基于近似随机测试的语义关系抽取比较

为比较结构化信息和句法分析器对树核函数的关系抽取的作用,提出一种基于近似随机测试语义关系比较方法。对于2种不同配置关系的抽取结果,采用随机标号互换的方法重复产生样本,通过计算这些样本的性能差异进行显著性分析。实验结果表明,动态关系树是最佳的结构化信息,句法分析器Charniak和Berkeley性能均优于Stanford。     

全相关核偏最小二乘故障诊断方法及在抽油机上应用

针对油田抽油机生产数据存在强非线性和强耦合性, 导致故障诊断困难的问题, 本文提出一种全相关动态 核偏最小二乘(FCDKPLS)故障诊断方法. 首先, 构建抽油机生产数据自回归模型, 反映数据变量间的动态特性; 其 次, 分析了KPLS算法中输出变量与输入变量残差子空间的相关性, 为此, 在输出模型上构建一个辅助矩阵, 从而表 征输入变量与输出变量的全相关性, 建立输入变量和输出变量之间更直接的联系. 最后, 将提出的全相关动态偏最 小二乘方法应用于抽油机过程故障诊断, 实验结果表明本文提出方法的有效性.     

基于机器翻译的双语协同关系抽取

传统的弱指导关系抽取研究主要集中于单语言内部.为了充分利用语言之间的互补性来减轻对大规模训练数据的需求,提出一种双语协同训练的关系分类方法.针对小规模标注语料和一定规模的未标注语料,通过机器翻译和实体对齐产生关系实例的双语视图,最后利用协同训练得到两种语言的分类模型.在ACERDC 2005中英文语料上的实验表明,双语协同训练方法可以同时提高中文和英文的关系分类性能,并且减少对于标注训练数据量的需求.     

《同义词词林》在中文实体关系抽取中的作用

语义信息在命名实体间语义关系抽取中具有重要的作用。该文以《同义词词林》为例,系统全面地研究了词汇语义信息对基于树核函数的中文语义关系抽取的有效性,深入探讨了不同级别的语义信息和一词多义等现象对关系抽取的影响,详细分析了词汇语义信息和实体类型信息之间的冗余性。在ACE2005中文语料库上的关系抽取实验表明,在未知实体类型的前提下,语义信息能显著提高抽取性能;而在已知实体类型的情况下,语义信息也能明显提高某些关系类型的抽取性能,这说明《词林》语义信息和实体类型信息在中文语义关系抽取中具有一定的互补性。     

基于降维思想的水资源脆弱性非线性评估模型及其应用

水资源脆弱性是世界水文水资源研究领域的重要前沿课题,也是中国可持续发展面对的重大战略问题,传统水资源脆弱性评价方法存在一定的局限,如无法避免主观性的影响、不便于推广等,本文利用微分方程建模技术构建一种通用的水资源脆弱性非线性评估模型。在对指标进行降维的基础上,研究水资源脆弱性和指标之间的非线性关系,主要建模步骤如下：首先,基于投影寻踪技术建立降维模型,对多维指标进行降维处理,然后采用拉格朗日函数法求解最优投影方向;其次根据评估函数具备的性质和特点建立水资源脆弱性微分方程模型;最后是求解方程估计未知参数,模拟水资源脆弱性与指标之间的非线性函数模型。利用所建模型定量研究北京市1979~2012年的水资源脆弱性变化规律,筛选影响北京市水资源脆弱性的敏感因子,研究结果符合北京市实际情形,由此说明模型的适用性。在水资源供需平衡分析的基础上,对2020年北京市水资源脆弱性进行评价,研究结果表明：当不考虑外调水和再生水时,2020年北京市在1956-2012年来水条件下的水资源脆弱性值均约为0.88,水资源均处于极度脆弱状态;利用再生水和南水北调水后,2020年在不同来水条件下的水资源脆弱性均有所降低,平均下降幅度仅为17.2%。本文建立的水资源脆弱性非线性评估函数模型可以避免人为的干扰,具备单调性、有界性和变化的连续平稳性等性质,能定量模拟和刻画水资源脆弱性与指标之间的变化关系。     

基于标签相关性的K近邻多标签学习

多标签学习是机器学习领域的一个研究热点,其能够有效解决真实世界中的多语义问题。在多标签学习任务中,样本的多个标签之间存在一定的关联关系,忽略标签间的相关性会导致模型的泛化性能降低。提出一种基于标签间相关性的多标签学习K近邻算法。充分挖掘样本多标签间的相关性,通过Fp_growth算法得到标签的频繁项集。针对频繁项和标签分别构建评分模型和阈值模型,评分模型用于衡量样本与频繁项或标签之间的关联程度,阈值模型用于求解频繁项或标签对应的判别阈值,结合评分模型和阈值模型对样本所属频繁项进行预测,进而确定样本标签集。在经典数据集Emotions和Scene上的实验结果表明,该算法的F1-Measure指标分别达到66.6%和73.3%,相比CC、LP、RAKEL、MLDF等基准方法,其F1-Measure分别平均提高3.8和2.1个百分点,该算法通过合理利用标签间的相关性使得分类性能得到有效提升。     

一种交流电弧炉通用性模型

交流电弧炉作为电力系统一种典型的冲击性、污染性负荷,严重地影响了电力系统的电能质量。其非线性、时变性和随机性的特点给电能质量的综合治理带来了严重的困扰。交流电弧炉工业用途的多样化,使得如何建立通用性模型来表征不同种类交流电弧炉电气特性成为现阶段研究的主要难点。首先从交流电弧炉能量耗散过程入手,分析不同工业用途下的交流电弧炉能量交换过程的共同特点,然后引入混沌现象来表征交流电弧炉负荷的不确定性机理,建立了交流电弧炉实用仿真模型。最后,依据现场实测数据,采用改进的遗传算法对模型中的参数进行了辨识,并对模型的正确性进行验证。研究结果表明,该通用性模型能够有效、精确地反映不同类型交流电弧炉的电气特性。     

锂离子电池负极分散工艺研究

采用超高黏度搅拌工艺制备锂离子负极浆料,防沉降剂分两步加入进行分散,并与流体分散工艺得到的浆料对比浆料黏度、颗粒度、固含量、膜片电阻率、粘接力及电芯性能等。采用超高黏度搅拌工艺制备的浆料,黏度变化更小、颗粒度更接近粉体颗粒度,与流体分散工艺相比,膜片电阻率低2.4 mΩ/cm,极片的粘接力高3.1 N,电芯以3 C在2.00~3.65 V充放电,循环200次的容量保持率高1.6%。     

碳纳米管用于磷酸铁锂正极动力锂离子电池

分别以磷酸铁锂(LiFePO_4)和人造石墨为正、负极活性材料,碳纳米管(CNT)为正极导电剂,制备5.0 Ah 32650型动力锂离子电池。考察CNT添加量对电池性能的影响。CNT添加量为2%的电池,综合性能最佳:内阻为5.8 mΩ;常温下在2.00~3.65 V充放电,1.0 C放电比容量为129.04 mAh/g,5.0 C充电恒流比为86.87%、放电中值电压为3.023 V,3.0 C循环200次的平均容量保持率为94.39%;在60℃下老化10 d后,容量保持率为92.98%,容量恢复率为95.83%。     

二值位相光栅的设计与制作

我们采用了新的算法对二值位相光栅进行了设计,并对制作时可能产生的误差及它们对位相光栅的衍射效率和光强均匀性的影响进行了讨论。我们用薄膜沉积的方法进行了位相光栅的制作,对光栅进行了实际测量,把测量结果与理论值进行了比较,结论与我们的理论分析相符。