验，对比传统的ARIMA以及神经网络预测模型，结果充分验证了本文算法的有效性和准确性。
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