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1.
为了提升大型机组设备故障信息的提取效率,实现故障可视化诊断,提出大数据处理环境下大型机组设备故障可视化诊断方法。采用基于工作变形分析( ODS )的振动可视化技术完成大型机组设备的振动分析,获取设备不同模态下的故障频率响应信号,并将其频率谱作为故障特征,利用模糊减法聚类算法获取故障诊断结果;并利用三维平行散点图与人机交互将故障诊断结果可视化呈现。测试结果表明,该方法可通过数据聚类有效完成大型机组设备故障诊断,并且具备较好的可视化效果,可满足大型机组设备故障的可视化需求。 相似文献
2.
为了获得C HRA 5钢轧制生产的最佳工艺参数,采用Gleeble 3800热力模拟试验机对C HRA 5钢进行了双道次热压缩实验。实验在变形温度范围为900~1100℃,应变速率范围为001~1s-1,道次间隙时间分别为1、5、15、30s的条件下获得C-HRA -5钢的真应力 应变曲线。采用0.2%补偿法计算得到了软化分数,且软化分数随变形温度的升高和应变速率的增大而增加。通过线性回归分析得到了MDRX的动力学方程。建立的C-HRA-5钢热加工图表明材料在1000~1100℃的范围内变形稳定。此外,道次间隙时间为5s时,C-HRA-5钢在较低温度下进行第2道次压缩的过程中不会出现失稳。 相似文献
3.
Data augmentation (DA) is a ubiquitous approach for several text generation tasks. Intuitively, in the machine translation paradigm, especially in low-resource languages scenario, many DA methods have appeared. The most commonly used methods are building pseudocorpus by randomly sampling, omitting, or replacing some words in the text. However, previous approaches hardly guarantee the quality of augmented data. In this study, we try to augment the corpus by introducing a constrained sampling method. Additionally, we also build the evaluation framework to select higher quality data after augmentation. Namely, we use the discriminator submodel to mitigate syntactic and semantic errors to some extent. Experimental results show that our augmentation method consistently outperforms all the previous state-of-the-art methods on both small and large-scale corpora in eight language pairs from four corpora by 2.38–4.18 bilingual evaluation understudy points. 相似文献
4.
5.
运动模糊图像复原的目的是改善运动图像质量,从而为图像处理任务提供高质量的清晰图像以保证算法能够准确获取图像信息,其中运动模糊图像的点扩散函数(PSF)求解是影响复原图像质量的关键步骤。针对现有运动模糊图像PSF参数估计方法中存在的估计误差大、有效估计范围有限等问题,在分析频谱图像特征的基础上,提出一种改进的PSF参数估计方法。通过图像增强处理和形态学变换去除频谱图像中的十字亮线和噪点干扰,获取形态合适的条纹图像以完成Radon变换检测。利用二值频谱图像的条纹特征自适应地控制形态学运算精度,从而保证算法的执行效率和鲁棒性。对条纹进行边缘测定,消除由条纹自身宽度导致的角度估计误差,以提高参数估计结果的精度。实验结果表明,该方法能够提高模糊参数估计的准确率和有效估计范围,由此构建的PSF能复原出更加清晰的重建图像,复原图像总体峰值信噪比不低于25 dB。 相似文献
6.
实体关系抽取是从非结构化和程序化的海量文本中识别出实体之间的语义关系,为本体构建、智能检索等任务提供数据支持,然而现有远程监督关系抽取方法普遍存在需要大量人工标注语料库、提取特征含有噪声且忽略了实体与句子之间关联关系等问题。提出一种基于残差双向长短时记忆网络(BiLSTM)与句袋内和句袋间注意力机制的关系抽取模型,在将词向量和位置向量作为模型输入的基础上,通过残差BiLSTM网络提取语句与实体词中的长距离文本信息,利用句袋内和句袋间注意力机制对提取到的特征信息进行处理,使模型在远程监督过程中减少实体之间的特征提取噪声,并提高模型识别准确性。在NYT数据集上的实验结果表明,该模型能够充分利用实体与关系特征,平均精确率达到86.2%,相比于将卷积神经网络和分段卷积神经网络作为句子编码器的同类模型具有更好的远程监督关系抽取性能。 相似文献
7.
命名实体识别指识别文本中具有特定意义的实体,是自然语言处理诸多下游任务的重要基石。在命名实体识别任务中,协同图网络(CGN)模型通过引入多个图注意力网络获得较强的知识整合能力及较高的处理速度,但CGN模型在嵌入层中没有充分利用词边界信息,且采用的传统静态图注意力网络影响了图注意力的表达能力。在对CGN模型的图注意力网络进行改进的基础上,提出一种中文命名实体识别新模型,在嵌入层融入词语的分词信息,以生成包含词边界信息的字向量,从而充分利用词边界信息。通过在编码层使用BiLSTM模型获取文本的上下文信息,采用改进后的图注意力网络提取文本特征,并通过优化传统图注意力网络中相关系数的计算方式,增强模型的特征提取能力。最后,利用条件随机场对文本进行解码,从而实现对实体的标注。实验结果表明,该模型相比CGN模型在MSRA、OntoNotes4.0、Weibo数据集上的F1值分别提升了0.67%、3.16%、0.16%,验证了其在中文命名实体识别任务上的有效性。 相似文献
8.
语义数据流推理需要对实时高速的RDF数据进行高效推理。针对目前语义数据流处理中推理效率低、查询延迟高等难题,提出一种基于多级索引的前向实时推理机制。基于规则依赖建立推理规则触发顺序;针对开销最大的传递规则进行优化;构建基于传递规则的结果集子图索引;建立基于变量位置的三元组索引消除中间结果;通过查询条件依赖关系进行连接操作得到满足条件的集合。使用LUBM数据集对该方法进行验证,实验结果表明,基于多级索引的实时推理方法在查询时延和吞吐量上对比目前的实时推理引擎具有明显的优势。 相似文献
9.
为更好利用输入视频的时域特征,提升异常行为检测精度,采用三维自编码器为主体的网络分支编解码视频的时空域信息,提出改进光流融合策略的时域分支提供额外时域信息。将双分支结果融合并计算重建误差,在此基础上进行异常行为的判断。针对目前像素评价指标的不足,提出一种改进的像素级别检测指标。结果表明,融合后的结果好于各分支单独的结果,且优于近年方法。可见网络分支与时域分支互为补充,进一步提升了模型的整体检测效果。 相似文献
10.
Muhammad Aasim Qureshi Muhammad Asif Mohd Fadzil Hassan Ghulam Mustafa Muhammad Khurram Ehsan Aasim Ali Unaza Sajid 《计算机、材料和连续体(英文)》2022,70(3):4987-5004
In machine learning, sentiment analysis is a technique to find and analyze the sentiments hidden in the text. For sentiment analysis, annotated data is a basic requirement. Generally, this data is manually annotated. Manual annotation is time consuming, costly and laborious process. To overcome these resource constraints this research has proposed a fully automated annotation technique for aspect level sentiment analysis. Dataset is created from the reviews of ten most popular songs on YouTube. Reviews of five aspects—voice, video, music, lyrics and song, are extracted. An N-Gram based technique is proposed. Complete dataset consists of 369436 reviews that took 173.53 s to annotate using the proposed technique while this dataset might have taken approximately 2.07 million seconds (575 h) if it was annotated manually. For the validation of the proposed technique, a sub-dataset—Voice, is annotated manually as well as with the proposed technique. Cohen's Kappa statistics is used to evaluate the degree of agreement between the two annotations. The high Kappa value (i.e., 0.9571%) shows the high level of agreement between the two. This validates that the quality of annotation of the proposed technique is as good as manual annotation even with far less computational cost. This research also contributes in consolidating the guidelines for the manual annotation process. 相似文献