SFEP文本因果关系提取及其与SFN转化研究

为将系统故障演化过程(system fault evolution process，SFEP)的文本描述转化为空间故障网络(space fault network，SFN)结构，用于故障分析，本文提出SFEP文本因果关系提取方法，及其与SFN基本结构的转化方法。首先给出SFEP中事件的几种典型因果关系。随后提出因果关系与SFN基本结构的转化流程。本文方法围绕着关键字和因果关系组模式展开，通过模型的不断学习补充和丰富关键字和组模式。最终使方法具备将SFEP文本转化为SFN结构的能力。以飞机起落架故障发生过程文本为例进行了应用，实验结果表明该方法可用于SFEP文本中的因果关系分析，并得到了理想的SFN。完善的关键字和组模式有利于使用计算机智能处理SFEP的SFN。     

基于Word2Vec模型和K-Means算法的信息技术文档聚类研究

互联网上与信息技术相关的文档和学习资料较为分散,而且会随着信息技术的发展而动态更新。作者提出了一种基于Word2Vec模型和K-Means算法的聚类方法,能够实现对与信息技术相关的网络文档的聚类,并对不同来源和主题的技术文档自动分类,此方法对构建信息技术知识库和在线学习平台具有较强的支撑作用。     

自适应连续集稀疏分解声音识别算法

为实现公共环境复杂背景中异常声信号识别以辅助公共场所安全监控,提出基于连续完备集的自适应MP稀疏分解声音识别算法,算法通过相关参数改进实现自适应PSO算法,然后借助PSO算法的连续空间搜索优势对MP稀疏分解进行连续集优化,从而提高稀疏分解获得的最优原子的匹配度,最后提取重构声信号的时频参数特征以SVM算法实现异常声音事件的快速准确识别。实验结果表明,与已有算法相比,所提识别算法显著降低了计算量,并取得了最优的声音识别率和识别鲁棒性。     

基于L_1稀疏解混的水体变化检测

稀疏表示利用高光谱丰度矩阵的稀疏特性来获取更有价值的信息,使得稀疏正则化后的高光谱数据更加精确。以景德镇玉田湖水库为研究对象,通过Landsat8卫星获取的玉田湖水库不同时期的水体信息数据,利用了经典的L1稀疏解混的方法对卫星数据进行水域信息提取,然后对不同时期水域变化情况进行检测。检测结果验证算法有效性。