草原土地利用变化多智能体仿真模型

国内草原生态系统正面临着利用方式不合理、生态压力不断加剧等一系列严重问题.据此采用多智能体建模思想,基于Repast Simphony平台设计并构建草原土地利用变化仿真模型,以模拟和预测草原土地在复杂性、非线性和交互性等多种影响因素下的状态反馈和变化过程.模型针对内蒙古鄂温克旗地区草原土地利用变化实例,详细定义了地理栅...     

复杂场景下基于复合胶囊网络的交通标志识别

针对复杂场景中交通标志被遮挡,用单一模型特征提取方法获取的图像信息不充分的问题,提出一种复合胶囊网络的交通标志识别方法.将残差网络中的多尺度思想引入胶囊网络卷积层,在主胶囊层中加入双通道池化,对动态路由算法的计算方式进行优化,提高特征提取的效果和预测值的输出概率.在GTSRB数据集上的测试结果表明,改进后的复合胶囊网络识别精度达到99.21％,相对于其它识别算法性能有所提升,验证了该模型的有效性.     

粒子群退火算法优化的BP神经网络及其应用

以提高预测软件老化趋势为应用背景,提出一种新型粒子群退火算法(New Particle Swarm Annealing Algorithm, NPSOSA)优化BP神经网络的权值和阈值,继而构建NPSOSA-BP神经网络预测模型.实验通过搭建软件老化测试平台,收集所需的老化数据并进行仿真训练.实验结果表明, NPSOSA-BP神经网络模型相比于传统粒子群算法(PSO)、传统粒子群退火算法(PSOSA)优化的BP神经网络模型提高了预测精度和适用度,在该应用领域验证了本文方法的有效性.     

基于模糊聚类优化的语义Web服务发现

语义Web服务发现机制在发现服务时的准确率较低.为解决该问题,提出一种基于模糊聚类优化的语义Web服务发现方法.采用改进的模糊C-均值(FCM)聚类算法,实现对服务聚类预处理,在模糊聚类时,综合考虑服务的输入、输出、前提、效果4个功能性参数,并扩展已有的服务匹配机制,在匹配时,将服务的4个功能性参数全部作为服务相似度的计算因子.实验结果表明,在模糊聚类稳定的条件下,该方法的服务平均查全率为79.6％,平均查准率为85.9％,均高于未采用聚类处理和只采用输入/输出参数的FCM聚类处理方法.     

基于语义增强的多特征融合小样本关系抽取

关系抽取是自然语言处理和知识图谱构建的一项关键任务,现有小样本关系抽取方法无法有效获取和充分利用更多的文本语义信息,为此给出一个基于语义增强的多特征融合关系抽取方法（SMPC）并应用于小样本任务中。该方法构建了一个融合位置、词性和句法依存等信息的分段卷积神经网络最大化表示语义特征,并从维基百科中抽取细粒度语义信息,将其融入词嵌入,提高模型上下文共性学习。在两种场景下对不同基线方法进行实验,分别取得最高4%和10%的准确率提升,证明了该方法的有效性。     

水下CMUT动态性能仿真与测试的研究

目前CMUT以其频带宽、易集成阵列化、无需匹配层、灵敏度高等优点成为水下超声传感器在研究及应用推广方面的一个新热点。主要开展了对CMUT动态性能的仿真与测试。首先利用SIMULINK对CMUT发射和接收性能进行动态仿真分析,并建立实验平台,以仿真结果作为依据对CMUT动态性能进行了测试,同时实现了CMUT水下初步探测。本研究为CMUT的设计提供了有利的依据。     

煤矿事故案例命名实体识别方法研究

命名实体识别是自然语言处理的一项重要技术,也是问答系统、句法分析、机器翻译等下游工作的基本任务.煤矿事故案例命名实体识别是构建煤矿安全生产知识图谱的关键环节,其效率和准确率直接影响后期知识图谱的质量.针对传统命名实体识别方法训练时间长、识别率低的问题及煤矿事故案例的描述特点,以自构的标注语料集CoalMineCorpu...     

基于“闭环式”结构的创新创业教育体系构建

针对高校教学教育与创新创业教育“脱轨”的状况,分析高校创新创业教育环节中突显出来的4方面问题,提出基于“闭环式”结构的创新创业教育体系,介绍体系构建路径,以太原科技大学为例,探讨如何设计与实现大学生创新创业管理平台,为创新创业教育提供借鉴。     

基于历史用户QoS感知的Web服务发现方法

目前的Web服务发现方法,由于没有充分利用用户情境信息,导致在服务发现时间和结果准确率方面存在不足。首先对包括当前用户在内的情境相似的用户进行了聚类,缩小了服务发现的范围;然后,在此基础上利用当前用户偏好信息及情境相似的历史用户感知到的候选服务的QoS数据,给出了一种基于历史用户QoS感知的Web服务发现方法,包括候选服务的QoS数据获取和综合权重计算;最后,结合实验并与其他Web服务发现方法进行比较,证明了该方法在服务发现结果的准确率和时间效率方面均有了一定的提升。     

基于Word2vec和句法规则的自动问答系统问句相似度研究

自动问答系统问句相似度计算的准确率直接影响系统返回答案的准确率,对此提出一种基于Word2vec和句法规则的问句相似度计算方法.构造Text-CNN问句分类模型将问句进行分类,再构造Word2vec词向量模型将问句中词与词的空间向量相似度转换成语义相似度,并加入句法规则的分析.随机从搜狗公开问答数据集中抽取200条数据...