基于深度学习的中文成语推荐应用

如今深度学习已普遍应用于自然语言处理领域。目前中英文自然语言处理技术已比较成熟,尤其是在机器阅读理解方向上。但是,对于中文成语机器阅读理解的深度研究比较少。针对于中文成语推荐任务,提出了基于对比学习方式的中文成语推荐模型。通过实验结果,证明了该方法可以很好地将候选项中正确选项与错误选项区分开来,在混有同义词与近义词的候选项中得到正确的成语选项。由此表明在该方向上还有进一步研究的广阔空间。     

多自由度波浪能装置参数激励运动研究

为了研究多自由度波浪能装置的参数激励运动及其对波能俘获能力的影响,利用势流理论建立多自由度轴对称型波浪能装置的频域和时域仿真模型,将垂向动力输出（PTO）机构安装在PTO管内,使浮体在波浪作用下沿管滑动. 纵、横摇铰接轴分别连接PTO机构,PTO阻尼力矩与纵、横摇角速度成正比. 设垂向PTO阻尼力与浮体沿管滑动速度成正比,为了评估参数激励运动,仅在时域模型中将垂向PTO阻尼力分解到垂向和水平方向时保留非线性项. 结果表明,垂向PTO阻尼力是装置产生参数激励运动的主要原因. 产生参数激励运动时,垂向PTO俘获的波浪能降低,参数激励运动的周期范围随波高、垂向PTO阻尼系数的增大而变宽. 随浪工况,垂向和纵摇PTO均连接 PTO阻尼时,若纵摇PTO阻尼力矩系数较小,则参数纵摇和参数横摇同时发生;反之,若纵摇阻尼力矩系数较大,参数纵摇受抑制,但会产生大幅值参数横摇;若要完全抑制装置的参数共振,纵摇和横摇PTO均须设置适当大小的PTO阻尼.