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由于互联网的开放性和多源性,不同互联网平台提供的数据参差不齐,多个数据源对同一实体的描述可能存在冲突,真值发现是消解语义冲突,提高数据质量的重要技术手段之一。传统真值发现算法通常假设数据源可靠度与观测值可信度间的关系可用简单函数表示,设计迭代规则或概率模型进行真值发现,而人工定义的条件通常难以反映数据底层的真实分布,导致真值发现结果不理想。针对此问题,提出基于神经网络编码的真值发现方法TDNNE。首先利用“数据源-数据源”“数据源-观测值”关系及真值发现的假设构造双损失深度神经网络;然后利用该网络将数据源与观测值嵌入到高维空间,分别表示数据源可靠度与观测值可信度,使可靠数据源与可信观测值彼此接近(同时,不可靠数据源与不可信观测值彼此接近);最后基于嵌入空间进行真值发现。与传统方法相比,TDNNE方法不需要人工定义迭代规则或数据分布,而是利用神经网络自动学习数据源观测值间复杂的关系依赖。在真实数据集上的实验结果表明,该方法准确率较基于迭代的Accu等方法准确率提高约2%~25%,较基于概率图模型的3-Estimates等方法提高约2%~4%,较基于优化的CRH方法提高约2%~5%,较基于神经网络的FFMN方法提高约1%~2%。 相似文献
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童亭亮煤CS2溶剂分次萃取物的GC/MS分析 总被引:6,自引:3,他引:6
以CS2为溶剂对童亭亮煤进行了按时间段分次取样的索氏溶剂萃取,采用GC/MS对各次萃取物进行了定性分析.结果表明:长链正构烷烃具有十分明显的低碳(约在C12-C22之间,其主峰碳位多变,但多以C16或C17为主峰)、中碳(多以C26或C27为主峰)和高碳(多以C31或C32为主峰)三大系列分布特征;中低碳正构烷烃在溶出特定阶段(约600 h左右)发生奇碳优势分布;长链烯烃的溶出具有后期性和爆发性特点,且与奇碳优势分布的长链烷烃相伴共生,两者可能有着一致的来源物质并在溶出时集中释放;GC/MS可检测小分子主要以三种形态存在于煤结构中,即处于煤表面或大孔隙中的游离态、嵌于微孔之内的微孔嵌入态和囿于大分子网络或交联网络结构之中的网络嵌入态. 相似文献
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对一起特大火灾现场主体结构进行了调查。调查表明:在火灾燃烧区,内框架柱构件表层混凝土大面积剥落、爆裂,钢筋外露,残留混凝土疏松,裂缝多而宽;框架梁构件底部及侧面混凝土成片脱落或发生网状裂纹,梁支座附近剪切斜裂缝尤为严重,钢筋外露,残留混凝土疏松,框架主梁、肋梁构件已经严重扭曲、下挠变形;楼板底混凝土保护层大面积剥落、露筋,部分楼板跨中部位下挠严重,且与框架主梁支座连接部位板面发生断裂,裂缝满布。经推测,火灾燃烧区结构构件属危险构件,已不能继续安全使用,可修性极差,必须拆除。总结出火灾后厂房主体结构鉴定方法,为同类火灾鉴定提供参考意见。 相似文献
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为了研究煤中可溶有机质的存在方式与溶出行为,采用石油醚和CS2两种溶剂对徐州镜煤进行分级分次萃取,并以FTIR对各次萃取物进行了分析.结果表明:两种溶剂萃取物重要基团FTIR吸收峰随时间的变化关系均呈波形曲线变化规律;石油醚萃取时溶出的主要是煤中以游离态存在的可溶分子,脂肪族成分和含OH(-NH)的成分是其主要产物,且均以中、长链的成分为主;而CS2萃取除溶出游离态的可溶分子外,还可以渗入煤孔隙中溶出孔隙内的可溶分子,且可溶物中有大量的某种特定链长的脂肪族成分存在,而含OH(-NH)的成分则以短链的为主. 相似文献
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以CS2为溶剂对童亭暗煤进行了按时间段分次取样的溶剂萃取,采用GC/MS对各次萃取物进行了定性分析,并与童亭亮煤和童亭丝炭的分析进行了比较.结果表明:童亭暗煤中部分化合物溶出时刻具有较高的选择性,即较大微孔中的分子量大的化合物首先溶出,而较小微孔中的分子量小的化合物后期溶出,极性化合物溶出时刻既受微孔大小也受极性强弱影响,但一般是延迟溶出;以细粒分散于有机质基质中的矿物质对游离态化合物的溶出有延迟作用;显微亚组分的不同将决定微孔嵌入态小分子的组成和数目分布,结构镜质体孔隙多较大,不利于对小分子的吸附嵌入,但可有游离态小分子装填;无结构镜质体孔隙多呈微孔分布,对小分子的嵌入较有利;当以微孔嵌入态存在时,长链烷烃溶出顺序总体上是高碳烷烃→中碳烷烃→低碳烷烃. 相似文献
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江春 《沈阳工程学院学报(自然科学版)》2008,4(4)
UML2.0OCL是基于一阶谓词逻辑和集合论的形式化语言,用它对UML类图进行条件约束后,类图便具备了严格的语法和精确的语义,同时也具备了演绎验证的基本条件.但由于目前的建模工具还无法对缺乏精确语义的UML类图进行有效的演绎验证,因此提出了将带OCL约束的UML类图通过Object—Z进行形式化描述的方法,这样便可以充分利用Object—Z强大的演绎验证能力来验证UML类图的正确性和是否具有某种性质等。 相似文献