数据库在词频统计中的应用

由于语言信息具有大数据量、随机性等特征,在语言学研究中常引进统计学方法来定量分析,以确定语言现象的基本特征,通过揭示数量关系来帮助判定语言系统之间的关系。本文选用现代维吾尔语中常用的发生语音弱化的词汇,建立一个语料库(弱化规则库),利用传统语言学,计算语言学和统计学相结合的方法对语料进行统计分析,实现了维吾尔语中生活常用词的词频统计分析,考察了维吾尔语词汇中的弱化情况和词频统计。     

结合单词-字符引导注意力网络的中文旅游文本命名实体识别

传统基于词向量表示的命名实体识别方法通常忽略了字符语义信息、字符间的位置信息,以及字符和单词间的关联关系。提出一种基于单词-字符引导注意力网络（WCGAN）的中文旅游命名实体识别方法,利用单词引导注意力网络获取单词间的序列信息和关键单词信息,采用字符引导注意力网络捕获字符语义信息和字符间的位置信息,增强单词和字符间的关联性与互补性,从而实现中文旅游文本中命名实体的识别。实验结果表明,WCGAN方法在ResumeNER和TourismNER基准数据集上的F值分别为93.491%和92.860%,相比Bi-LSTM+CRF、Char-Dense等方法识别效果更好。     

基于系统动力学的高压断路器全寿命成本评估

为使高压断路器在运行期间达到最优经济效益,通过引入系统动力学建立高压断路器全寿命周期成本模型评估其经济寿命。由于故障成本随故障率波动而动态变化,为了准确描述实际检修对故障率的影响,通过引入“役龄回退因子”修正实际维修后的故障率函数。同时,基于高压断路器LCC模型求得其年均全寿命成本,进而确定高压断路器可获得最大经济效益的退役年限。通过算例仿真结果可知,基于系统动力学的高压断路器LCC模型能直观地反映高压断路器整个运行年限内全寿命周期成本及其构成因素变化过程,对高压断路器实际运行维护及退役具有参考借鉴意义。     

基于改进的电力关键部件识别算法研究

针对无人机在电力巡检过程中存在的待识别部件背景复杂、轮廓特征不清晰、各类部件尺寸相差较大等问题,提出一种改进的YOLOv4算法对电力关键部件进行识别。首先搭建深度可分离卷积残差块(M-Resblock-body),用其代替原特征提取网络中的部分普通卷积残差块,在不降低特征提取能力的情况下减少参数量,加快模型的推理速度。然后引入自适应调节感受野网络(SKNet),对输入的感受野进行自适应调节,捕获不同尺度的目标,通过合理分配特征通道的权重来对特征进行有效的表达,提高模型检测精度。最后为了增强模型的泛化能力,对训练集进行一系列数据增强。实验结果表明,改进后的YOLOv4算法在测试集上精度比原始网络提高8.85%,速度提升2.24 frame/s,能够有效实现电力巡检中关键部件的识别及缺陷检测。     

基于Matlab GUI的维吾尔文字符识别系统的设计

基于建立对视频中维吾尔文字符的识别提取系统,以视频中维吾尔字符为对象,首先对维吾尔文字符进行了字符检测,以便确定其维吾尔文字符在视频中的大小、位置,其次对所确定的维吾尔文字符进行字符定位以便作进一步的处理,然后运用Canny算子将其提取出的维吾尔文字符进行彩色图像转换为灰度化的边缘图像,最后利用Matlab GUI设计了维吾尔文字符的识别系统,实现了视频中维吾尔文字符的检测、字符定位、图像抖动、对比度调整、灰度化、边缘检测、提取字符等功能.实验结果均显示出该算法的优良性能,并证明了该识别系统性能的稳定性和极其良好的扩展性,为维吾尔文字符的识别研究提供了一个简单有效的仿真平台.     

欧美政府信息资源再利用比较研究

政府在正常运行过程当中会生产大量的信息。这些信息蕴含着潜在的经济和社会价值,应当对其进行充分的开发利用。本文对比分析了欧美政府信息资源开发再利用的两种不同模式并分析其优缺点,通过总结得出结论为我国在政府信息资源再利用方面提供参考与借鉴,并提出了应注重参考美国政府信息资源开发再利用模式的观点。     

计算机信息系统安全体系模型建立与实现

本文主要丛以下方面针对计算机信息系统安全体系模型建立与实现进行了简单分析。     

润滑油白土装置手动板框式压滤机技术改造

分析了某石化公司润滑油白土精制装置手动板框式压滤机压紧力不均匀、过滤时泄漏量大而导致加工损失大的原因并进行了技术改造,取得了良好的社会效益和经济效益。