基于深度学习的智能问答系统综述

在科技发达和信息爆炸的时代,如何从海量数据中准确地提取所需信息已成为人们研究的目标.问答系统作为解决此问题的重要途径之一,其主要通过对已有数据信息进行检索和分析,并最终返回问题答案或其他相关信息.近年来,深度学习的革命性发展给问答系统带来了长足的进步,序列到序列的模型,端到端的模型以及最近流行的预训练,都给问答系统留下无限的发展空间,但其仍面临许多挑战.本文首先对问答系统的发展进行简要介绍,接着将问答系统按照3个不同角度进行分类,并对相关数据集、评测指标和各类问答系统的主流技术进行阐述,最后对问答系统面临的问题和未来的发展趋势进行讨论.     

汽车整车质量缺陷水平的综合评价

在对汽车的审核中,其中一项十分重要的工作就是对汽车的缺陷进行分析和评价。目前,通常的做法是根据确定的审核项,组织审核员逐项检查,并针对缺陷状况给出评价等级或缺陷分值,然后再用审核批次中多辆汽车的单车缺陷分值之和的算术平均数或其简单变形式充当整车质量缺陷水平的评价值。但是,这种方式往往又存在种种的不足。针对传统评价方法的不足,本文提出了基于改进的熵权系数法和模糊综合评判的分层混合评价模型。该模型将汽车的客观质量缺陷状况和评审专家的主观倾向很好地结合起来,从而使对整车质量水平的评价更加合理,并且能够很好地克服基于算法平均数评价方法的种种不足,使评价结果更加科学。此外,文中还给出了基于蚁群优化算法的权值向量确定方法。实践表明,在历史数据充足的条件下,蚁群优化算法是求解权值向量的优秀解决方法。     

多目标柔性作业车间分批优化调度

为解决多目标柔性作业车间分批调度问题,提出了一种基于粒子群算法的多目标柔性分批调度算法。提出了一种基于游标的柔性批量分割方法,并采用一种批量分割与加工工序相融合的粒子编码方法,使得该算法不但可根据机床负荷将工件分割成具有柔性批量的多个子批,而且可使子批工艺路线选取及加工排序同时得到优化。算法引入了决策者的偏好信息,用于引导算法的搜索方向,使搜索结果集中于决策者感兴趣的Pareto边沿,避免了决策者在众多非劣解中做出困难选择。通过实例仿真,对算法性能进行了比较分析和评价,结果表明了算法的有效性和可行性。最后,从生产实际出发给出了算例,证明了算法的有效性和对生产实践的指导作用。     

基于SCA规范的DNC系统及其实现

异构和集成是长期困扰DNC系统的两大难题,服务组件架构（Service Component Architecture,简记SCA）为解决这两大难题提供了良好的技术规范和解决方案.通过参考各种文献和商业DNC系统,归纳出了DNC系统的主要业务功能,并在此基础上,提出了基于SCA规范的DNC系统模型,模型分为四层：向其它应用提供服务接口的应用层、提供业务功能服务的服务层、为服务提供构件的组合件层、为构件提供业务逻辑和基础数据的实现层.此外,还详细介绍了串口通信初始化组合件的Java实施过程.     

批量生产柔性作业车间优化调度研究

在批量生产柔性作业车间调度问题中,不但要考虑路径选取和加工排序两个子问题,而且工件还可被分割为多个子批量,不同子批可选择不同工艺路线。该问题是对传统柔性作业车间调度问题(FJSP)的扩充,它更接近于实际生产调度问题。针对问题的特点,提出了一种基于遗传算法的柔性分批调度算法。在算法中,提出了一种基于"游标"的柔性批量分割方法,并采用一种批量分割与加工工序相融合的染色体编码方法。该算法不但可根据机床负荷将工件分割成具有柔性批量的多个子批,而且可使子批工艺路线选取及加工排序同时得到优化。通过实例仿真,对算法性能进行分析和评价,结果表明了算法的有效性和可行性。     

用VB6.0开发CAD系统中线图的一种解决方案

提供一种新的线图处理方案，利用AutoCAD提供的Automation技术，用VB调用并控制AutoCAD自动去查询线图，返回用户需求的结果。     

汽车产品审核中智能评价缺陷技术的研究与应用

在对汽车的审核中,一项重要的工作就是对汽车的缺陷进行分析和评价。目前,汽车缺陷的评价主要依赖具有专业技能的审核员根据缺陷状况主观地评定缺陷的等级。这种对主观的强烈依赖性导致了缺陷评价的不确定性,审核员甚至无法准确地判定某些缺陷所属的等级。本文提出了一种智能评价技术,它综合利用本体、神经网络、模糊集等技术,很好地实现了由缺陷状况描述到缺陷评价的映射。文中还提出了实践工作中使用的汽车缺陷智能评价模块,它由缺陷描述、数据标准化、智能评价3个子模块组成。文中重点介绍了基于分级混合神经网络的智能评价技术,实验和实践证明,分级混合神经网络非常适合于定性定量输入并存的智能评价系统,它能以较小的计算代价实现对汽车缺陷的客观评价,有效地减少主观性导致的评价不确定性,从而使对汽车的评价更科学、评价结果更有价值。     

面向订单制造的可重构制造系统中虚拟制造单元构建技术

为适应单件、小批、个性化和市场需求动态多变的特点.研究了多种不同交货期生产订单并存时的可重构制造系统中虚拟制造单元构建问题.构造了以连续加工产品间相似系数之和最大、工作加班时间最少、单元的封闭性最好(工件跨单元搬运次数最少)、制造系统重构成本最小及设备生产负荷均衡为目标的非线性多目标0-1整数规划模型.采用两阶段的求解策略进行求解.在第一阶段采用启发式方法对非瓶颈设备和工艺进行预处理,以缩小问题解的搜索空间;第二阶段采用一种基于网格计算的分布式平行协同多目标粒子群算法,随机搜索Pareto优化解集.最后,利用globus 4.0 工具箱搭建计算网格和Java语言实现了算法.从生产实际出发给出了算例,证明结果可行,从而验证了算法的有效性.     

一种零件分组方法的研究

为了解决零件分组中各特征的重要性和分组数目难以确定的难题,提出了一种用可调节的权重系数向量和改进的ISODATA模糊聚类算法来实施零件分组的方法.根据零件分组特征的重要性合理调节权重系数向量,用该向量修正ISODATA模糊聚类算法中的零件特征矩阵,在算法运行结束后计算聚类中心的模糊距离,将距离小于设定阈值的类别合并为一组.用VB开发了一个零件分组系统,采用该分组方法在系统上进行反复实验和比较,结果与人们的分组偏好和习惯一致,验证了分组方法的有效性和可靠性.     

基于SCA规范的DNC系统及其实现

异构和集成是长期困扰DNC系统的两大难题,服务组件架构（Service Component Architecture,简记SCA）为解决这两大难题提供了良好的技术规范和解决方案．通过参考各种文献和商业DNC系统,归纳出了DNC系统的主要业务功能,并在此基础上,提出了基于SCA规范的DNC系统模型,模型分为四层：向其它应用提供服务接口的应用层、提供业务功能服务的服务层、为服务提供构件的组合件层、为构件提供业务逻辑和基础数据的实现层．此外,还详细介绍了串口通信初始化组合件的Java实施过程．