基于VR技术的智能变电站运行仿真培训系统

为了更加真实、直观地呈现智能变电站的运行整体结构,构建基于VR技术的智能变电站运行仿真培训系统。该系统通过5个模块协同完成智能变电站运行仿真培训,结合实际变电站的设备情况,采用二维纹理映射方法完成变电站设备仿真建模;系统利用虚拟现实交互模块呈现培训场景,参与培训人员能够通过人机交互设备,实现场景漫游和相关培训内容操作。测试结果表明:该系统能够较好地模拟出智能变电站的实际运行情况,参与培训的人员可以身临其境地完成整个变电站的巡视,更真实、直观地呈现智能变电站的整体状态。     

一种最小变形度全景视频映射方法

全景视频需要经过采样映射转换成平面矩形视频,以便后续的压缩编码.针对现有映射方法存在的内容变形和采样不均匀问题,提出一种最小变形度映射方法(Minimum Deformation Projection,MDP).首先提出新的变形度计算公式求得最优解,其次结合像素排列为矩形的要求和人工边界等因素对最优解做近似,最后得到了最优的多边形映射形状和像素排列方案.实验数据表明,MDP的采样密度更均匀,结合使用x265,相对于ERP可以获得约14.47％的增益,优于其他映射方法.     

堆本体抗震试验动力相似关系推导与验证

为确保堆本体抗震试验中流体对流效应、脉冲效应和堆本体结构响应的准确性，需保证重力、流体与固体惯性力、结构弹性力和结构应变的相似性。本文从固体结构的振动方程、不可压牛顿流体的动力学方程、流固交界面的边界条件和环形柱体域内液体线性晃动的动力学公式出发，基于控制方程的量纲分析法，推导了考虑液体晃动效应的堆本体地震响应动力相似关系。基于上述相似关系建立了堆容器堆内构件和堆容器内自由液面流体域的缩尺模型，通过有限体积法分析堆容器堆内构件原型和缩尺模型中液体的晃动固有频率、晃动波高、压力以及液体晃动对堆容器支承裙的倾覆力矩。结果表明本文动力相似关系具有合理性和准确性，可用于堆本体缩尺模型的抗震试验研究。     

基于词性特征的明喻识别及要素抽取方法

比喻是一种利用事物之间的相似点建立关系的修辞方式。明喻是比喻中最常见的形式,具有明显的喻词,例如"像",用于关联本体和喻体。近年来高考语文散文类鉴赏题中多有考查明喻句的试题,为了解答此类鉴赏题,需要识别比喻句中的本体和喻体要素。该文提出了基于词性特征的明喻识别及要素抽取方法。首先将句子中词向量化表示与词性特征向量化表示进行融合,将融合后的向量输入到BiLSTM中进行训练,然后利用CRF解码出全局最优标注序列;最后得到明喻识别和要素抽取的结果。公开数据集上的实验结果表明,该方法优于已有的单任务方法;同时也将该文方法应用于北京高考语文鉴赏题中比喻句的识别与要素抽取,验证了方法的可行性。     

高速列车本体半自动构建方法研究

目前高速列车本体多采用人工构建的方法,这种方法存在成本高、效率低且缺乏灵活性的不足。针对这种问题,提出了一种高速列车本体半自动构建方法,先使用分词工具Jieba对高速列车领域文档进行分词、去除停用词等预处理,然后使用TF-IDF、C-value等算法进行概念抽取,再使用层次聚类及Dice测度等算法挖掘领域层次关系及非层次关系,最后使用protégé工具构建结构化的OWL本体并进行可视化管理。通过高速列车本体半自动构建实例,实现概念及语义关系的自动获取,验证该方法的有效性及可行性。     

改进的多层感知机在客户流失预测中的应用

针对在传统的客户流失预测数据预处理中，使用one-hot编码处理离散属性导致数据维度增加及数据过于稀疏的问题，提出了两种基于多层感知机的改进后的客户流失预测模型。其主要思想是分别使用堆叠自编码器和实体嵌入两种方法对多层感知机进行改进，通过将离散属性的高维编码数据向低维空间映射，有效地减少了one-hot编码产生的稀疏数据，增加了离散属性值之间的关联度。在对两份公开的数据集进行交叉验证后的实验结果表明，改进后的模型既有效地提高了预测的准确度，又维持了传统多层感知机模型在并行化计算方面的优势。     

基于深度学习的两阶段联合声学回波和混响抑制技术

在现代通信系统中，通信语音的质量和可懂度会被回波与混响严重损害，人与人之间的交流因此会被严重干扰。为了同时消除回波与混响的负面影响，本文提出了一种基于深度学习的两阶段联合声学回波和混响抑制系统。该系统逐步地消除加性声学回波与多径效应产生的混响干扰，从而获得目标语音。系统首先使用基于理想比值掩蔽（Ideal Ratio Mask，IRM）的模型去除与目标信号不相关的声学回波，紧接着对于与目标信号强相关的混响干扰，系统通过利用一个基于“隐掩蔽”的谱映射模型将其去除。两阶段模型最后进行联合训练以获得更好的系统性能。一系列不同声学环境下的实验结果表明，本文所提出的系统可显著地消除回波与混响干扰，从而极大地增强了目标语音的语音质量与可懂度。