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针对现有意图识别联合模型在专业领域知识图谱问答中容易发生识别领域实体以及问句分类错误的情况,提出一个结合了领域知识图谱的意图识别联合模型。该模型有三步,将领域知识图谱中实体对应的本体标签以及本体间关系导入训练数据集,形成包含本体标签的知识文本以及额外包含本体关系的知识文本图;通过字符级嵌入和位置信息嵌入将包含了本体标签的知识文本转化成嵌入表示并依据知识文本图创建实体关系可视矩阵,明确知识文本各成分的相关程度;将嵌入表示和实体关系可视矩阵输入模型编码层进行模型的训练。以高速列车领域知识图谱为例,经过准确率和召回率的验证,以该方法训练出的模型在高速列车领域问答数据集的意图识别任务上取得了更好的表现。 相似文献
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高速列车转向架构架裂纹扩展寿命预测对列车的可靠性和运行安全性具有重要意义。为实现基于数字孪生的构架裂纹扩展寿命预测,提出一种数据和模型融合驱动的构架裂纹扩展寿命预测建模方法。首先,基于数字孪生五维模型建立构架数字孪生模型框架;然后,构建构架裂纹扩展有限元仿真模型得出应力强度因子,并基于Paris公式构建构架裂纹扩展寿命机理模型;进而采用仿真模型和机理模型相结合的方法得出构架裂纹扩展寿命数据集;最后,基于构架裂纹扩展寿命数据集采用Kriging代理模型建立构架裂纹扩展寿命预测模型。研究结果表明该预测模型具有较高的精度和效率,能够有效支持孪生物理数据驱动的构架裂纹扩展寿命预测。 相似文献
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对三维模型进行轻量化的一个重要策略是利用网格简化算法减少模型表面的三角面片数量,其中广泛使用的边折叠算法相较于其他网格简化算法效率更高、简化效果更好,然而该算法存在简化过程中可能损坏或丢失部分细节几何特征的问题。为了解决上述问题,提出通过增加曲线近似曲率和模型待折叠边的一阶邻域三角形的平均面积作为惩罚因子,以优化原始算法的边折叠代价。首先,根据几何中曲线曲率的定义,提出了曲线近似曲率的计算公式;其次,在顶点法向量的计算过程中,使用面积加权和内角加权两个阶段对初始法向量进行修正,从而考虑更加丰富的模型几何信息。通过实验验证了优化后算法的性能,与经典的二次误差测度(QEM)算法、顾及角度误差的网格简化算法相比,优化算法处理后的模型的最大误差分别至少降低了73.96%和49.77%;与QEM算法相比,优化算法处理后的模型Hausdorff距离至少降低了17.69%。可见,在模型轻量化的过程中,优化算法能够减少模型的形变,更好地维持自身的细节几何特征。 相似文献
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公共政策的民主化是当代政策研究的核心主题之一.政治机会结构反映了政治体系的开放性程度,在很大程度上制约了本质上属于政治过程的公共政策过程的多元参与程度.本文将通过对政策利益相关者的资源、政策场地与策略的分析,来探讨不同社会主体的政策参与能力问题.通过分析指出政府主导构建公平性的制度保障是保护弱势群体参与权利,提升公共政策民主化的必然选择. 相似文献
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