基于BERTCA的新闻实体与正文语义相关度计算模型

目前的搜索引擎仍然存在“重形式,轻语义”的问题,无法做到对搜索关键词和文本的深层次语义理解,因此语义检索成为当前搜索引擎中亟需解决的问题。为了提高搜索引擎的语义理解能力,该文提出一种语义相关度的计算方法。首先,标注了金融类新闻标题实体与新闻正文语义相关度语料1万条,然后建立新闻实体与正文语义相关度计算的BERTCA(Bidirectional Encoder Representation from Transformers Co-Attention)模型,通过使用BERT预训练模型,综合考虑细粒度的实体和粗粒度的正文的语义信息,然后经过协同注意力,实现实体与正文的语义匹配,不仅能计算出金融新闻实体与新闻正文之间的相关度,还能根据相关度阈值来判定相关度类别,实验表明该模型在1万条标注语料上准确率超过95%,优于目前主流模型,最后通过具体搜索示例展示了该模型的优秀性能。     

基于机理数据协同驱动的重型燃气轮机 控制系统参数解析余度构建研究

针对重型针对重型燃气轮机控制系统传感器解析余度的构建问题，提出了一种机理数据协同驱动的控制系统 参数解析余度构建方法。首先基于重型燃气轮机工作原理，建立参数的机理模型;然后引人网络架构搜索法 得到最优前馈神经网络结构，通过前馈神经网络训练机理模型的误差，得到数据驱动模型，将其作为机理模 型的补偿部分，补偿部分提高了参数解析的精度。仿真结果表明本文提出的参数解析方法的有效性，用该方 法可获得精准的解析模型。 燃气轮机控制系统传感器解析余度的构建问题，提出了一种机理数据协同驱动的控制系统 参数解析余度构建方法。首先基于重型燃气轮机工作原理，建立参数的机理模型;然后引人网络架构搜索法 得到最优前馈神经网络结构，通过前馈神经网络训练机理模型的误差，得到数据驱动模型，将其作为机理模 型的补偿部分，补偿部分提高了参数解析的精度。仿真结果表明本文提出的参数解析方法的有效性，用该方 法可获得精准的解析模型。     

饱和块状混合回填土地基的一维固结分析

用块状渣土置换软弱地基和回填低洼谷地等是处置工程渣土的有效途径。为了分析饱和块状混合回填土地基的固结性状，运用混合物理论建立了其一维固结模型。首先，假定块状土固相和充填土固相之间满足等应变条件，获得了饱和块状混合回填土中各相应变与块状土孔隙变形和充填土孔隙变形的关系式。其次，在小应变条件下，根据自由能势函数方程建立了饱和块状混合回填土的一维线弹性本构方程，再结合达西定律和应力平衡方程获得了一维固结控制方程。再次，利用分离变量法得到一维固结解析解，通过退化本文模型与已有模型进行对比，验证了本文模型的正确性。最后，基于所得解析解，分析了充填土孔隙渗透系数、块状土孔隙渗透系数以及流体交换参数等因素对饱和块状混合回填土地基固结性状的影响。分析结果表明：充填土孔隙渗透系数对饱和块状混合回填土地基整体固结性状起主导作用；在固结初期，块状土超孔压会有一定程度的上升，且3个参数具有相似的作用机理。     

“一带一路”背景下粉彩团花纹饰设计传承与创新

目的 以现代设计的角度解析粉彩团花纹饰，探索其传承创新的可能性。在相关研究的基础上，丰富并启发传统纹饰研究，促进传统纹饰在当代设计中的多元融合，给当下设计提供传承与创新理论支持。方法 研究“一带一路”的传统文化艺术源头，以景德镇粉彩纹饰为切入点，用现代设计的法则解析粉彩团花纹饰的形成。对馆藏的典型粉彩团花纹饰举例说明，分析其纹饰在艺术性、功能性及思想性上的独特之处，为传统纹饰在当代设计的创新做出一些有意义的探索。结论 “一带一路”背景下研究中国传统纹饰艺术不仅有历史考古与文化收集的价值，也有审美的价值。通过设计角度的解构和分析粉彩团花纹饰的基本特征、文化意义、艺术审美和传承载体等，有利于进一步解读“一带一路”源头的中国传统文化艺术内涵，促进传统元素在当代艺术中的创意传承与创新发展。     

基于特征融合的主观题智能阅卷算法研究

为了实现主观题智能阅卷,本文提出了一个基于多特征融合的主观题智能阅卷算法.首先,分别设计两种算法:关键词相似度算法和语义相似度算法,计算学生答案和标准答案之间的关键词相似度和语义相似度;然后,以题目的 题型和科目作为特征值,分别计算出两相似度的权值,并利用权值计算出学生答案的得分实验表明,本文提出的算法,能有效主观题智能阅卷算法的准确性,具有较好的应用前景.     

计及RSC控制的DFIG短路电流直流分量解析表达

现有文献针对计及转子变流器(RSC)控制的双馈感应风电机组(DFIG)定子短路电流解析表达,将定子磁链当作一阶直流衰减分量或忽略功率外环控制。基于DFIG电压、磁链和RSC控制方程,得到定子电流关于定子电压和定子功率的传递函数,提出定子电流的精确解析表达式。基于RSC内、外环PI参数关系,推导直流分量衰减时间常数和角频率关于PI参数的表达式。分析了RSC内外环PI参数对定子电流直流衰减分量的影响。仿真结果验证了解析表达式的准确性,为PI参数选取和保护装置测量、整定提供依据。     

基于卷积神经网络的单目深度估计

针对利用深度学习方法对街道图像进行深度估计，提出采用语义分割的方法解决深度图出现边界模糊等问题；估计深度通过左右视角图生成视差图进行无监督的训练。在网络模型中添加语义分割层，采取多个空洞卷积并行的结构增加感受野，同时减少了图像下采样的次数，降低了由于下采样带来的信息损失，使得的结果更加准确。这也是在深度估计中首次与空洞卷积相结合增加准确率。通过对KITTI街道数据集进行训练，与现有结果相比，除了增加检测准确性，降低错误率之外，使得效果图中的物体更加清晰，并且在效果图中还保留了一些原模型中被忽视掉的细节信息，将原始图像更加完整的表现出来。