卷积深度神经网络在基于文档的自动问答任务中的应用与改进

基于文档的自动问答,尤其是语义匹配,其目标是计算两个文本之间的相似度。这是自然语言处理中的典型任务,并且用以衡量对自然语言的理解程度。深度学习方法得益于可以自动化地学习到给定任务的最优特征表示,在许多研究中取得成功,也包括文本匹配。针对基于文档的自动问答,提出一个基于卷积深度神经网络的语义匹配模型,以便对每一对问题和文档提取特征,并据此计算它们的得分。通过问题和文档之间的交互计算,利用重叠词等文本特征,在中文开放域上的自动问答任务中取得的实际效果证明了该模型的有效性。     

面向强连接网络图的无损压缩算法

幂图分析技术将所有具有相同邻居的节点集合汇聚成单个模块以大幅压缩网络图,被广泛地应用于网络图无损压缩与可视化中.然而获取最优的幂图是难点.针对此问题,提出面向强连接网络图的无损压缩算法.首先,证明了含有单个模块的最优幂图问题为NP难问题,进而扩展为一般地最优幂图问题为NP难问题;其次,在梳理现有整数线性规划模型和约束规划模型等问题的基础上,提出基于回溯策略的波束搜索算法,使有限的回溯策略提供启发信息,比已知启发式方法更快速地得到更优的结果.通过生成的随机无标度图,验证了该算法的有效性.     

应用于污泥处理的等离子体动态匹配电源的研究

随着等离子体技术应用在污泥处理中的不断深入,对于等离子体电源性能的要求也越来越高,因此文中重点研究了污泥处理装置中的等离子体电源的动态匹配功能。采用三相不可控整流电路,IGBT全桥逆变电路,DC侧Buck斩波功率调节和频率自动跟踪算法的策略。最后通过Simulink对电源系统进行仿真,验证了系统的正确性和动态匹配算法的有效性。     

多中继多用户网络中的功率分配策略

在多中继非再生中继网络中,节点间功率分配的不同会对系统容量造成影响。本文基于中继节点间的功率分配因子提出了一种功率分配策略。仿真结果表明此功率分配策略均能有效提高系统容量。