计算机系统能耗估量模型研究

为了解决计算机能耗估量问题,本文分析了计算机各部件的参数对能耗变化的贡献程度和参数之间的相关度,选取最能代表系统能耗变化的可监测参数建立了CMP模型,CMP模型可根据计算机系统处理任务时的状态不同而选取不同的能耗变化主导元件,利用这些元件的监测参数对计算机系统能耗进行估量。本文在各种任务状态下进行了实验,结果证明,CMP模型在计算机能耗估量中要优于常用的FAN模型和Cubic模型,尤其是在计算机做数据密集型任务的时候。     

基于双分支融合注意力机制的图像分割算法

针对DeepLabV3+在特征提取阶段忽略了不同尺度特征重要程度出现的部分细节信息损失导致图像分割不细致,提出一种融合双分支特征提取和注意力机制的改进算法. ResNet101骨干网络初步提取出的特征图作为注意力机制的输入特征,解决了网络退化及梯度消失的问题,也能够捕获到被DeepLabV3+忽略的图像细节信息;设计双分支特征提取机制扩大特征提取能力,细化图像边缘信息以优化网络对不同尺度特征关注不均的问题;同时,联合采用交叉熵损失和类别不平衡函数两种损失函数作为损失函数,通过聚焦于前景样本降低背景的影响,提高算法分割精度.实验结果表明,改进算法在PASCAL VOC 2012和CityScapes数据集上的平均交并比(MIoU)值分别达到了79.92%和68.59%,与经典算法和基于DeepLabV3+改进的算法相比,特征提取的准确性有所提高,分割效果更优.     

基于概念格的语义相关度计算

为了提高检索信息的相关度和检索效率,基于形式概念分析的理论,提出了一种利用概念格来计算词汇之间语义相关度的计算方法,并将其应用到信息检索当中.实验结果表明,基于概念格的语义相关度计算方法是有效的,且该方法在信息检索系统的语义理解方面能起到很好的支持作用.     

高瓦斯低透气性煤层近水平钻孔高密封性封孔方法

针对机械注水泥砂浆法密封近水平钻孔密封性差,导致钻孔利用率低的技术难题,首次提出双阶段注浆封孔方法。介绍了双阶段注浆封孔方法的工艺流程和原理,阐述了水泥砂浆的自收缩效应,建立了钻孔周边缝隙流体泄漏模型,并在常村矿进行了近水平抽放钻孔的密封效果考察试验。结果表明:双阶段注浆封孔方法较传统封孔方法,可有效提高瓦斯抽放浓度值,延长高浓度抽放期;并可使纯瓦斯流量均值平均提高约25%～40%,降低纯瓦斯流量均值的衰减速度,达到高密封性的要求。     

基于预训练语言模型词向量融合的情感分析研究

针对传统情感分类模型的分类效果不足,无法准确地捕捉词语之间关系的问题,提出一种基于预训练语言模型词向量融合的GE-BiLSTM(Glove-ELMO-BiLSTM)情感分析模型.通过预训练语言模型ELMO以语言模型为目的训练词向量,再与传统的Glove模型的训练结果进行运算融合,结合了全局信息以及局部上下文信息,增加了词向量矩阵的稠密度,词语之间的特征得到更好的表达,结合BiLSTM神经网络可以更好地捕捉上下文信息的关系.实验结果证明:GE-BiLSTM情感分析模型可以达到更好的分类效果,准确率比传统模型提高了2.3百分点,F1值提升了0.024.     

基于多尺度融合CNN的图像超分辨率重建

针对FSRCNN模型中存在的特征提取不充分和反卷积带来的人工冗余信息的问题, 本文提出了一种基于多尺度融合卷积神经网络的图像超分辨率重建算法. 首先设计了一种多尺度融合的特征提取通道, 解决对图像不同尺寸信息利用不充分问题; 其次在图像重建部分, 采用子像素卷积进行上采样, 抑制反卷积层带来的人工冗余信息. 与FSRCNN模型相比, 在Set5和Set14数据集中, 2倍放大因子下的PSNR值和SSIM值平均提高了0.14 dB、0.001 0, 在3倍放大因子下平均提高0.48 dB、0.009 1. 实验结果表明, 本文算法可以更大程度的保留图像纹理细节, 提升图像整体重建效果.     

基于概念格的语义相关度计算

为了提高检索信息的相关度和检索效率,基于形式概念分析的理论,提出了一种利用概念格来计算词汇之间语义相关度的计算方法,并将其应用到信息检索当中.实验结果表明,基于概念格的语义相关度计算方法是有效的,且该方法在信息检索系统的语义理解方面能起到很好的支持作用.     

基于概念格的语义相关度计算

为了提高检索信息的相关度和检索效率,基于形式概念分析的理论,提出了一种利用概念格来计算词汇之间语义相关度的计算方法,并将其应用到信息检索当中.实验结果表明,基于概念格的语义相关度计算方法是有效的,且该方法在信息检索系统的语义理解方面能起到很好的支持作用.