以课程设计为中心的排水工程课教学改革初探

排水工程是给排水科学与工程专业的一门专业核心课程,剖析了以排水工程课程设计为核心的课程教学模式改革,阐述了培养学生实践应用能力和创新能力的一些具体教学方法。     

基于聋人案例的空间隐喻语义认知计算

我们从心理语言学的角度,对空间隐喻进行相似性分类和计算,使用多维量表和聚类方法,以聋人为被试分别进行了两个实验。实验结果表明,聋人为实现空间隐喻理解的计算,使用了地形空间和语法空间的特征信息,同时受手语语言特点的影响,其空间隐喻的认知主题包括手势者自身参照系、参照物的相对坐标系、手势空间的饱和度、以手部或胸部为边界。同时表明由于两种空间的存在,聋人大脑对空间隐喻的理解存在着层次,并且在长期使用手语交流的过程中,其地形空间和语法空间相互作用,影响了聋人大脑空间隐喻的结构和表征,从而导致了独特的高效快速空间隐喻计算。
     

基于Web信息使用改进的无监督关系抽取方法构建交通本体

领域本体是对领域概念及其关系的一种高效合理的展现形式.在构建领域本体过程中,常常遇到的问题就是尽管本体概念完备但概念间关系复杂多样导致人工标记关系代价过高.使用无监督学习的关系抽取算法对包含丰富的领域概念的web信息进行抽取解决了这一问题.然而,传统的无监督学习的算法没有考虑到"单样例多概念对"的问题,导致最终抽取的概念关系不完整.本文利用交通领域的Web信息构建本体,将样例概念关系对权重引入传统的无监督学习方法Kmeans中,解决了此项问题并通过实验证明该算法取得了良好的效果.     

基于组合特征的Web人名消歧方法

重名问题在Web人物搜索过程中是很普遍的现象.研究了Web人名消歧相关问题,提取与待消歧人名相关的不同特征集,运用向量空间模型构造人物实体的组合特征,最后通过层次聚类算法将相似度高的文档优先聚类,由此实现人名消歧.在WePS数据集上的实验结果表明,提出的方法具有良好的消歧效果.     

多方向显著性权值学习的行人再识别

目的 针对当前行人再识别匹配块的显著性外观特征不一致的问题,提出一种对视角和背景变化具有较强鲁棒性的基于多向显著性相似度融合学习的行人再识别算法。方法 首先用流形排序估计目标的内在显著性,并融合类间显著性得到图像块的显著性;然后根据匹配块的4种显著性分布情况,通过多向显著性加权融合建立二者的视觉相似度,同时采用基于结构支持向量机排序的度量学习方法获得各方向显著性权重值,形成图像对之间全面的相似度度量。结果 在两个公共数据库进行再识别实验,本文算法较同类方法能获取更为全面的相似度度量,具有较高的行人再识别率,且不受背景变化的影响。对VIPeR数据库测试集大小为316对行人图像的再识别结果进行了定量统计,本文算法的第1识别率(排名第1的搜索结果即为待查询人的比率)为30%,第15识别率(排名前15的搜索结果中包含待查询人的比率)为72%,具有实际应用价值。结论 多方向显著性加权融合能对图像对的显著性分布进行较为全面的描述,进而得到较为全面的相似度度量。本文算法能够实现大场景非重叠多摄像机下的行人再识别,具有较高的识别力和识别精度,且对背景变化具有较强的鲁棒性。     

Studies on a New Concept of 3D Data Integration about Reaches and Forces of a Disabled Person on a Wheelchair (CAD Methods in Car and Market Ergonomics)

The article presents a new concept of combining the three dimensions (3D) of a person's manipulation space. The data concern information about the reach of the arms and biomechanical data about limiting the load of a disabled person sitting in a wheelchair. Measurement data were acquired empirically, on original measuring station. The data included, respectively, arms' reach (static and dynamic) or, alternatively, measurements of limiting forces. The obtained data were processed into virtual 3D surfaces of arms' reach and forces. These surfaces provide the required graphic model of anthropotechnical and biomechanical data. Developed model was utilized to perform a virtual analysis of the accessibility of a disabled person to technical means: in a market sale space and in the ergonomic analysis into the space of a personal car. The presented method of 3D graphic modeling of anthropometrical and biomechanical data can be universally applied in ergonomic designing of work stations not only for disabled persons. © 2011 Wiley Periodicals, Inc.     

基于卷积树核的无指导中文实体关系抽取研究

该文提出了一种基于卷积树核的无指导中文实体关系抽取方法。该方法以最短路径包含树作为关系实例的结构化表示形式,以卷积树核函数作为树相似度计算方法,并采用分层聚类方法进行无指导中文实体关系抽取。在ACE RDC 2005中文基准语料库上的无指导关系抽取实验表明,采用该方法的F值最高可达到60.1,这说明基于卷积树核的无指导中文实体关系抽取是行之有效的。     

软件工程专业校企联合人才培养模式的探索与实践

针对软件工程专业校企联合人才培养模式中存在的问题,文章在总结办学经验的基础上,从选择合作企业、共建课程体系、构建面向能力培养的实践体系、教学评价等方面提出了软件工程专业应用型人才培养的一种新型教学模式,突出了应用型人才培养的特色。     

利用语义词典Web挖掘语言模型的无指导译文消歧

为了解决困扰词义及译文消歧的数据稀疏及知识获取问题,提出一种基于Web利用n-gram统计语言模型进行消歧的方法.在提出词汇语义与其n-gram语言模型存在对应关系假设的基础上,首先利用Hownet建立中文歧义词的英文译文与知网DEF的对应关系并得到该DEF下的词汇集合,然后通过搜索引擎在Web上搜索,并以此计算不同DEF中词汇n-gram出现的概率,然后进行消歧决策.在国际语义评测SemEval-2007中的Multilingual Chinese English Lexical Sample Task测试集上的测试表明,该方法的P_mar值为55.9%,比其上该任务参评最好的无指导系统性能高出12.8%.     

遥感图像非监督计算机分类方法的研究

通过对几种常用的非监督计算机遥感图像分类方法,如k-means、层次聚类和神经网络的分析研究发现,由于这些方法不能克服数据噪声点的影响,输出结果对输入参数依赖性较大,使其对图像的分类效果受到影响。为了提高图像的非监督分类效果。本文提出了一种基于密度和自适应密度可达聚类算法。实验分析表明,与常用的分类方法相比,该算法具有良好的分类效果。