基于多知识源的信息处理方法

简述了住宅设计专家系统（ＥＳＡＳＤ）的知识表述方法－元知识与约束知识的表示，讨论了基于多知识源的信息处理方法。     

结合邻域知识的文档级关键词抽取方法

基于编码器-解码器(encoder-decoder)框架的生成式方法在关键词抽取任务上得到了广泛应用并取得了较好的性能,然而该方法面临的主要挑战为建模有效的文档向量表示,及生成覆盖整个文档主题的关键词集合,这些挑战都会直接影响关键词抽取的结果.该文提出了结合邻域知识的文档级关键词抽取模型以应对这些挑战.具体来说,通过给...     

基于字同现频率的关键词自动抽取

为提高关键词自动抽取的准确率,提出了基于字同现频率的关键词自动抽取算法。根据词的位置和文本长度改进TF/IDF算法,由字同现频率计算词的信息量,运用特征加权计算词的权重,选取权重大的词作为关键词。给出了关键词自动抽取的过程,设计了关键词抽取的对比实验,验证该算法的有效性。实验结果表明该算法在准确率和召回率上具有优势。     

基于多源遥感数据融合的SVM分类研究

针对SVM对遥感数据进行分类时出现的“同谱异物”和“椒盐现象”,提出利用LiDAR数据和遥感影像相融合的分类方法.实验结果表明：该方法在有效提高分类精度和解决“同谱异物”与“椒盐现象”的同时,还可以加快分类速度.     

基于空间坐标的知识辐射场理论研究

在空间坐标系下,提出应用场的理论研究知识现象,界定了知识源、知识汇、散度、旋度等基本概念及知识场的数学描述,建立了空间坐标下知识辐射场的教学模型,并以Dirichelt边界条件为例求解了知识的辐射过程.     

基于知识的分层遗传算法

传统遗传算法缺乏对进化过程知识的有效提取和利用，存在早熟收敛．在遗传算法的种群进化层上，引入文化算法的信度空间，提出一种具有知识引导功能的分层遗传算法．算法由底层种群进化层和上层知识进化层构成．结合遗传操作过程，提取4类知识并给出具体定义．详细阐述了联系上下层的样本选取函数、知识更新函数和进化引导函数，并提出一种基于地势知识轮盘赌选择的新型个体替代策略．针对3组标准测试函数的仿真结果表明，4类知识在不同进化阶段对种群的影响程度不同．状况知识在进化早期起主导作用，规范知识和地势知识在某局部优势区域具有较强引导作用，历史知识引导搜索区域脱离局部较优点，从而有效避免早熟收敛，提高进化效率．     

基于GAOT的PID控制器参数整定研究

遗传算法是一种具有极高鲁棒性和广泛适用性的全局优化方法,遗传算法优化工具箱(GAOT)为遗传算法的推广和应用提供了良好的工具,它采用模块化设计,包含了常用的遗传算子.针对传统PID参数整定的一些局限性,利用遗传算法优化工具箱对PID控制器参数进行整定.分析了遗传算法的应用步骤、GAOT的基本用法和GAOT与控制器参数整定的接口方法,利用仿真试验将该方法与Ziegler-Nichols法和工程品质最佳法进行比较.仿真结果表明:该方法几乎无超调,且过渡时间最短,可明显提高系统性能.     

基于多源数据融合的统计数据空间网格化模型研究

统计数据调查多以行政单元为空间范围,为解决其在多源数据综合应用分析等方面的空间范围局限性,需对其进行网格化转换.提出一种基于多源数据融合的通用模型,先确定影响统计指标分布的因子,然后对单元格进行各因子的影响权重计算,将各因子的权重值叠加,最后通过单元格上的权重值和去调整统计指标值的分布.实验表明,该模型在基于遥感、地形、生态等数据融合基础上,能使网格结果在空间分配上更科学化.     

科技论文关键词的选词方法

1．抽词法 抽词法是一种直接标引法,是从题名、文摘或正文中直接抽取关键词的方法。通常,题名揭示论文的核心、主旨,摘要则是论文的浓缩、精炼。据统计,从标题和摘要中抽取关键词的占到论文总数的90．2％。二些作者习惯于直接从题名中抽取关键词,这是一种便捷的方式。但是这种做法的基础应当是题名已经基本涵盖了文章主题。     

基于信息熵与词语活跃度的领域词抽取

提出了一种基于信息墒和词语活跃度的领域词抽取方法,通过对语料进行预处理,提取出候选领域词,计算所有候选领域词的正规化类间分布（NCD）和正规化类内分布（NDD）,设置阈值对候选领域词过滤,最后分析了双字候选领域词中包含的常见噪音词语,使用词语活跃度对候选领域词中的双字词语进行过滤,该方法综合考虑了领域词在类别中的概率分布和领域词的内部特征。实验结果表明,该方法在领域词的识别上具有较好的准确率和召回率。     

多因素影响下基于Bagging-NSGAII的数控铣削稳定性预测与优化研究

数控机床铣削过程中出现的颤振失稳,是限制数控机床加工效率和加工质量的关键因素。铣削稳定性与工艺参数、工艺系统动力学特性密切相关,而工艺系统动力学特性又随加工位置、刀具悬伸量的变化或刀具的更换而变化。因此,针对多因素影响下的铣削稳定性预测和无颤振工艺参数选择问题,本文以数控机床各向移动部件位置、刀具直径、刀具悬伸量和切削参数为变量,提出一种基于引导聚集算法(Bagging)与带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)的切削稳定性预测与工艺参数优化方法。该方法首先采用正交实验设计离散数控机床的工作空间,在每个加工位置对不同悬伸量下的刀具进行锤击实验,由此得到各把铣刀对应的刀尖点频率响应函数;然后,在不同工艺参数方案下进行铣削稳定性理论预测,进而引入Bagging算法建立以各向运动部件位置(x, y, z)、刀具直径(d)、刀具悬伸量(h)、主轴转速(n)、切削宽度(ae)、每齿进给量(fz)为输入的极限切削深度(aplim)预测模型;在此基础上,采用该Bagging模型作为铣削稳定性约束,以加工位置和工艺参数{x, y, z, d, h, n, ap, ae, fz}为优化变量,建立最大材料切除率和刀具寿命的多目标优化模型,采用NSGA-II算法求解该模型得到Pareto最优解集,并结合熵权法和优劣解距离法(TOPSIS)选出Pareto解集中的最佳解。以一台三轴立式加工中心展开实例分析,所建极限切削深度Bagging模型的预测误差为2.99%,且铣削加工实验表明获取的{x, y, z, d, h, n, ap, ae, fz}最优配置可实现稳定铣削,验证所提方法的可行性和有效性。     

基于多重多尺度融合注意力网络的建筑物提取

针对全卷积神经网络模型在进行建筑物提取时易产生过度分割以及内部空洞的问题,提出基于多重多尺度融合注意力网络（MMFA-Net）的高分辨率遥感影像建筑物提取方法. 该方法以U-Net为主体架构,设计2个模块：多重高效通道注意力（MECA）和多尺度特征融合注意力（MFA）. MECA设计在模型跳跃连接中,通过权重配比强化有效特征信息,避免注意力向无效特征的过渡分配;采用多重特征提取,减少有效特征的损失. MFA被嵌入模型底部,结合并行连续中小尺度空洞卷积与通道注意力,获得不同的空间特征与光谱维度特征,缓解空洞卷积造成的大型建筑物像素缺失问题. MMFA-Net通过融合MECA和MFA,提高了建筑物提取结果的完整度和精确率. 将模型在WHU、Massachusetts和自绘建筑物数据集上进行验证,在定量评价方面优于其他5种对比方法,F₁分数和IoU分别达到93.33%、87.50%;85.38%、74.49%和88.46%、79.31%.     

基于场景知识的移动目标检测

依据背景差法中背景建模的思想,从提取场景知识的角度出发,建立待检测场景的场景知识库,从而提出一种基于场景知识的移动目标检测算法。使用改进的均值漂移算法对待检测场景进行分割,并提取分割后各个区域的底层视觉特征建立场景知识库;从新的场景帧图像中获取各区域的知识特征向量,然后根据和原场景知识库中各特征向量的匹配结果检测出移动目标信息。仿真结果表明,该方法能有效地检测出场景中原有目标和新进入场景目标的移动信息,并在一定程度上改善了目标阴影、形变等噪声对检测结果的干扰。     

用优化参数降低芳烃抽提过程中丁烷的损耗量

针对如何降低芳烃抽取过程中的丁烷消耗问题，提出优化过程操作参数的解决方法．其中优化问题的模型用人工神经网络来描述，优化方法采用遗传算法．介绍了人工神经网络建模的过程和遗传算法寻优的步骤．     

词汇相似度约束的短语抽取

为克服传统的短语抽取方法对词对齐信息的依赖性强,抗噪声能力差这一缺陷,提出基于词汇相似度约束的短语抽取策略;在此框架下,提出了3种基于词汇相似度的约束方法:Dice系数、Phi平方系数和对数似然比.在IWSLT2004语料上进行的实验表明,3种基于词汇相似度的约束方法的翻译系统的BLEU评分均优于传统的翻译系统;其中基于对数似然比方法得到的翻译模型比基线系统Pharaoh的BLEU-4评分提高了15.14%.     

权重提取与Dempster多重融合的凝汽器真空预测

为了解决单一网络预测结果不准确的问题,提出一种由BP、Elman及RBF三网络组合的预测模型,并引入模糊软集理论进行"判断证据"的权重提取以及D-S的多证据融合.以某电厂连续4天实测的现场参数构成样本空间,经主成分分析降维及权重提取后,采用Dempster组合规则下置信函数三重融合结果对随后一天的真空值进行预测.结果表明,与单一网络预测模型相比,组合预测模型的平均绝对误差和均方根误差均显著减小,融合精度更高.     

基于树型结构和加权熵的中文高频词提取算法

提出了一种基于树型结构和加权熵的中文高频词提取算法.简单介绍了中文的树型结构和加权信息熵,详细叙述了算法的原理和设计步骤,并给出了具体的算法描述.实验结果表明,该算法是可行和有效的.