基于协同量子粒子算法的透平蒸汽流量软测量

透平蒸汽流量是分析透平运行效率的重要参数,由于现场大量缺乏检测信息,且针对传统测量方法存在可靠性差,非接触式测量成本高、安装困难等问题,提出了一种协同量子粒子算法(CQGAPSO),同时优化神经网络(NN)结构和参数的透平蒸汽流量的软测量建模方法。该方法利用节点间的连接开关,有效消除冗余连接对神经网络逼近能力的影响,引入量子概率幅编码和协同机制来提高神经网络的学习效率、逼近精度和泛化能力。透平蒸汽流量软测量的仿真结果表明:相比全连接神经网络和其他模型,所述方法具有更好的预测精度和鲁棒性。     

基于半闭环框架的软测量设计(英文)

Soft-sensing is widely used in industrial applications. The traditional soft-sensing structure is open-loop without correction mechanism. If the working condition is changed or there is unknown disturbance, the forecast result of soft-sensing model may be incorrect. In order to obtain accurate values, it is necessary to carry out online correction. In this paper, a semiclosed-loop framework (SLF) is proposed to establish a soft-sensing approach, which estimates the input variables in the next moment by a prediction model and calibrates the output variables by a compensation model. The experimental results show that the proposed method has better prediction accuracy and robustness than other open-loop models.     

TransformerG:基于层级图结构与文本注意力机制的法律文本多跳阅读理解

该文针对Cail2020法律多跳机器阅读理解数据集进行研究,提出了TransformerG,一个基于不同层级的实体图结构与文本信息的注意力机制融合的多跳阅读理解模型。该模型有效地结合了段落中问题节点、问题的实体节点、句子节点、句中的实体节点的特征与文本信息的特征,从而预测答案片段。此外,该文提出了一种句子级滑动窗口的方法,有效解决在预训练模型中文本过长导致的截断问题。利用TransformerG模型参加中国中文信息学会计算语言学专委会(CIPS-CL)和最高人民法院信息中心举办的“中国法研杯”司法人工智能挑战赛机器阅读理解赛道,取得了第2名的成绩。