远距离词性标注在电子病历上的研究

词性标注是自然语言处理的一个重要组成部分,只有正确的标注才能使机器对自然语言理解准确。目前的词性标注系统只能对近距离的约束关系分析基本准确,若存在远距离约束关系,系统基本无法识别。文章基于最大熵模型和远距离搭配关系构建出的一种新的标注方法,可用于解决远距离标注可能产生的歧义。     

人工智能可解释性与评估方法

由于AI缺乏可解释性,人们无法得知AI作出错误决策的原因,也很难直接改进AI模型,因此对人工智能可解释性的研究非常必要.通过研究提出了 AI可解释性的概念和研究的必要性,综合目前主流的研究成果,提出了实现AI可解释性的建模前、建模中、建模后三类方法,在此基础上提出AI模型可解释性的评估方法.     

基于混沌粒子群优化算法的电力大规模应急物资管控领域本体模型研究

针对评价指标关系丰富性和可解释性低,不能满足管控领域本体建模需求的问题,提出基于混沌粒子群优化算法的电力大规模应急物资管控领域本体模型。采用混沌粒子群优化算法,设计映射实体对集合。通过评价适应度和稀疏度,更新粒子位置并判断是否停止迭代。计算得到最优映射结果,并使用全局DEA评估模型是否符合要求。实验结果表明,综合考虑关系丰富性和可解释性指标,研究模型在整体上表现相对较好。     

激光冲击自由约束层理论厚度及实验研究

针对激光冲击强化应用技术中的自由表面约束层厚度的问题,研究了涂层气化、爆炸形成的高强度冲击压力、自由约束层与涂层之间的粘着力和约束层本身性能之间的关系,推导了自由约束层的最佳理论厚度——既能获得最佳冲击强化效果,又可达到一次性高效安全地自清除自由约束层的目的,并从实验上得到了验证。     

激光冲击强化技术中自由约束层理论厚度的研究

针对激光冲击强化应用技术中的自由约束层厚度的问题 ,分析了涂层气化、爆炸形成的向金属层内部和自由约束层内部传播的高强度压力、自由约束层与涂层之间的粘着力和约束层本身性能之间的关系。推导了自由约束层的最佳理论厚度———既能获得最佳冲击强化效果 ,又可达到一次高效安全地清除自由约束层的目的     

一种基于多约束关系的任务分解方法

针对任务分解和分配的实时性和快速性,研究基于多约束关系的任务分解。首先对任务进行初始化标识,定义任务的唯一标识、开始时间、生命周期及任务重要度。其次定义任务间的约束关系,包括同步、串行、父子关系以及同步下受时序和资源约束等,确定任务之间的相互联系,为执行任务分解做好准备。然后,研究一种基于任务分解树的算法:依据任务间约束关系通过任务分解树的方法实现对任务的分解。最后附实例验证。     

基于粗糙集和决策树法的认知无线电知识挖掘

对粗糙集、决策树C4.5算法进行了研究,提出用粗糙集和决策树相结合的方法设计CR知识挖掘模型,并通过案例研究其可行性;利用基于MATLAB 802.11a物理层仿真平台收集的数据作为CR感知样值,通过样本值训练决策树序列,构建决策树提取知识,并用混淆矩阵法对设计模型的准确性及性能进行评价。实验结果表明,该方法设计模型的分类准确率高,增强了知识的可解释性,能够初步达到认知无线电知识挖掘和对以往经验学习的目的。     

基于优化决策树的时延敏感流智能感知调度

目前流量调度策略无法做到智能按需化,尤其对于网络突发故障造成的拥塞以及高价值业务的护航场景,无法按需保障时延敏感的业务体验。通过分析研究不同网络业务流量时延敏感性属性需求,探索挖掘不同网络业务流量的行为特征与其时延敏感性需求之间的内在关联关系。然后利用AI技术对这种内在的关联关系进行学习,构建其映射关系,实现了时延敏感流智能感知调度。同时,考虑AI模型的可解释性及可部署性实际问题,采用强化学习剪枝优化可解释性决策树模型,提高模型的鲁棒性同时使模型更轻量化,易于设备部署实现。通过真实网络流量实验,强化学习优化后的决策树模型在单次推理情形下感知正确率提高1.75%,推理速度提升约30%;同时,实验也证明了使用局部微观统计特征多次推理有助于提高模型感知正确率。在所有实验中,强化学习优化的决策树模型规模缩小了60.0%～87.2%,并且Saras比Q-learning具有更好的优化表现。     

基于本体的虚拟空间模型的研究

虚拟空间模型是由空间对象及其之间的空间关系构成,它为虚拟场景的构建提供了重要的语义信息。然而,由于空间对象和空间关系本身的复杂性,构建的虚拟空间模型通常是不全面的、非具体的。针对这种问题,在充分研究本体以及UML的基础上,提出了利用本体标记虚拟空间对象及对象之间的空间关系,从而构建了虚拟空间本体。论文首先提出虚拟空间中方向关系的计算方法,然后使用UML描述虚拟空间本体的空间结构,并使用OCL描述虚拟空间本体中虚拟对象的约束信息。最后通过一个虚拟办公室的实例,证明了该方法的可行性以及有效性。     

具有可解释性的OFDM雷达信号识别方法

针对目前正交频分复用(OFDM)雷达信号识别方法存在的问题,提出了一种具有可解释性的OFDM雷达信号识别方法。该方法是通过基于树结构的流程优化(TPOT)和与模型无关的局部可理解的解释性(LIME)相结合对OFDM雷达信号进行识别。针对OFDM雷达信号特性提取了复杂度特征和基于时频图矩阵的奇异值熵,组成特征向量;通过TPOT,得到表现最佳的机器学习流程;通过“解释器”解释预测结果,对识别结果做出是否识别正确的风险评估,同时可根据OFDM雷达信号的解释性,得到哪些信号不易区分。实验表明,该方法对信噪比为0 dB时的OFDM雷达信号的识别率达91%,通过LIME给出的解释性可以判断数据集中不易区分的雷达信号类型。     

大型仿真模型体系的可重用性实现方法研究

实现大型仿真模型体系的可重用性是提升仿真系统开发效率的重要途径。本文分析了目前可重用方法的主要思路与瓶颈；为了满足模型体系的层次性，设计了 ASM(Agent 仿真模型)简单模型与组合模型的基本结构；研究了 ASM 的动态组合方法，分析了不同组合形式下模型元素映射关系，以及针对专业领域约束的扩展匹配规则。对某空间攻防对抗仿真的应用实例验证了该方法的可行性和实用性。     

基于进化策略生成可解释性模糊系统

模糊系统的可解释性明显优于其他人工智能方法,却长期没有引起人们足够的注意.本文对模糊系统的可解释性作了深入的分析,定义了最简约模糊划分、模糊划分的完备-清晰性、模糊规则的完备性、紧凑性和一致性,并将其加入到进化策略的适值函数中,用于优化模糊系统.仿真试验表明,即使在先验知识较少的情况下,该方法依然可以设计出具有较好系统响应性能和较高可解释性的模糊系统.     

基于模糊综合评价和人工神经网络的投标决策方法

投标决策的理论、方法与应用研究是当前建筑施工领域中非常重要的研究课题。尝试将模糊综合评价与神经网络这两种典型的数据挖掘方法结合起来应用于投标决策。以确定对最终投标决策影响较大的几项因素以及如何确定这此因素与最终投标选择之间的关系。利用模糊综合评价方法弥补神经网络的不可解释性,利用神经网络摆脱决策的随即性和不确定性。以实现二者的优势互补,从而使投标决策过程更加科学合理。     

“电路”课程与“电磁场”课程的联系

本文探索了电路理论和电磁场理论之间的对应关系和内在联系。我们在集总假设的基础上,首先讨论了电路理论中的基本量与电磁场理论基本量之间的对应关系,讨论了电路理论中的两类约束(即元件约束和拓扑约束)与电磁场基本规律的内在关系。笔者总结了电路理论和电磁场理论在实际应用中的区别和联系。这些关系可以帮助学生从不同角度理解和学习两门课程中的相关知识。     

主动太赫兹成像中的多目标分割与检测识别方法

针对主动太赫兹成像中存在的图像品质差以及藏匿物品类别多样、训练样本稀缺且类别不平衡等问题,提出了基于用条件生成对抗网络构建的Mask-CGANs模型的目标分割网络和基于RetinaNet的目标检测识别网络,实现了太赫兹图像中藏匿物品的多目标分割和检测识别。针对分割任务提出的约束损失函数和网络结构,使模型在召回率和虚警率之间达到平衡且降低了对训练样本规模的要求。针对检测任务采用的损失函数提高了训练样本不平衡条件下的检测精度。     

面向6G无线环境可预测的感知重构、语义表征及应用

面对6G通信多样复杂的应用场景，精确低复杂的环境信息和信道模型是实现6G智简传输和组网的基础。面向6G无线环境可预测，对无线环境的感知重构、语义表征与应用展开研究，分析了现有的环境感知技术与重构算法，并对无线环境可预测的语义表征方法进行总结。围绕目前存在的信道建模与预测难题，介绍了信道在线预测的6G网络设计与感知重构平台。相关实验验证了该平台的可行性和准确性。认为未来无线环境可预测的关键是提高无线环境感知精度，提升无线环境语义的可解释性，建立一个面向6G信道的通用性系统模型。     

关于KCL、KVL和特勒根定理相互关系的讨论

KCL、KVL和特勒根定理描述了电路的拓扑约束关系,三者之间的关系是：任意两者可推导出第三者。本文在文献[3]的基础上,借助于电路图论和基本回路矩阵、基本割集矩阵的概念给出了关于KCL、KVL和特勒根定理相互关系的证明。本文的讨论有助于深刻理解KCL、KVL和特勒根定理及其之间的关系,可供从事电路教学的教师参考。     

外辐射源雷达椭圆定位算法仿真及误差分析

外辐射源雷达通过接收目标对外辐射源信号的反射波来检测目标,并完成对目标的定位跟踪.外辐射源雷达的目标到接收站的距离是无法直接测得的,需要通过基于空间几何约束关系解算来获得.椭圆定位算法是一种外辐射源雷达中常用的测距方法,该算法利用距离和-角度信息,实现高精度测距.通过研究目标和收发站之间的空间几何约束关系,根据二维平面...     

共享经济视角下校园二手物品发布平台设计与实现

针对校园内闲置物品造成资源浪费这一问题,设计并实现了一款校园二手物品发布平台,响应国家共享经济的号召,助力绿色环保理念的推行.该平台采用B/S结构,选用MySQL作为数据库,后端采用主流的Python语言开发,搭配前端JavaScript语言和响应式、扁平化开发技术进行设计,实现了用户注册及管理、物品注册及管理、物品发...     

微通道光电倍增管用复合波导阳极特性分析与验证

从微通道板光电倍增模型着手,深入研究复合波导阳极的透射与位敏阳极对真空倍增系统造成的约束条件,并采用Mott插值方法研究了该新型光电器件电子光学特性。首先介绍了复合波导阳极结构与工作原理,给出了透射阳极与位敏阳极之间的对应关系,在此基础上分析了高速信号检测功能和入射光轴精确定位功能的约束关系,给出了相应的器件设计与实验方法,最后在真空炉中进行了该新型器件的验证性试验。试验结果表明了这种新型器件在理论和实践层面的可行性,但探索极间隧穿电压自适应调整机制将成为拓展其应用场合的必然趋势。