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短答案自动评分是智慧教学中的一个关键问题。目前自动评分不准确的主要原因是: (1)预先给定的参考答案不能覆盖多样化的学生答题情况; (2)不能准确刻画学生答案与参考答案匹配情况。针对上述问题,该文采用基于聚类与最大相似度方法选择代表性学生答案构建更完备的参考答案,尽可能覆盖学生不同的答题情况;在此基础上,利用基于注意力机制的深度神经网络模型来提升系统对学生答案与参考答案匹配情况的刻画。相关数据集上的实验结果表明: 该文模型有效提升了自动评分的准确率。 相似文献
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为配合多模战斗部的多位置点起爆要求,激光近炸引信需实现在1~25 m之间的多档定距,对于非同轴的激光引信,其探测距离范围与系统参数的选取密切相关。基于系统探测距离要求,建立非同轴系统工作距离计算模型,分析激光引信系统参数变化对最近工作点和最远工作点的影响,以接收偏角和发射接收中心距为变量,在满足约束条件的情况下,利用多岛遗传算法对变量进行优化。优化结果表明:在满足约束条件的情况下,接收偏角最小为90.97°,中心距为0.03 m。搭建激光多档定距实验平台对优化的系统参数进行验证,实验结果表明,设计系统参数能够满足多档定距要求。研究可为激光多档定距引信系统参数设计提供参考。 相似文献
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采用碱性熔盐电化学方法处理多氯联苯(PCBs)污染物,该处理技术通过电解的方式原位产生氧化剂和还原剂,并以碱性高温熔盐作为反应介质促进分解反应的发生。通过考察PCBs浓度、熔盐体系、反应温度、工作时间、电解电压等工艺参数对PCBs处理效率的影响,探索最佳PCBs处理工艺条件。试验结果表明:PCBs的去除效率随反应温度和电解电压的升高而提高,随进样量的增多和运行时间的延长而降低;此外,不同熔盐组分也会影响PCBs的去除效率;在优化后的工艺参数条件下,采用1 h预电解的方式,多氯联苯的去除效率达到了99%以上。研究成果为PCBs等氯代芳香烃的治理提供了新的途径。 相似文献
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传统的神经网络对于隧道位移的预测精度较低,有时计算结果会存在较大的误差。基于此,根据模糊控制原理,将Elman网络与小波变换相结合,针对隧道开挖过程中位移的动态变化和非线性,提出新的预测模型。通过小波将监测隧道位移变形序列分解成具有不同属性和频率的子序列,采用Elman神经网络对子序列进行预测,建立起网络,叠加预测结果、计算残差并测试网络精度,利用模糊控制方法对残差进行控制,考虑前向已检测样本的步骤及误差值,控制输出后续待检测样本的预测值和误差,修正后可以得到小波变换下的模糊控制Elman网络位移预测模型,通过与单一网络预测结果、有限元模拟结果以及实测序列进行对比,发现新的模型相比于其他网络以及有限元计算结果,精度和准确率更高,能更准确地预测隧道变形。 相似文献
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