基于主题和关键词特征的比较文本分类方法

比较文本对于企业竞争产品分析至关重要,但目前面向问答领域的比较文本分类研究较少。针对问答文本中比较信息丰富、主题集中的特点,提出了基于主题特征和关键词特征扩展的比较文本分类方法。通过预训练主题模型,推断问答文本的主题概率分布作为其主题特征;针对向量拼接、求和导致关键词信息流失的问题,设计GRU自编码器实现关键词向量特征提取。综合文本主题信息和关键词语义,从语言、产品、情感、社交、主题、关键词角度构建比较文本分类特征,最后使用多种分类器对问答文本进行分类。实验结果表明,构建的特征行之有效,比较文本分类效果较好。     

基于视觉-语义中间综合属性特征的图像中文描述生成算法

图像描述是计算机视觉、自然语言处理与机器学习的交叉领域多模态信息处理任务,需要算法能够有效地处理图像和语言两种不同模态的信息。由于异构语义鸿沟的存在,该任务具有较大的挑战性。目前主流的研究仍集中在基于英文的图像描述任务,对图像中文描述的研究相对较少。图像视觉信息在图像描述算法中没有得到足够的重视,算法模型的性能更多地取决于语言模型。针对以上两个方面的研究不足,该文提出了基于多层次选择性视觉语义属性特征的图像中文描述生成算法。该算法结合目标检测和注意力机制,充分考虑了图像高层视觉语义所对应的中文属性信息,抽取不同尺度和层次的属性上下文表示。为了验证该文算法的有效性,在目前规模最大的AI Challenger 2017图像中文描述数据集以及Flick8k-CN图像中文描述数据集上进行了测试。实验结果表明,该算法能够有效地实现视觉-语义关联,生成文字表述较为准确、内容丰富的描述语句。较现阶段主流图像描述算法在中文语句上的性能表现,该文算法在各项评价指标上均有约3%～30%的较大幅度提升。为了便于后续研究复现,该文的相关源代码和模型已在开源网站Github上公开。     

深度学习在自然语言处理领域的研究进展

通过定量与定性相结合的方式全面分析了深度学习在自然语言处理领域的研究情况。采用CiteSpace和VOSviewer对深度学习在自然语言处理领域的研究国家、机构、期刊分布、关键词共现、共被引网络聚类及时间轴视图等进行知识图谱绘制,理清研究脉络。通过深入挖掘领域内的重要文献,总结深度学习在自然语言处理领域的研究趋势、存在的主要问题或发展瓶颈,并给出相应的解决办法与思路。对于如何跟踪深度学习在自然语言处理领域的研究成果给出建议,为该领域的后续研究与发展提供参考。     

基于改进NSGA-II的车间排产优化算法研究

针对NSGA-II算法在处理车间排产优化问题中出现的子代种群多样性差、收敛能力差等问题,提出了一种改进NSGA-II的车间排产优化算法。改进NSGA-II算法主要对传统NSGA-II算法的交叉和变异环节,提出新的改进自适应交叉和变异算子,通过对个体拥挤度与种群平均拥挤度进行对比,并结合种群迭代进化过程,将遗传概率与种群个体及种群进化迭代次数关联,避免盲目导向性,提高种群的收敛速度;提出新的均匀进化精英保留策略,通过自适应分层次选取种群个体,解决子代种群多样性差的问题。针对车间排产问题,选择“最大化最小交货提前期”和“最小化最大理想加工时间偏差”作为目标函数,运用改进NSGA-II算法进行实际工程的仿真分析,对比改进前后算法优化的结果,验证了算法的有效性,同时证明了其应用于实际生产排产调度问题的价值参考性。     

群智协同任务分配研究综述

任务分配是群智协同计算和众包中的核心问题之一,即通过设计合理的任务分配策略,在满足任务约束条件下,将群智任务分配给合适的工作者,以提高群智任务的完成效率和结果质量。分析了目前任务分配方法存在的问题,总结并提出了一个通用的任务分配框架,并分别从工作者模型、任务模型、任务分配算法三个方面对国内外相关研究工作进行了分析、归纳和总结。提出了群智协同任务分配研究中的关键问题与今后的研究趋势。     

自适应融合特征的人群计数网络

针对人群计数方法中存在的尺度变化和多层级特征融合不佳的问题,基于U-Net的编码器-解码器网络结构,提出一种自适应特征融合网络,来进行精准的人群计数。提出自适应特征融合模块,根据解码器分支的需要,高效地聚合编码器分支提取的高层语义信息和底层的边缘信息;提出自适应上下文信息提取器,从不同感受野下提取多尺度的上下文信息并自适应加权融合,提高网络对于人头尺度变化的鲁棒性。在ShanghaiTech、UCF-CC-50和UCG-QNRF上的实验表明,与目前主流的人群计数算法相比,该算法具有更强的准确性和鲁棒性。     

地球系统模式CAS-ESM 2.0性能评估与分析

地球系统模式是研究气候变化、进行地球系统建模的重要软件. 中科院地球系统模式CAS-ESM (Chinese Academy of Sciences-Earth System Model)是中科院大气所发展的进行地球系统模拟的高性能计算应用软件, 目前已经发布了2.0版本, 其模拟性能一直是制约其发展的关键因素之一. 为了对CAS-ESM 2.0进行性能评估和分析,将CAS-ESM 2.0移植到中科院高性能计算系统"元"和"地球系统数值模拟装置"原型系统这两大高性能计算平台上, 开展了耦合数值模拟试验. 试验结果显示, CAS-ESM 2.0存在受平台影响的性能差异, 大气模式的运行时间占比最高, 超过了其他分模式的总和, 部分分模式存在可扩展性问题. 然后对试验结果进行了进一步的分析, 发现大气模式的性能瓶颈主要是由通信造成的. 因而对CAS-ESM 2.0的后续研发发展工作中, CAS-ESM的跨平台优化、大气模式的性能优化与并行算法改进、分模式的可扩展性应该是研究的重点之一.     

基于粒子滤波的欠驱动移动机器人多目标点跟踪控制

针对欠驱动移动机器人的多目标点跟踪问题,提出了一种基于粒子滤波的高精度跟踪控制方法;具体地,在考虑移动机器人采样噪声的情况下,首先利用粒子滤波对移动机器人的位置信息进行处理,得到精准可靠的移动机器人状态信息;在此基础上,根据欠驱动移动机器人的运动学模型以及目标点的分布状况,设计基于反馈控制的多目标点跟踪控制方法;相对于传统的欠驱动移动机器人目标点跟踪控制算法,改进了该控制方法中增益参数的约束条件,有效避免了移动机器人在接近目标点时产生的奇异现象,有效提高了移动机器人对目标点的跟踪精度;此外,分析了该目标点跟踪控制系统的稳定性,并通过数值仿真验证了所提方法的可行性与有效性.     

"雪龙2"号极地考察船电力系统谐波计算分析

针对电力系统中,由于正弦电波加压于非线性负载而导致基波电流产生谐波的问题,论文以"雪龙2"号极地考察船电力系统为研究对象,利用SIMSEN模拟工具搭建系统模型,通过改变各元件中的参数,模拟不同工况,成功验证"雪龙2"号总电压谐波不超过5％,单次谐波不超过3％,可有效改善谐波畸变,提升电能质量.     

基于SR-VGG19的人脸表情识别算法研究

针对人脸表情识别率低、泛化能力弱的问题,提出一种基于改进卷积神经网络的表情识别算法.对VGG19网络模型进行优化,采用改进的区域候选网络(Improved Regional Proposal Network,IRPN)代替滑动窗口以避免图像特征的重复提取;在输出层之前使用空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling,SPP)来提高图像特征的表达能力.通过应用Dropout和批归一化(Batch Normalization,BN)策略来解决过拟合问题,并提高网络模型的泛化能力.采用经典的FER2013和CK+人脸表情数据库对该算法与2013年Kaggle比赛前十名的算法和最近几年提出的人脸表情识别算法分别进行对比实验.结果表明,论文提出的算法人脸表情识别率优于上述算法,分别为73.1％(FER2013)和98.99％(CK+),可实现较好的人脸表情识别效果.