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为进一步提升英语翻译机器人在交互过程中的翻译准确度,提出一种基于多传感器数据的虚拟现实交互自动化系统。首先,通过多种传感器采集用户的交互行为,并通过基于k最近邻算法与情景记忆的持续学习算法(简称KNN-EMAR算法)挖掘用户行为中的情感信息;再将情感信息以标签的形式融入待翻译的源语言的文本信息中,从而通过情感标签提高翻译机器人对用户表述内容的理解程度,提高英语翻译机器人翻译结果的准确度;最后利用虚拟现实技术,将用户交互行为转换为动画,并以用户交互动画+翻译语音的形式展示翻译结果。结果表明,KNN-EMAR算法可从用户交互行为中精准地挖掘出用户情感信息,且挖掘准确率可达到99.23%;情感信息的加入,使英语翻译结果的BLEU指标值和METEOR指标值得到明显提升,具有更好的英语翻译准确度;该系统可正常运行,输出用户交互动画+翻译语音的翻译结果,在跨语言教学中具有一定的实际意义。 相似文献
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加权灰色与加权统计模型在边坡变形预测中的应用研究 总被引:4,自引:0,他引:4
利用实测变形数据建立监测模型对边坡变形规律进行预测是工程安全监测中的重要手段。对于长期发展变化的变形来说,新、旧信息反映的规律通常会有所不同,充分合理利用新的实测信息是实时掌握边坡状态、预测下一阶段趋势的必要工作。以加权的方法增强新的监测信息的作用,适当削弱旧信息的作用,比较选取权形式,对相应的变形加权回归模型和加权灰色模型进行建模分析,其预测效果比不加权模型有较明显改善。并通过权重的改变对模型的拟合、预测结果进行了比较,总结其规律,提出了使用建议。 相似文献
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为掌握海堤状态量的变化规律并进行有效预测、评判,在对海堤渗压效应量和影响因素分析的基础上,给出了监测模型的影响因子基本形式,采用统计理论和广义回归神经网络(GRNN)分别建立了分析预测模型,对两种模型的建模原理、模型中影响因素及模型效果等方面进行了比较,可为复杂的海堤状态的安全监控提供参考. 相似文献
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灰色模型在岩体线法变形测量中的应用 总被引:12,自引:4,他引:8
线法测量是一种有效的岩体内部变形监测手段, 通过每隔一定间距设置测量标点, 能获得被监测体监测线上多处变形值。为更好地应用这些监测数据, 使该方法更好地服务于工程建设, 将灰色模型( GM) 应用到线法测量数据的分析中, 利用该测量方法的特点, 通过模型掌握被监测体内部变形分布情况并加以外延预测, 掌握监测孔(线) 穿过的关键部位的位移动态, 预测变形最大值。采用三峡工程永久船闸北坡线法变形监测资料, 对上述方法进行验证,表明这些方法合理可行。 相似文献
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高坝基岩多点变形监测的GRNN模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为有效地进行大坝基岩多测点变形分析预测,在既有的大坝变形安全监测数学模型结构基础上,利用广义回归神经网络(GRNN)良好的非线性拟合能力建立变形预测模型,并针对高坝基岩多点位移计监测的实际情况,以多个测点的变形量为分析对象,在利用历史变形资料进行训练后实现多点变形预测。实例计算与比较结果表明,GRNN模型计算快、精度高,是进行多测点非线性变形监测预报的有效工具。 相似文献
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