基于标签聚类的中文重叠命名实体识别方法

为解决命名实体之间的复杂嵌套以及语料库中标注误差导致的相邻命名实体边界重叠问题,提出一种中文重叠命名实体识别方法。利用基于随机合并与拆分的层次化聚类算法将重叠命名实体标签划分到不同的聚类簇中,建立文字到实体标签之间的一对一关联关系,解决了实体标签聚类陷入局部最优的问题,并在每个标签聚类簇中采用融合中文部首的BiLSTM-CRF模型提高重叠命名实体的识别稳定性。实验结果表明,该方法通过标签聚类的方式有效避免标注误差对识别过程的干扰,F1值相比现有识别方法平均提高了0.05。     

海工况液化天然气(LNG)中间介质气化器(IFV)的研究开发

气化器是LNG接收站关键设备之一,而中间介质气化器又是很多接收站的首选,本文从结构、传热、选材、强度计算及制造等方面对国内设计制造的首台船用海工况中间介质气化器进行了介绍。     

变精度相容粗糙集模型

将变精度粗糙集的思想引入相容粗糙集,提出了两种变精度相容粗糙集模型,在模型I中,目标概念的下近似和边界域的交集非空;在模型II中,目标概念的下近似和边界域的交集为空。研究了两种模型中上、下近似算子的基本性质、两种模型之间的关系,以及与其他粗糙集模型之间的关系。     

基于划分子集的属性约简算法

Pawlak提出的基于属性重要度的约简算法是常用的算法之一,它通过计算等价关系对论域划分的粒度来度量属性的重要度。但用该算法计算每一个属性的重要度时,都要计算不同等价关系对整个论域的划分,计算复杂度非常高。受决策树划分子集思想的启发,对基于属性重要度的属性约简算法进行了改进,提出了一种基于划分子集的属性约简算法。在核属性集形成划分的基础上,通过在核属性中添加非核属性从而形成更细的划分,如此反复。在保持正域不变的框架下,形成最细化分的属性集就是一个约简。理论分析显示该算法减少了求属性约简的计算时间复杂度,提高了求属性约简的效率。     

土壤源热泵系统长期运行特性试验分析

对一个已运行了8年的3 715 m2热泵系统,进行了系统运行特性的长期测试试验。结果表明,在冷热负荷不同,不考虑土壤总的吸排热量的不平衡的情况下,会导致土壤源热泵运行不稳定。针对热负荷小于冷负荷的情况,增加冷却塔来平衡地下热堆积,并对之后土壤温度的恢复情况进行试验观察,使该土壤源热泵能够更长期稳定运行,并保持一定的节能水平。试验结果对当前土壤源热泵系统的优化设计、系统监测、标准制定具有一定的指导意义。