物流中心选址问题的二元语义决策方法

为了有效避免语言评价中信息的损失和扭曲,从而提高物流中心选址的准确性,在层次分析法中引入三角模糊数,将各评价指标量化,提出一种二元语义决策选址方法.给出二元语义评价的方法与步骤,并通过物流中心选址的算例分析说明该方法的合理性.     

深度神经网络图像语义分割方法综述

图像语义分割是计算机视觉领域近年来的热点研究课题,随着深度学习技术的兴起,图像语义分割与深度学习技术进行融合发展,取得了显著的进步,在无人驾驶、智能安防、智能机器人、人机交互等真实场景中应用广泛。首先对应用于图像语义分割的几种深度神经网络模型进行简单介绍,接着详细阐述了现有主流的基于深度神经网络的图像语义分割方法,依据实现技术的区别对图像语义分割方法进行分类,并对每类方法中代表性算法的技术特点、优势和不足进行分析与总结。之后归纳了图像语义分割常用的大规模公共数据集和性能评价指标,并在此基础上对经典的语义分割方法的实验结果进行了对比,最后对语义分割领域未来可行的研究方向进行展望。     

开放领域知识图谱问答研究综述

知识图谱问答是通过处理用户提出的自然语言问题,基于知识图谱的某种形式,从中获取相关答案的过程.由于知识规模、计算能力及自然语言处理能力的制约,早期知识库问答系统被应用于限定领域.近年来,随着知识图谱的发展,以及开放领域问答数据集的陆续提出,知识图谱已用于开放领域问答研究与实践.以技术发展为主线,对开放领域知识图谱问答进行综述.首先,介绍五种基于规则模板的开放领域知识图谱问答方法:传统语义解析、传统信息检索、三元组匹配、话语模板和查询模板,这类方法主要依赖人工定义的规则模板完成问答工作.其次,描述五种基于深度学习的方法,这类方法采用神经网络模型完成问答过程的各类子任务,包括知识图谱嵌入、记忆网络、基于神经网络的语义解析、基于神经网络的查询图、基于神经网络的信息检索.接着,介绍开放领域知识图谱问答常用的4个通用领域知识图谱和11个开放领域问答数据集.随后,按照问题的难易程度选择3个经典问答数据集比较各问答系统的性能指标,对比不同方法间的性能差异并进行分析.最后,展望开放领域知识图谱问答的未来研究方向.     

基于BIM的钢筋骨架语义设计点云自动生成算法

当前预制构配件钢筋骨架质量检查主要依靠人工,存在效率低、容易出错的问题。建筑信息模 型(BIM)、三维重建等技术为改进预制构配件钢筋骨架质量检查方法提供可能。运用这些技术时,有必要由钢 筋骨架 BIM 模型生成可区分每根钢筋的点云。为此,提出了语义设计点云的概念,并构建了基于 BIM 的钢筋 骨架语义设计点云自动生成算法。该算法首先从钢筋骨架 BIM 模型中提取每根钢筋并分别存储于不同的文件, 然后对每根钢筋所在文件进行格式转换,接着生成每根钢筋的语义设计点云,最后基于每根钢筋的语义设计点 云生成钢筋骨架语义设计点云。分别用简单钢筋骨架和复杂钢筋骨架对基于 BIM 的钢筋骨架语义设计点云自 动生成算法进行实验验证,结果表明,该算法能够自动并快速地生成准确的钢筋骨架语义设计点云。      

微信息大数据粗糙集的近似约简

为了应对微信息舆情数据的格式复杂、价值稀疏和收集困难等大数据处理技术难题,基于隐含语义分析和粗糙集近似约简理论,设计微信息的数据区间值集和近似匹配分类算法.在不影响数据主要关联关系的原则下,提炼核心属性、消减次要属性,实现一种微信息异常主题倾向的发现方法.结果表明,该近似约简算法能在完成微信息兴趣倾向主题分类的前提下,将数据集属性大幅度缩减,提高微信息的信息挖掘效率,为微信息大数据舆情处理工作提供了新的思路和案例.     

基于语义扩展度的中文分词交叉歧义处理方法

提出一种歧义字段与其所在句子语义联系为依据的中文分词交叉歧义处理方法。该方法模拟人浏览句子按照语义和词语相关度寻找消歧证据的经验,通过比较计算歧义字段与整个句子的语义相似度和语义相关度,提出基于语义扩展度的中文分词交叉歧义处理算法,进而提高分词准确率,与经典的ICTCLAS分词系统相比,切分准确率和召回率均有很大提高。     

基于卷积神经网络和语义相关的协同显著性检测

针对目前协同显著性检测方法中存在的语义特征类相差悬殊的物体被误检测为协同对象等问题,提出了一种基于卷积神经网络和语义相关的协同显著性检测算法CSCCD。首先,采用引导超像素滤波方法对SLIC分割出的超像素区域和DSS生成的显著性区域进行处理,清晰地显示了目标边界轮廓;然后使用Mask R-CNN提取语义特征,给出了图像语义特征和语义一致性的定义,并针对提取语义特征过程中出现的同一语义类别的物体在不同形态下被检测为不同语义类别的问题,提出了图像组语义相关类的概念,在此概念的基础上定义了图像组语义关联类,解决了多幅图像的语义关联问题;最后融合显著性检测区域和图像组语义一致性区域得到协同显著性检测结果。在公开基准数据集上的实验结果表明,该算法能够有效凸显目标整体及轮廓,在客观量化方面的综合性能有明显提升。     

基于用户分层的手持工具感知差异的研究

为探索设计者、供应商和终端用户对手持工具的感知差异,以钳子为研究对象,进行视觉感官试验、触觉感官试验和操作体验测试,运用因子分析法和方差分析法进行对比分析,得出用于钳子评价的语义因子,发现设计者和终端用户对钳子的可用性和便携性方面的感知差异较显著,在使用前后的复杂性和弹性的评价差异较大。     

基于LDA和word2vec的英文作文跑题检测

针对目前国内的英语作文辅助批阅系统缺少准确而高效的跑题检测算法的问题,提出了一种结合LDA和Word2vec的跑题检测算法。该算法利用LDA模型对文档建模并通过Word2vec对文档训练,利用得到的文档主题和词语之间的语义关系,对文档中各主题及其特征词计算概率加权和,最终通过设定合理阈值筛选出跑题作文。实验中通过改变文档的主题数而得到的不同F值,确定了最佳主题数。实验结果表明所提出的方法比基于向量空间模型的方法更具有效性,可以检测到更多的跑题作文并且准确率较高,F值达到89%以上,实现了作文跑题检测的智能化处理,可以有效地应用在英语作文教学中。     

不确定环境下考虑群体冲突与指标关联的应急群决策EI北大核心CSCD

针对不确定环境下的应急群决策问题,提出一种新的基于语义信息的考虑群体冲突与指标关联的应急群决策模型。利用自由语义信息与可能性分布—犹豫模糊语言集刻画并处理不确定信息;提出一种基于可能性分布—犹豫模糊语言集的群体意见冲突检测与调整算法,降低了专家群体的意见冲突水平;提出一种新的基于决策试验和评价实验室与网络层次分析方法的指标关联权重确定方法;考虑决策专家的风险偏好,提出一种基于前景理论的逼近理想解排序算法。以某高铁车站应对大量旅客滞留突发事件为例,验证了所提模型的有效性与科学性。