一种多地球物理特征匹配自主导航方法

针对地球物理场具有多个特征和匹配可操作性较强的特点,文中提出了一种多地球物理特征匹配的自主导航方法,研究了导航方法的实现方式和对应的匹配算法。导航方法通过同步测量航迹上的地磁场的多个特征和重力梯度,采用固定点数的滑动窗口构造测量序列后与基准图匹配,最后对匹配结果做融合,得到实时位置信息。匹配算法设计了基于"初始位置+初速度+加速度"实值编码的遗传算法作为搜索策略,采用平均平方差准则(MSD)作为每个特征的匹配相似性度量,并使用加权最大值原则融合所有特征的相似性度量。最后由仿真算例验证了方法的可行性,表明了导航方法具有良好的匹配精度,可用于低空、低速运动载体的导航。     

不平衡数据集上的文本分类特征选择新方法*

为了有效消除声发射信号中的噪声,将广义S变换滤波方法应用于声发射信号去噪,分别采用广义S变换中的充零法、基于带通滤波器设计滤波算子法以及时频滤波法进行滤波比较,针对信号的不同时频特性设计了相应的时频滤波算子。结果表明,基于S变换的三种时频滤波法对声发射信号的去噪均有较好的效果,克服了传统滤波方法滤波因子不能随时间、频率变化而变化的缺陷。其中时频滤波法在高信噪比和低信噪比情况下都能更好地去除噪声,可以满足信号处理的要求。     

混合匹配规则的否定选择算法

针对目前基于免疫的检测器生成算法中,匹配规则单一造成的检测器质量低下的问题,提出一种基于混合匹配规则的否定选择算法,采用海明距离整体匹配的各段内R连续比特匹配的否定选择算法,即混合匹配否定选择算法,对算法的性能进行了分析．实验结果表明,该算法能够高效地产生所需要的检测器,提高了检测率,且降低了误报率．     

MS-DOC文件文本提取研究

关键词搜索广泛应用于情报分析、搜索引擎和计算机取证,对MS DOC文件进行关键词搜索可能漏判,明明存在的关键词却找不到。微软复合文档结构由一系列流组成,流以扇区为单位存储,通过目录结构和扇区分配表对流及其存储空间进行管理。MS DOC文件中的文本存储在WordDocument流中,文本存储不一定连续,通过Table流记录分块情况。关键词可能跨越不相邻扇区,即使在相邻扇区,一个关键词可能一部分是压缩存储,另一部分是非压缩存储,这些都是关键词搜索漏判的原因。根据Table流中的分块信息提取WordDocument流中的文本,并统一编码格式,进而进行关键词搜索,就可以避免漏判。     

面向新一代智能电表的微电流指纹自动配对技术

针对智能电表与表后断路器大多依赖人工掌机扫码进行配对,配对过程过度依赖人工,成本高,且容易发生误配对串户等问题,提出了面向新一代智能电表的微电流指纹自动配对技术。该技术通过在蓝牙断路器内置开关电容模块和编码电路,将配对特征码信息调制成无功电流信号,利用电力线传输至智能电表,并与蓝牙断路器广播发送的配对特征码信息进行比对,从而实现智能电表与表后断路器的自动配对。该配对过程无需依赖人工,极大地降低了人工成本,提高了配对的准确性。最后,实验验证了所提的微电流指纹自动配对技术的正确性和有效性。     

基于IMU与激光雷达紧耦合的混合匹配算法

针对线、面特征匹配的激光雷达测距与地图构建算法(Lightweight and Ground-Optimized Lidar Odometry And Mapping,LeGO-LOAM)在自动导引运输车(Automated Guided Vehicle,AGV)室内室外实时建图与定位时,易出现激光里程计累积误差大和旋转估计不准确等问题,本工作采用惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)与激光雷达紧耦合的LeGO-LOAM算法,通过IMU为激光雷达提供的初始位姿信息,构建IMU与激光雷达联合误差函数,实现位姿共同迭代优化.其中,对于室外结构化信息较少时,在点对点的迭代最近点算法(Iterative Closest Point,ICP)较高定位精度的基础上,结合LeGO-LOAM算法和ICP算法互补性,进一步提出基于IMU与激光雷达紧耦合的混合匹配算法:当环境中结构信息较多时,激光里程计采用LeGO-LOAM算法,而当环境中结构化信息较少时采用ICP算法.实验结果表明,基于IMU与激光雷达紧耦合的混合匹配算法可有效降低激光里程计相对位姿误差和累积误差,提高AGV小车定位精度以消除部分地图重影.     

A small samples training framework for deep Learning-based automatic information extraction: Case study of construction accident news reports analysis

Knowledge management is crucial for construction safety management. Widely collected and well-organized safety-related documents are recognized to be significant in raising the workers' security awareness and then to prevent hazards and accidents. To improve document processing efficiency, automatic information extraction plays an important role. However, currently, automatic information extraction modeling requires large scale training datasets. It is a big challenge for the engineering industry, especially for the fields which heavily rely on the experts’ knowledge. Limited data sources, and high time and labor costs make it not practical to establish a large-scale dataset. This work proposed a natural language data augmentation-based small samples training framework for automatic information extraction modeling. With the designed cross combination-based text data augmentation algorithm, the deep neural network can be employed to build up automatic information extraction models without large-scale raw data and manual annotations. Characters semantic coding is employed to avoid word segmentation and make sure that the framework can be utilized in different writing language systems. The BiLSTM-CRF model is adopted as the detection core to conduct character classification. Through a case study of two independent accident news report datasets analysis, the proposed framework has been validated. A reliable and robust automatic information extraction model can be established, even though with small samples training.     

基于深度学习的文本分类技术研究进展

随着深度学习技术的快速发展,许多研究者尝试利用深度学习来解决文本分类问题,特别是在卷积神经网络和循环神经网络方面,出现了许多新颖且有效的分类方法。对基于深度神经网络的文本分类问题进行分析,介绍卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等方法在文本分类中的应用和发展,分析多种典型分类方法的特点和性能,从准确率和运行时间方面对基础网络结构进行比较,表明深度神经网络较传统机器学习方法在用于文本分类时更具优势,其中卷积神经网络具有优秀的分类性能和泛化能力。在此基础上,指出当前深度文本分类模型存在的不足,并对未来的研究方向进行展望。     

基于数据挖掘的航空装备故障成品预测模型

因航空装备系统复杂度高,故障成因复杂,在保障时根据故障现象判断故障成品的难度很大,同时大量的历史故障记录数据未能有效利用.通过分析航空装备成品故障记录的特点,提出了一种基于数据挖掘的航空装备故障成品预测模型.该模型将历史故障记录数据作为输入,通过文本聚类将大量故障描述聚类得到故障现象簇,并建立"故障现象"与"故障成品"之间的多对多关系,提出了故障成品概率分布算法,并通过匹配新发生故障现象与故障现象簇,计算出故障成品概率分布.实验验证结果表明,该模型可有效地根据故障描述预测可能发生故障的成品的概率分布,且预测准确率可随数据量的增加而提高,满足实际保障需求.     

基于动态注意力和多角度匹配的答案选择模型

针对当前主流神经网络在处理答案选择任务时无法同时满足句子的充分表示以及句子间信息充分交互的问题,提出了基于动态注意力和多角度匹配（DAMPM）的答案选择模型。首先,调用预训练语言模型的嵌入（ELMo）获得包含简单语义信息的词向量;接着,在注意力层采用过滤机制有效地去除句子中的噪声,从而更好地得到问句和答案句的句子表征;其次,在匹配层同时引入多种匹配策略来完成句子向量之间的信息交互;然后,利用双向长短期记忆（BiLSTM）网络对匹配层输出的句子向量进行拼接;最后,通过分类器来计算拼接向量的相似度大小,从而得到问句和答案句之间的语义关联。在文本检索会议问答（TRECQA）数据集上的实验结果表明,与基于比较聚合框架的基线模型中的动态滑动注意力网络（DCAN）方法相比,DAMPM在平均准确率均值（MAP）和平均倒数排名（MRR）两个性能指标上均提高了1.6个百分点。在维基百科问答（WikiQA）数据集上的实验结果表明,DAMPM相较DCAN在两个性能指标上分别提高了0.7个百分点和0.8个百分点。所提DAMPM相较于基线模型中的方法整体上有更好的性能表现。