基于全局?局部特征和自适应注意力机制的图像语义描述算法

为了探究图像底层视觉特征与高层语义概念存在的差异,提出可以确定图像关注重点、挖掘更高层语义信息以及完善描述句子的细节信息的图像语义描述算法. 在图像视觉特征提取时提取输入图像的全局-局部特征作为视觉信息输入,确定不同时刻对图像的关注点,对图像细节的描述更加完善;在解码时加入注意力机制对图像特征加权输入,可以自适应选择当前时刻输出的文本单词对视觉信息与语义信息的依赖权重,有效地提高对图像语义描述的性能. 实验结果表明,该方法相对于其他语义描述算法效果更有竞争力,可以更准确、更细致地识别图片中的物体,对输入图像进行更全面地描述;对于微小的物体的识别准确率更高.     

思维进化机器学习计算法的生料动态质量控制

提出了基于思维进化机器学习计算法的生料动态质量控制方法.生料动态质量控制系统能够根据生产情况,实现最佳生料质量动态控制,回绕生料最佳质量指标(KH、SM、AM)调整入磨生料配比,直接控制出磨生料的率值和出磨生料的含煤量.控制系统可实现生料磨机负荷专家控制以及配料环节的智能控制,使磨机处于最佳负荷工作状态.生料动态质量控制系统应用于现场取得了令人满意的控制效果.     

基于压缩感知的设备多源信息传输与分类算法

针对选煤厂设备种类繁多、监测点分散的特点,提出了一种基于压缩感知的设备多源信息无线传输与分类算法。通过构建一种多跳信息传输模型,将信息传输问题转换为多路测量信号的压缩感知问题,将测量矩阵获取问题转化为多跳信息传输模型的路由问题。针对所获得的测量矩阵存在较大相干性、影响信号重构效果问题,将随机路由的思想引入路由构建当中,提出了一种随机动态自组织路由算法。为了解决重构后的信号时域特征难以对故障类型进行精确分类的问题,针对重构信号,引入了一种新的时域特征——振动信号的全变分,并通过补偿距离评估算法(CDET)验证了引入指标的优越性。通过选煤厂实测数据分析表明,所提多源信息传输与分类算法在提高监测数据实时传输效率情况下,能够有效提高故障识别精度。     

基于多特征语义匹配的知识库问答系统

知识库问答(KBQA)任务主要目的在于精确地将自然语言问题和知识库(KB)中的三元组进行匹配。传统的KBQA方法通常专注于实体识别和谓语匹配,实体识别的错误会导致错误传播从而无法得到正确的答案。针对上述问题提出一种端到端的解决方案直接匹配问题和三元组,该系统主要包含候选三元组生成和候选三元组排序两个部分来实现精确问答。首先通过BM25算法计算问题和知识库中三元组的相关性生成候选三元组;然后通过多特征语义匹配模型(MFSMM)进行三元组的排序,即用MFSMM分别通过双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)和卷积神经网络(CNN)实现语义相似度和字符相似度的计算,并通过融合来对三元组进行排序。该系统在NLPCC-ICCPOL 2016KBQA数据集上的平均F1为80. 35%,接近了现有最好的表现。     

徐州矿区测量控制网坐标系统及其换算

介绍了徐州矿区存在的两个不同测量控制网，论述了两种不同测量控制网中三角点坐标的换算问题，并给出新旧两种坐标控制网的坐标换算元素，可供我国具有类似问题的矿区参考。     

农发水保项目建设与渭北旱塬社会经济发展探析

渭北旱塬区水土流失严重、干旱少雨,恶劣的生态环境严重地制约了当地社会经济发展,农业综合开发水土保持项目建设对改善当地生态环境、提高人民生活水平、促进当地经济发展具有重要作用。文章以渭北旱塬区的合阳县为例,通过分析存在的问题,对渭北旱塬区社会经济发展对农业综合开发水土保持项目的建设需求和紧密关系进行了探讨,从五个方面对项目建设与后续管护提出解决对策,以促进项目更好地服务于渭北旱塬社会经济发展。     

论感知矿山物联网与矿山综合自动化

系统分析了感知矿山物联网与矿山综合自动化的关系及区别,从矿山综合自动化的概念、实施案例出发,讨论矿山综合自动化建设与运行10余年来的成果,并总结了其存在的问题：感知手段传统单一,缺乏泛在感知网络,重硬集成,轻软集成,多学科交叉不够以及标准建设不足等。而感知矿山物联网技术正是解决这些问题的有效方法,提出了矿山物联网建设的主要内容为网络平台、应用平台、3个感知核心内容（人员感知、设备感知、灾害感知）和应用系统4个方面。指出综合自动化是矿山物联网的基础,矿山物联网是综合自动化概念的升华。