载荷限制器碟形弹簧结构参数的合理选择

文章深入分析了环链电动葫芦的安全保护装置载荷限制器的碟形弹簧结构参数的合理选择方法。通过文章的分析,希望对相关工作提供参考。     

融入互注意力的风险领域实体关系抽取研究

风险领域实体关系抽取是扩充现有知识图谱与泛化知识工程应用的关键问题.当前特定领域实体关系抽取面临人工标注语料的严重依赖、实体间关系的交叉互联以及远程监督标注存在噪声数据等核心难题,简单的解决方案是运用风险领域已有的知识图谱作为指导.然而,相比通用领域知识图谱,风险领域知识图谱的规模往往较小,难以满足当前领域实体关系抽取的知识需求.因此,本文既要利用已有的风险领域知识图谱,又要充分挖掘蕴含于领域文本数据中规律性的风险知识.本文提出基于知识图谱与文本互注意力的风险领域实体关系抽取方案.首先,根据已有的知识图谱抽象出风险领域实体关系及其约束条件;其次,运用少量高质的实体关系与大规模风险领域语料训练知识图谱与文本的互注意力机制模型,并融合文本表示学习与深度神经网络的方法进行风险领域实体关系的抽取.最后,针对给定的领域文本数据,综合关系约束与关系抽取结果得出风险领域实体关系类型.本文以风险领域数据为例,仅用少量的领域知识,即可获取较好的实体关系抽取效果.     

基于SVM-IOA集成的动态风险识别模型研究

动态风险识别是根据已知的风险信息尽早预测未来可能存在的风险。基于支持向量机的风险识别技术能够较全面地、自动地通过学习模型来识别可能存在的风险,该技术已经成为动态风险识别的主要方法。为了提高识别的效率与准确性,支持向量机参数的选取非常关键,而人工免疫算法是一种有效的随机全局优化技术,具有精确度高、收敛速度快且不易陷入局部最优解等优点。该文首先对原始数据进行特征选取及降维处理,然后通过人工免疫优化算法(IOA)选择支持向量机(SVM)的惩罚参数和核函数的参数,同时结合支持向量机多分类方法的优势,提出一种新的动态风险识别模型—基于支持向量机和免疫优化算法集成的动态风险识别模型。在Heart-Disease数据集上的实验结果表明,该模型正向与反向的抗原识别率分别为95.82%和96.01%,均高于传统识别模型。     

重金属在线监控平台在环境监测中的应用与管理研究

针对重金属污染的环境监测的技术要求和政策措施的制定完善做一些探讨与分析,为重金属在线监测系统的发展提供了科学依据,并推动重金属在线监测系统的发展,解决现存或潜在的环境问题,改善生活环境和生态环境,协调人类和环境的关系,为环境安全提供技术和制度保障。