煤矿多传感器混沌时序数据融合预测

针对单传感器煤矿数据预测存在的片面性问题,提出将信息融合技术与相空间重构技术相结合的多传感器煤矿数据的预测模型。对井下多种传感器,包括瓦斯浓度、风速、温度传感器,进行融合预测。以多类传感器时序数据为研究对象,首先利用信息融合的方法分别对各类传感器数据依次进行数据层融合、特征层融合;然后采用关联积分方法对两级融合之后的传感器数据分别确定相重构的时间延迟τ和嵌入维数m两个参数;最后结合多变量相空间重构技术,将各类传感器数据融合重构相空间,运用基于K-Means聚类的加权一阶局域法构建多传感器数据的预测模型。数据来源于山西省阳泉煤矿,采集了近20G数据,以瓦斯浓度、风速、温度三种传感器数据进行实验,实验结果表明：对于特征层的融合,每15分钟时间段内的数据经融合后可有效作为衡量这段时间内的特征,经过预测模型计算后,与时间段为5分钟、10分钟、20分钟相比较误差达到最小ESS=0.003,较目前的最小误差值0.05,误差大大下降,故融合预测效果较好,可以较准确地预测未来15分钟后的传感器数据,可有充足时间进一步为井下的安全评估提供决策依据。     

基于依存特征的汉语框架语义角色自动标注

语义角色标注是浅层语义分析的一种实现方式。目前汉语框架语义角色自动标注一般被看作以词为基本标注单元的序列标注问题,而已有研究中仅在词、词性层面来选取特征,标注结果并不理想。该文利用树条件随机场模型,通过在词、词性层面特征的基础上依次加入不同类型的依存特征,研究依存特征对汉语框架语义角色标注的影响。实验设置了8类,共24种特征模板,结果显示,加入依序特征的最优模版使标注结果的F值提高近3%,特别是对较长框架语义角色的标注结果有较好的改善。     

基于相容关系的不完备模糊目标信息系统的分配约简

属性约简是粗糙集理论中的重要研究内容,本文在不完备模糊目标信息系统中,提出了分配约简的概念,给出了分配约简的判定定理、相应的辨识矩阵,最后给出了计算分配约简的算法,并通过实例说明了算法的有效性.这种约简是完备的目标信息系统的分配约简的推广,同时也是不完备单模糊目标信息系统的(α ,β)精度约简的推广.