基于图卷积神经网络的隐式篇章关系识别

隐式篇章关系识别是篇章关系识别的子任务,其挑战性在于难以学习到具有丰富语义信息和交互信息的论元表示。针对这一难点,该文提出一种基于图卷积神经网络(Graph Convolutional Network,GCN)的隐式篇章关系分类方法。该方法采用预训练语言模型BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)编码论元以获取论元表示,再分别拼接论元表示和注意力分数矩阵作为特征矩阵和邻接矩阵,构造基于图卷积神经网络的分类模型,从而根据论元自身信息以及交互信息对论元表示进行调整,以得到有助于隐式篇章关系识别的论元表示。该文利用宾州篇章树库(Penn Discourse Treebank,PDTB)语料进行实验,实验结果表明,该方法在四大类关系上分类性能优于基准模型BERT,且其在偶然(Contingency)关系和扩展(Expansion)关系上优于目前先进模型,F₁值分别达到60.70%和74.49%。     

基于LAAE网络的跨语言短文本情感分析方法

跨语言短文本情感分析作为自然语言处理领域的一项重要的任务, 近年来备受关注. 跨语言情感分析能够利用资源丰富的源语言标注数据对资源匮乏的目标语言数据进行情感分析, 建立语言之间的联系是该任务的核心.与传统的机器翻译建立联系方法相比, 迁移学习更胜一筹, 而高质量的跨语言文本向量则会提升迁移效果. 本文提出LAAE网络模型, 该模型通过长短记忆网络(LSTM)和对抗式自编码器(AAE)获得含上下文情感信息的跨语言向量, 然后利用双向GRU (Gated Recurrent Unite)进行后续情感分类任务. 其中, 分类器首先在源语言上进行训练,最后迁移到目标语言上进行分类任务. 本方法的有效性体现在实验结果中.     

非自衡化工生产过程的PID控制解析设计

针对非自衡化工过程难以控制及所得控制器参数调节无规律可循的问题,为提高过程控制品质,通过设计跟踪给定值控制回路和抑制干扰控制回路来实现非自衡化工过程的控制;利用最优控制理论、Taylor近似,设计得到的跟踪给定值控制器和抑制干扰控制器其PID参数可解析给出,每个控制器只有唯一的调节参数且两个回路的参数调节相互独立,最后定性分析了闭环控制系统的稳定性,仿真结果表明基于该控制系统可有效实现非自衡化工过程的控制。     

基于卷积自编码神经网络的航空发动机轴承故障诊断方法研究

航空发动机轴承早期故障多是由于裂纹、疲劳剥落和保持架损坏造成的,这类型的故障在发动机振动信号中均会产生瞬时的冲击;但是,在早期故障中,振动信号由于夹杂过多部件耦合激励,缺陷冲击信号很难辨识,早期故障诊断十分困难;采用了基于卷积自编码网络的航空发动机轴承早期冲击故障特征提取方法,通过分析信号中冲击成分的周期性,利用卷积自编码网络的平移不变学习特性,自动捕获信号中的周期成分,将信号分解为由卷积核重构的多个特征分量,实现信号特征分量的自学习,考虑到峭度指标对信号冲击成分描述的特点,使用峭度指标作为最优特征分量的选取指标,进而实现早期冲击故障特征的提取;最后利用仿真数据和轴承数据验证了该方法的有效性.     

基于栈式降噪自编码器的发酵过程回归建模

精确有效的发酵过程模型不仅能够定量揭示过程信息间的关联,实现对难以实时监测变量的预测,而且是进一步控制和优化的前提;基于数据驱动的发酵过程建模方法得到了广泛研究与应用,然而其仅考虑发酵过程的非线性特征和数据具有多采样率的特点,忽略了过程数据中测量噪声对模型的影响;为此,提出基于栈式降噪自编码器的发酵过程回归建模方法,该方法不仅具有较强的非线性拟合能力,半监督的学习策略也能够充分挖掘发酵过程中的所有数据信息,同时可以从含噪声的过程数据中提取出鲁棒性的特征,使模型具有噪声适应性;通过青霉素仿真对比实验结果表明,该模型的预测性能更好.     

基于NAR神经网络的船舶运动姿态短期预测

船舶在海上作业的过程中,不可避免地会受到风浪的扰动影响,风浪扰动可以分解到船舶运动的六个自由度上,而船舶的六自由度运动是一个复杂的非线性过程.借助预测算法可以对船舶短时间后的运动状态进行预测,从而更好辅助在船舶上的工作活动.为了提升船舶运动姿态的预测精度,建立了非线性自回归(NAR)神经网络模型,并利用NAR模型对船舶运动姿态进行预测仿真,将仿真结果与AR预测法的结果进行对比.仿真结果分析表明,基于NAR神经网络模型的预测算法与传统的基于AR模型的预测算法相比,精度更高,更具有实用价值.     

一种深度降噪自编码器的语音增强算法

依据带噪语音中不同类型语音分段(segment)对语音整体的可懂度影响不同,提出了一种基于语音分段来分类训练深度降噪自编码器(DDAE)的语音增强算法.该算法使得DDAE模型在尽可能减小Dropout所引入的扰动对带噪语音噪声特性破坏的同时,提高了对带噪语音可懂度关键分段(中均方根分段)语音特性学习的鲁棒性,提高了增强语音的可懂度.实验结果表明,该算法较现有方法提高了增强语音可懂度的NCM值.     

自步稀疏最优均值主成分分析

主成分分析(PCA)是一种无监督降维方法。然而现有的方法没有考虑样本的差异性,且不能联合地提取样本的重要信息,从而影响了方法的性能。针对以上问题,提出自步稀疏最优均值主成分分析方法。模型以 $ {{L}_{{2,1}}}$ 范数定义损失函数,同时用 $ {L_{{\rm{2,1}}}}$ 范数约束投影矩阵作为正则化项,且将均值作为在迭代中优化的变量,这样可一致地选择重要特征,提高方法对异常值的鲁棒性;考虑到训练样本的差异性,利用自步学习机制实现训练样本由“简单”到“复杂”的学习过程,有效地降低异常值的影响。理论分析和实验结果表明,以上方法能更有效地降低异常值对分类精度的影响,提高分类精度。     

基于SOFM和BP短期负荷预测方法

基于以自组织特征映射神经网络(Self-organizing feature map,SOFM)先聚类、神经网络再预测的模型以往多用在对疾病、天气方面的预测,由此提出了一种以SOFM与误差反向传播算法的神经网络(Back Propagation,BP)相组合应用为基本原理的短期电力负荷预测的组合模型。该模型主要基于SOFM网络的主要特性聚类,预先将训练样本集采取聚类分析,对其分为具有相似数据的若干子类,再根据每一子类构造一个BP网络模型。利用内蒙古自治区某市的实际日平均负荷数据进行仿真,证明了本文方法的有效性。     

前坪水库安山玢岩洞室围岩稳定分析

围岩稳定性是地下建筑物安全和使用首要的考虑条件,同时制约工程建设、影响后期建筑物运行安全。洞室围岩失稳是一个受诸多因素影响和制约的复杂过程。在阐述前坪水库泄洪洞围岩基本特性的基础上,简要分析围岩应力分布的特点、应力重分布规律以及围岩变形破坏的因素,运用等效内力计算及现场监测手段,找出工作区围岩应力重分布后应力最大部位,明确了洞室衬砌设计的关键部位。工作区监测资料反映围岩位移变化符合"破坏—支护—平衡"的规律,同时位移曲线也呈现出较为明显的S形曲线走势,根据位移曲线可确定初期喷锚支护后围岩应力重分布达到新平衡的时机,达到了充分发挥围岩自承能力的目的。