基于知识增强的文本隐喻识别图编码方法

隐喻识别是自然语言处理中语义理解的重要任务之一,目标为识别某一概念在使用时是否借用了其他概念的属性和特点.由于单纯的神经网络方法受到数据集规模和标注稀疏性问题的制约,近年来,隐喻识别研究者开始探索如何利用其他任务中的知识和粗粒度句法知识结合神经网络模型,获得更有效的特征向量进行文本序列编码和建模.然而,现有方法忽略了词义项知识和细粒度句法知识,造成了外部知识利用率低的问题,难以建模复杂语境.针对上述问题,提出一种基于知识增强的图编码方法（knowledge-enhanced graph encoding method,KEG）来进行文本中的隐喻识别.该方法分为3个部分：在文本编码层,利用词义项知识训练语义向量,与预训练模型产生的上下文向量结合,增强语义表示;在图网络层,利用细粒度句法知识构建信息图,进而计算细粒度上下文,结合图循环神经网络进行迭代式状态传递,获得表示词的节点向量和表示句子的全局向量,实现对复杂语境的高效建模;在解码层,按照序列标注架构,采用条件随机场对序列标签进行解码.实验结果表明,该方法的性能在4个国际公开数据集上均获得有效提升.     

基于自适应Kriging模型的不确定可靠性功能优化算法研究

产品研发中功能失效是一个复杂的系统性工程,失效过程包含大量不确定性因素。为此,构建了自适应Kriging的不确定可靠性功能优化算法,进行产品总体功能失效分析、认知集合可信任度、样本点的生成、自适应Kriging计算及优选功能组合,获取在指定的概率约束下的最优解。以大数定律及极限定理为基础,保证了样本点在重要区域及Kriging模型的收敛条件。以工程机械储能系统为例,说明算法的迭代性、收敛性、准确性及稳定性。结果表明,该算法能够得出准确的敏感度,节省计算时间,提高计算效率。     

基于双目视觉的关键点的检测方法及定位研究

以双目立体视觉测量为背景,以显著性标志物中的关键点为目标,提出了基于颜色阈值分割的关键点的实时检测和定位方法;关键点的检测和定位主要分为3个过程,一是图像的预处理部分,为后续的检测和定位提供基础;二是对预处理后的图像进行关键点检测,检测的方法首先分别通过颜色阈值分割、轮廓提取、多边形逼近以及设置矩形轮廓提取出关键点所在的显著性标志物,其次根据该显著性标志物的特点,采用hough变换提取线段,并通过最小二乘法进行直线拟合,求出关键点的精确的像素坐标;三是利用立体视觉三角测量原理,对求取的关键点进行精确的位姿计算;该方法实时性好、精度高,为后续的机器人视觉避障提供了一定的理论依据。     

二进制翻译中代码生成的子图覆盖算法

二进制翻译技术能够有效解决二进制兼容问题,促进新型体系结构的发展,也是虚拟机技术的重要组成部分,具有重要的研究和应用价值,但是其效率仍然有待提升,特别是目标代码生成的效率。设计了一种高效的目标代码生成算法——代码生成的子图覆盖算法(subgraph covering for code generation,SCCG),能够以尽可能少的代价生成精简的目标代码。该算法应用数据流图对二进制代码中的基本块进行建模,获取指令间的数据相关,并采用基于子图覆盖的贪心算法得到目标代码。在TransARM原型系统中进行了实现和测试,结果表明该算法获得了更优质的目标代码,并且成本得到了有效控制。     

浮点到定点的高效翻译策略研究

动态二进制翻译中,在目标平台没有浮点部件、不支持浮点运算的情况下,浮点指令只能通过模拟解释执行。浮点指令的解释执行造成翻译系统效率急剧下降。通过将浮点指令运算转化为定点运算,解决了浮点指令在目标平台的翻译,为浮点指令的翻译找到了新的途径。在动态二进制翻译系统中进行实验,验证了翻译方法的可行性。实验显示翻译系统的性能有明显提升,含有浮点指令的比例越高,算法能够获得的加速比越高,对含有25%浮点指令的程序,该算法能达到1.55的加速比。     

絮凝体DLCCA模型仿真及其废水处理

以MATLAB为平台,编写二维有限扩散集团凝聚(Diffusion-Limited Cluster-Cluster Aggregation,DLCCA)模型程序,模拟絮体的生成并计算分形维数,该过程对探讨絮体的生成机理与分离沉降本质有着重要的理论价值,同时,也可指导优化废水处理的实际过程.通过对絮凝体DLCCA模型仿真,将模拟成果用于指导处理印钞废水的研究.计算结果表明:模拟絮体的分形维数在1.47左右,与其他人的研究相近.以聚硅硫酸铁铝(PSFA)为絮凝剂处理印钞废水,发现絮体的分形维数与絮凝剂用量呈先升后降的趋势,分形维数在1.09～1.40之间.比较模拟絮体与以PSFA作为絮凝剂处理印钞废水获得的实际絮体发现,两者十分相似.DLCCA比DLA模型模拟絮体在分形维数和形态上接近实际絮体,说明絮体的凝聚过程用DLCCA模型去描述更好.     

一种面向AADL架构的模型测试方法

鉴于模型在软件系统开发中日趋重要的地位和AADL模型在嵌入式软件建模中的良好应用前景,为了在嵌入式软件系统开发前期保证AADL模型的质量,提出了一种基于模型测试的AADL架构验证方法;该方法应用马尔可夫链描述AADL架构的行为,然后根据得到的马尔可夫链模型以及系统设计要求标准生成相应的测试用例和测试预言,并通过测试用例执行输出和期望值的比较判断AADL模型的正确性,实现对系统AADL模型的测试;最后通过案例分析证明了该方法的有效性。     

可控式数字音乐系统模拟的研究与实现

目前,数字音乐系统很大程度上仍依赖专业硬件设备,高效率的软件模拟方式仍有待探索。文中从数字音乐的文件结构、运作流程、封装方式、编程接口、逻辑结构模拟、用户接口几个方面,研究了以面向对象方式描述一个程序可控的数字音乐模拟系统的研发框架,并为数字音乐系统模拟流程提供了完整性定义和具体的实现技术。通过该文提出的解决方案可实现在脱离专业硬件条件的支持下实现对MIDI文件结构的封装,并以较优的性能搭建一个数字音乐系统。     

情感词典构建综述

文本情感分析是近年来迅速兴起的一个研究课题,具有显著的研究价值和应用价值。情感词典的构建在情感分析任务中发挥着越来越重要的影响力。该文对情感词典构建的研究进展进行了总结。首先重点介绍了情感词典构建的研究现状,将其归纳为四种方法,即基于启发式规则的方法、基于图的方法、基于词对齐模型的方法以及基于表示学习的方法,并对每种方法进行介绍和分析;然后对一些常见的语料库、词典资源以及评测组织进行介绍;最后,对情感词典的构建进行了总结,并对发展趋势进行了展望。