基于维基百科的冬奥会概念下的低频词条双语迭代扩展

随着2022年北京冬奥会的临近,有必要构建一个与冬奥会相关的垂直领域知识图谱,但目前网络上没有较完整的冬奥会相关术语集,因此,需要用集合扩展的方法对冬奥会术语集进行补充。近年来,集合扩展的方法主要基于Word2Vec进行研究,但扩展平均词频较低的冬奥会中文领域时效果并不理想。该文提出了中英文双语迭代扩展的方法,利用数量多、词频较高的英文语料库和中英文跨语言同义词数据集解决中文数据集平均质量较低的问题。该文使用维基百科中冬奥会领域相关的词条组成的数据集进行实验。实验结果表明,与其他集合扩展方法相比,该文提出的扩展方法扩展出的新词质量提升了12%以上。     

基于EEMD-多尺度排列熵-SVM的小电流系统故障选线仿真

针对小电流系统故障时选线困难,提出结合多尺度排列熵与SVM的选线方法.首先,用集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)算法对故障时各线路的零序电流进行分解.其次,计算固有模态函数的多尺度排列熵,建立SVM分类器.最后,利用多尺度排列熵作为特征向量训练相应的SVM分类器,通过SVM输出分类结果,判断故障线路.通过实验表明,该方法选线计算速度快,原理简单,准确率高.     

长江大保护与流域生态学

长江经济带发展的基本点是"共抓大保护、不搞大开发"。在梳理了长江流域主要生态环境问题基础上,从长江大保护的核心是统筹山水林田湖草、山水林田湖草生命共同体即是流域生态系统、流域生态系统是典型的集合生态系统的角度,论述了长江大保护与流域生态学的关系,并从科学研究、规划管理及教育宣传等方面展开思考提出建议,为实现长江大保护的国家需求提供服务。     

几何距优化质心结合隶属度约束RFCM的脑MRI图像分割算法

针对现有图像分割算法聚类复杂以及分割精度不够高的问题,提出了基于几何距优化质心和粗糙模糊C-均值（RFCM）相结合的医学图像聚类分割算法。首先建立软集表示的像素集,并计算每个像素与质心之间的距离,然后基于像素和质心之间的最小距离,将像素分组到聚类中。为了将软集应用到粗糙模糊C-均值中,定义了一个模糊软集,进一步将输入图像转换为二值图像,通过计算连通区域的几何距选择适当的质心。最后利用这些新的质心计算更新像素的隶属度值,从而完成模糊聚类划分。在Allen Brain Atlas等三个医学数据库上评估了所提出混合算法的性能,获得的Jaccards系数和分割精度（SA）都优于几种对比算法。实验证明,提出的聚类分割算法具有良好的性能。     

基于高机动目标跟踪的改进变结构IMM算法

传统交互式多模型(interacting multiple model,IMM)算法在跟踪高机动目标时存在模型集合和真实系统模式匹配欠佳所导致状态估计质量下降的问题.基于变结构的思想及图论的知识,结合协方差匹配技术提出了一种补偿式变结构交互式多模型算法(compensation variable structure interacting multiple model,CPVSIMM).针对目前对直线加速状态估计问题,传统变结构交互式多模型(variable structure interacting multiple model,VSIMM)模型集多采用角速度作为模型特征参数造成对其估计性能欠佳的情况,所提算法联合加速度和角速度作为模型参数,并建立了模型集合间的有向图连通关系及模型子集自适应调整原则.理论分析与对比仿真表明:本算法融合估计结果的精度更高,同时能在一定程度上减小由于模型集匹配欠佳及切换不及时所导致的机动累积误差.     

密集WLAN中的分布式接入点功率调整算法

为了解决密集无线局域网( WLAN)中干扰严重、能耗高、网络性能难以优化等问题,提出了一种分布式接入点功率调整算法。终端周期性扫描获得备用接入点集合,并计算关联到备用接入点的功率等级信息。各接入点收集本地关联终端的上述信息,以降低发射功率为准则独立地计算终端的最优接入点。本算法能够在满足终端吞吐量需求的条件下,自适应地完成接入点功率调整和关联接入点的切换,降低WLAN在非高峰时段的整体能耗。     

非紧拓扑压函数的性质

文章主要研究了动力系统中非紧致集合上拓扑压函数的性质,及与紧致拓扑压之间的关系。     

面向多面体模型的非规则程序SIMD投机优化技术

多面体模型具有规范化、健壮性、灵活性等特点,被认为是最有前途的编译优化技术之一,SIMD优化是重要应用领域之一。由于静态编译技术的限制,大量非规则循环无法建立多面体模型,例如复杂依赖关系,导致无法利用该模型实现SIMD循环优化与代码生成。文章通过分析、利用SIMD优化所需的程序运行剖面信息,将静态编译未知情况转化为已知情况,为多面体模型建立创造条件。SPEC2000和PolyBench的测试结果显示,通过本文提出的方法,可将适用多面体模型的非规则循环个数提高2．3倍,经过SIMD优化后,平均加速比提高了1．53倍。     

基于List集合的多条件查询优化算法研究

在数据库应用程序的研发过程中,经常涉及到对数据表的任意字段进行任意形式的组合查询,这样可以大大缩小查询范围,这就是多条件查询。文章首先对多条件查询的常用方法予以介绍,包括枚举法、递进法;最后笔者给出防止注入攻击的基于List集合的多条件查询优化算法。同时,为了提高性能,避免产生垃圾内存,SQL语句都使用StringBuilder类来创建字符串实例进行拼接,文中的代码均在VS2008平台下运行通过。     

考虑数据缺失的电力系统暂态稳定自适应集成评估方法

随着电力物联网概念的提出,暂态稳定评估在电力系统规划运行中扮演着越来越重要的角色.由于同步相量测量单元(PMU)的广泛配置,基于机器学习和PMU在线量测数据的暂态稳定实时评估方法展现出了巨大的发展潜力.针对这类方法在应用中可能因PMU失效而严重影响精度的问题,文中提出了一种考虑数据缺失的电力系统暂态稳定自适应集成评估方法.首先,在保证全网节点可观性的基础上构建考虑PMU重要性的PMU子集集合搜索算法.然后,根据PMU子集对应的特征集训练暂态稳定评估子模型.最后,在任意可能的PMU失效情况下采用自适应加权融合机制构建集成暂态稳定评估模型.在新英格兰10机39节点电力系统上的仿真表明,文中提出的方法在PMU失效造成的数据缺失下仍然能够准确、可靠地进行暂态稳定评估,在鲁棒性、计算量及准确率上相比已有的方法均具有较大优势.