跨模LDA融合的多模态数据主题分析方法

随着互联网的高速发展,社会大众可以通过网络对医疗事件以及医患关系自由地发表个人意见和观点言论,这对于引导公众正确的价值导向有着重大研究意义.然而,仅考虑单模态数据的主题分析算法不能精准地把握整个舆情事件的真相,存在主题提取不准确、个人情感先入为主等问题.提出一种基于LDA的多模态数据主题分析算法MD＿LDA(multimodal data topic analysis based on LDA).通过对各模态主题分析结果进行决策级融合来计算多模态的主题分析结果,进而解决传统方法对多模态数据考虑不全面的缺陷.实验结果表明,针对多模态舆情事件,在主题词的提取效果上,所提出的MD＿LDA算法优于单一模态数据进行主题分析的算法.而相对于传统的关键词提取算法TF＿IDF与TextRank和MD＿LDA算法的准确率以及主题词提取效率均有所提高,验证了结合多模态数据进行主题分析的MD＿LDA算法的有效性.     

箱型钢结构井架制作工艺

主要从前期准备、下料、组对、焊接、防腐等几个方面详细阐述了大型钢结构箱形井架的制作工艺及质量控制措施,该工艺既保证了井架的整体拼接尺寸,同时又保证了井架的焊接质量及焊接变形,取得了一定经济效益。     

300 MW机组循环流化床锅炉选择性非催化还原系统模拟及优化研究

通过模拟300 MW机组循环流化床（CFB）锅炉的选择性非催化还原（SNCR）脱硝过程,研究了反应温度、氨氮摩尔比、还原剂雾化粒径、还原剂喷射速度等对SNCR脱硝效果的影响,并对某电厂300 MW机组CFB锅炉的SNCR脱硝系统进行了优化。结果表明:在800~ 1 000 ℃的反应范围内,随着温度和氨氮摩尔比的升高,脱硝效率随之提高;还原剂雾化粒径的增加和喷射速度的提高对脱硝效率提升的幅度很小;某300 MW机组CFB锅炉SNCR系统及运行参数优化后,锅炉在3个典型负荷下均实现了NOx的超低排放,最大脱硝效率达到了74.2%。     

基于干冰低温冷却的大进给铣削TC4钛合金刀具磨损研究

针对TC4钛合金切削加工过程中刀具易磨损、加工效率低等问题,以干冰为冷却媒介对TC4钛合金进行大进给铣削加工,以提高TC4钛合金的切削加工效率,降低刀具磨损。研究了不同冷却方式下的TC4钛合金大进给铣削过程中铣削速度对刀具耐用度的影响规律和干冰低温冷却方式下刀刃形状和刀具材质对刀具耐用度的影响;分析了干冰低温冷却方式下的不同铣刀刀具的磨损特征,明晰了干冰低温冷却大进给铣削TC4钛合金时的刀具磨损机理。研究结果表明,干冰低温冷却可以抑制大进给铣削时的刀具磨损,提高刀具耐用度。此外,圆弧刃三角形刀片比四边形刀片更适合高速大进给铣削。     

DMF回收过程专家区域协调控制系统设计

针对工业二甲基甲酰氨（DMF）回收装置,设计了以专家推理思想为基础的区域专家协调控制系统（RECCS）,它以西门子S7-300PLC组成的集散控制系统为基础,改进原有的回收工艺,增加智能控制器,能根据系统中的采集变量判断各个区域所处状态, 并且总体考虑了各个区域的参数关联问题。该控制系统根据专家知识协调控制区域内的PID控制器,能够实现DMF回收过程全自动监测与控制,通过建模仿真和现场的运行证明了专家协调控制系统的有效性,可以很方便的与现有DCS集成为智能控制系统,具有广泛的发展前景。     

基于扩展关联规则的中文非分类关系抽取

提出一种扩展的关联规则法用于抽取中文非分类关系,在利用普通关联规则抽取出非分类关系概念对后,通过语言学规则抽取相应的非分类关系名称。该方法克服了普通关联规则法无法得出具体非分类关系名称的缺点,能够确定非分类关系的定义域和值域。实验结果表明仅使用扩展的关联规则法进行非分类关系抽取即可完成任务,无须对概念对与＂谓语＂动词之间的紧密程度进行验证。     

密钥提取中降低初始不一致率的预处理方法

在密钥生成过程中,传统量化算法会导致量化结果初始不一致率较高,从而降低最终的密钥生成速率。为解决该问题,提出一种基于奇偶校验的预处理方法。合法双方对量化比特进行合理分组,交互每组的奇偶校验位,且双方同时删除校验位不一致的分组。仿真结果表明,该方法能降低初始序列的不一致率,进而提高后端信息协商的效率,特别是当初始不一致率较高时性能改善明显,如当初始不一致率为0.26时,采用该预处理方法的剩余比例较未采用该预处理方法提高近9倍。     

基于上下文的普适计算角色访问控制模型

针对普适计算访问控制上下文感知的特点,分析了现有扩展RBAC模型的不足,提出了基于上下文的角色访问控制模型(CRBAC).模型定义了可执行角色集,引入由时间状态,位置信息、用户信任值组成的上下文信息,由上下文信息激活可执行角色集,并以此代表用户最终获得的权限,这样用户就只能在一定的上下文中才可以执行某个角色的某个权限,实现了细粒度的动态授权.然后分别对此模型下单用户和多用户的访问控制过程进行了描述,最后利用有限状态机验证了模型的安全性.     

基于Map-Reduce的海量数据高效Skyline查询处理

Skyline查询已成为现今数据库和信息检索领域的研究热点之一,伴随着人类可以采集和利用的数据信息的急剧增长,使得如何处理海量数据的Skyline查询成为急需解决的问题.近年来兴起的Map-Reduce编程框架能够有效地处理基于海量数据的应用,该文是研究如何运用Map-Reduce编程框架解决海量数据的Skyline查...     

基于数据流的BIRCH改进聚类算法

数据流管理作为一种新兴课题正在逐渐受到国内外广大研究学者的重视,数据流聚类是其中的一个重要研究领域。论文基于BIRCH聚类算法,提出了一种M-BIRCH聚类算法,克服了BIRCH算法对非球形的聚类效果不佳等缺点。实验结果证明,M-BIRCH聚类算法在聚类质量上比BIRCH有较大提高。