Incorporating Intra‐Query Term Dependencies in an Aspect Query Language Model

Query language modeling based on relevance feedback has been widely applied to improve the effectiveness of information retrieval. However, intra‐query term dependencies (i.e., the dependencies between different query terms and term combinations) have not yet been sufficiently addressed in the existing approaches. This article aims to investigate this issue within a comprehensive framework, namely the Aspect Query Language Model (AM). We propose to extend the AM with a hidden Markov model (HMM) structure to incorporate the intra‐query term dependencies and learn the structure of a novel aspect HMM (AHMM) for query language modeling. In the proposed AHMM, the combinations of query terms are viewed as latent variables representing query aspects. They further form an ergodic HMM, where the dependencies between latent variables (nodes) are modeled as the transitional probabilities. The segmented chunks from the feedback documents are considered as observables of the HMM. Then the AHMM structure is optimized by the HMM, which can estimate the prior of the latent variables and the probability distribution of the observed chunks. Our extensive experiments on three large‐scale text retrieval conference (TREC) collections have shown that our method not only significantly outperforms a number of strong baselines in terms of both effectiveness and robustness but also achieves better results than the AM and another state‐of‐the‐art approach, namely the latent concept expansion model. © 2014 Wiley Periodicals, Inc.     

开放式数控系统网络接口技术研究

数控系统网络接口技术是实现数控机床实时信息采集的基础,是确保数控系统开放式、网络化及智能化的关键技术.通过对数控系统传统信息采集接口和基于网络的MTConnect标准的对比研究,基于后者在兼容性、跨平台性、可读性方面存在的优势,围绕开放式数控系统体系框架,本文设计一种基于MTConnect标准的开放式数控系统网络采集接口.同时,为兼容传统信息采集接口,提出一种可拓展的通用接口架构,阐述架构间模块的功能及互联方式,并从数控系统数据项抽取、数据项适配器(Adapter)、接口代理(Agent)等方面重点阐述接口的设计.最后,在自主研发的数控系统上实现网络接口,并对相关时间延迟开展了测试与分析,表明了该通用接口的正确性与实用性.     

双弯管法煤粉质量流量检测

双弯管法是一种基于弯管单相流测量原理的气固两相流固相质量流量测量方法,其测量结果与输入参数间非线性关系非常复杂,直接影响其测量精度.在双弯管法固相质量流量测量原理基础上,利用人工神经网络优良的非线性映射能力,建立了一种带有附加动量项的BP神经网络软测量模型,并在气固两相流测量实验平台上进行了实验研究.以实验数据为样本对双弯管法软测量模型进行训练,仿真结果与实验数据一致性较好,测量误差小于6％,为煤粉质量流量实时在线测量提供了一种行之有效的方法.     

降低高分子电容式湿敏元件湿滞的实验研究

针对高分子电容式湿敏元件的湿滞无法通过后续电路完全实现补偿的问题,提出了从高分子电容式湿敏元件本身降低湿滞的方法。主要从制作工艺、湿敏材料的选择两方面进行了实验验证,并对制作完成的高分子电容式湿敏元件进行性能测试与数据分析。实验结果表明：通过控制制作工艺和对湿敏材料进行改性可以降低湿滞,湿滞优于1.5%RH。采用该方法制作的湿敏元件无需再次通过后续电路进行湿滞补偿。     

一种用户需求感知的无线接入点关联策略

在无线局域网中,接入点(access point,简称AP)的稠密部署使得AP的关联策略成为一个重要的研究问题.目前,用户与AP的关联仅依据AP的信号强度,然而,这种方法未能考虑到网络中AP的异构性,以及不同用户对资源(例如带宽、安全性、时延等)的不同需求,并且分布式的AP关联会造成网络中AP负载的不均衡.针对以上问题,基于软件定义网络(software defined network,简称SDN)技术提出一种集中式的AP关联策略模型.该模型同时考虑了网络管理员和用户的目标,对网络负载均衡和用户资源满足度同时进行优化.采用蚁群算法对模型进行求解,并通过仿真实验对算法进行验证.实验结果表明,针对随机生成的数据集,用户资源满足度可由54.5%分别提升至86.8%(重负载时)和94.1%(轻负载时),并且管理员目标(负载均衡)得到了明显的改善.     

混合属性数据集的聚类边界检测技术

为了满足数据分析中获取含有混合属性的数据集聚类的边界需求, 提出一种混合属性数据集的聚类边界检测算法(BERGE). 该算法利用模糊聚类隶属度定义边界因子以识别候选边界集, 然后运用证据积累的思想提取聚类的边界. 在综合数据集和真实数据集上的实验结果表明, BERGE 算法能有效地检测混合属性数据集、数值属性数据集以及分类属性数据集的聚类边界, 与现有同类算法相比具有更高的精度.     

基于区间梯形二型犹豫模糊数的多准则决策方法

针对准则权重不完全的犹豫模糊多准则决策问题,提出基于区间梯形二型犹豫模糊数的决策方法.首先,给出区间梯形二型犹豫模糊数,根据几何面积法定义区间梯形二型犹豫模糊数的可能度和差异度;然后,利用差异度和离差最大化模型得到各准则权重,基于TOPSIS思想得到各方案的综合贴近度,并对方案进行排序;最后,通过算例分析和对比分析验证了所提出方法的可行性和有效性.     

两种需求情形下损失规避零售商的最优订货-定价联合决策

在加法需求情形和乘法需求情形下研究损失规避零售商的最优订货-定价联合决策问题. 基于前景理论, 建立损失规避零售商的期望效用函数, 并通过模型推导得到损失规避零售商的最优订货-定价决策的关系表达式, 发现库存因子满足特定条件时, 最优决策的关系表达式一定存在. 同时, 讨论零售商的损失规避行为对最优决策和期望效用的影响. 通过数值算例, 验证了所得结论的有效性, 发现商品定价较高时, 损失规避行为驱使零售商采取保守的订货策略, 使得最优订货量趋于均值需求.

     

基于嵌入式视觉的子机器人入舱方法

提出一种基于嵌入式视觉的子机器人入舱方法, 用于子母式机器人系统中对子机器人的回收. 子机器人基于自身嵌入式平台捕获和处理入口处的引导标识图像, 根据局部颜色排布特征快速提取出标识中心, 利用最小二乘法拟合水平颜色交界线的成像斜率, 基于成像斜率-视偏角模型判别出子机器人航向与入口平面的法线关系, 从而进行运动决策使二者重合以完成入舱. 该方法无需摄像头标定和航迹测量即可准确入舱, 仿真实验验证了所提出方法的有效性.