基于共同语境的近义词/同义词短语查找模型

为了实现大型语料库中近义词/同义词短语的查找,提出了一种基于共同语境的近义词/同义词短语查找模型,它通过[n]-gram分布式方法捕获语义相似性,不需要解析就能隐式地保存局部句法结构,使底层方法语言独立;具体实现分为两个阶段：第一阶段是上下文收集和过滤,即用围绕查询短语的本地上下文作为条件模型的特征来捕获语义和语法信息。第二阶段是候选词短语收集和筛选,即对数据中的每个“左”“右”和“配对”的全部实例进行迭代,以收集一组近义词/同义词候选短语;还给出了构成模型的要素和用于评价模型性能的评分函数;基于不同大型语料库的实验结果表明,提出的建模方法在总的统计评分查找性能和整体可扩展性方面都优于常用的其他查找方法模型。     

时序行为提名的上下文信息融合方法

在针对视频的人体活动定位和识别领域中,现有的时序行为提名方法无法很好地解决行为特征长期依赖性而导致提名召回率较低。针对此问题,提出了一种上下文信息融合的时序行为提名方法。该方法首先采用三维卷积网络提取视频单元的时空特征,然后采用双向门控循环网络构建上下文关系预测出时序行为区间。针对门控循环单元(GRU)存在参数较多和梯度消失的问题,通过输入特征控制门结构增强并行计算能力,通过引入加权平均增强历史和当前时刻信息融合能力,提出了一个简化的门控循环单元(S-GRU)。最后在数据集Thumos14上进行实验验证和比较,结果表明基于双向S-GRU循环网络的时序行为提名方法提高了提名召回率。     

复杂事件处理的自适应制造情景识别方法

制造过程中的任务、自然条件、电力水平等环境因素,制约物体状态及其关系的变化.智能制造单元需要自适应的对不同情境约束下的事件和复杂情形及时理解判断,提出基于复杂事件处理(Complex event processing,CEP)的情境约束情景识别方法,以实时作出合理的优化决策.针对忽视情境约束对事件判别的影响,构建基于情境约束的多层次事件模型,给出同生、情境、协同等事件新算子,提出基于事件聚合的制造情景模型与演算过程.针对情景识别知识库中模式规则生成的不足,通过整合物体数据与环境数据建立映射关联,将感知信息转化为情境事件图谱.通过综合序数、名义变量等距离计算和自适应熵权法,提出改进的混合聚类方法处理事件图谱实例属性的多样性和关联性,构建知识库以为情景实时识别提供服务支持.运用4个真实数据集和1个制造过程仿真数据集进行实验,均验证本文模型和方法的有效性,适用于大规模学习问题,并阐明情境因素能显著提升复杂制造应用中的事件判断、情景识别的准确性.     

祁连山北麓牧区植被生长季不同等级降水时空变化特征

以祁连山北麓肃南县牧区为研究区,选取周边7个气象站1961-2016年的日降水资料,采用气候倾向率、Hurst指数、Mann-Kendall检验和反距离加权插值等方法,对肃南县植被生长季降水的时空变化特征进行研究。结果表明:肃南县植被生长季降水量和降水强度距平百分率趋势显著增加,而降水日数增加趋势不显著;植被生长季降水量和降水强度在1998年发生显著突变,而降水日数无显著突变;植被生长季降水以小雨为主,中雨降水变异系数较大,但近年来趋于稳定上升状态;植被生长季降水日数和降水强度在空间上呈东南多西北少,小雨降水分布与其分布类似,而中雨强度呈南少北多的空间分布差异;小雨对肃南县植被生长季降水量贡献较大,但近年来中雨比小雨增加明显,降水时空分布呈不均衡发展趋势。     

1959-2018年山东省降水时空分布特征与洪旱演变规律

基于山东省1959-2018年地面气象观测站逐日降水资料,应用反距离权重插值、Z指数、Mann-Kendall检验及小波分析等研究方法,探讨近60年来山东省降水的时空分布特征及洪旱演变规律。结果表明：空间分布上,降水量存在显著的地区差异,呈现东部多西部少且山区多于平原的空间分布格局。时间分布上,多年平均降水量呈现下降的变化趋势,东部沿海地区下降速率比西北内陆地区快。山东省的洪旱灾害具有年代际变化特征,20世纪70年代前,涝灾频繁,80年代到21世纪初旱灾频繁,21世纪后,主要发生偏涝,洪旱灾害地区间差异明显。研究结果对该省防灾减灾及区域经济发展具有重要意义。     

融合高光谱影像三维空谱特征的子空间聚类算法

为提高高光谱遥感影像的聚类精度,将三维空谱特征和子空间聚类算法相结合,提出一种新的稀疏子空间聚类模型,在关注高光谱影像光谱信息的同时也关注了空间上下文信息。首先提取高光谱影像像素点的三种三维空谱特征,然后通过特征对子空间聚类模型的系数矩阵进行加权,使得像素点可被与它最为相似的像素点稀疏表示,从而获得更好的系数矩阵,最后由系数矩阵通过谱聚类获得更好的聚类结果。算法对四个经典高光谱数据集进行实验,并将实验结果与六种聚类算法进行比较,结果表明,所提出的3DF-SSC算法在四个数据集上获得的聚类精度都比其他算法要高,对于同样是利用三维空谱特征的M3DF3△、3DF-SSC算法最高能提高8.62%的精度,而与同样是利用空间上下文信息对子空间聚类算法进行改进的L2-SSC和SS-LRSC算法相比,最高能提高25.18%的精度。     

基于时序逆影响的随机游走推荐算法*

相似性计算是协同过滤推荐的关键步骤,针对传统相似性计算认为相似关系是对等的且没有考虑消费顺序和时间间隔的问题,提出了基于时序逆影响的随机游走推荐算法。首先,基于用户时序关联图提出一种新的称为时序逆影响的相似性度量,利用随机游走得到了目标用户近邻集合;其次,利用随机游走在项目时序关联图上进一步改进推荐的多样性和覆盖率。它不但认为用户间相似是不对称的,考虑了用户消费项目的顺序和时间间隔,获得了用户全局的直接和间接近邻,而且考虑了项目间的时序逆影响。通过在真实数据集上的大量试验结果表明,与其他随机游走方法相比,不但能提高推荐性能、缓解数据稀疏,而且通过提高多样性和覆盖率解决了过拟合的问题。     

语境顺应理论指导下的导游词英译研究

涉外旅游的发展对导游词英译提出了更高的要求,也创造了良好的机遇。语言只有在语境中才具有意义,导游词中文原文和英文译文处于不同的语境当中,原文的直接受众和译文的受众有着不同的文化背景。语境顺应可以有效地指导导游词英译,通过对语言语境,情景语境和文化语境的顺应,采用恰当的翻译方法,实现译文意义准确,语言得体,功能等效。     

一类具有时滞的食饵-捕食者模型的时空斑图

研究了一类具有时滞和反应扩散的食饵-捕食者模型的动力学行为.通过数学分析,发现了两种不同类型的不稳定性,并且详细给出了图灵不稳定的条件.在由反应扩散引起的不稳定的条件下,通过一系列的数值模拟,得到了参数空间中丰富的图灵结构,分别有点状斑图、条状斑图以及点状和条状共存的斑图结构.在由时滞引起的不稳定的条件下,通过数值模拟,得到了"黑眼斑图".这些结果表明,受时滞和扩散影响的模型具有丰富的动力学,揭示了该模型在实际生活中是非常有用的.     

一种基于时空兴趣点和光流法的行人检测方法

为解决视频监控系统中帧差光流法在光照变化大时对目标检测存在误差大的问题,提出一种基于时空兴趣点的目标检测算法。从光流的行人目标提取着手,首先对图像序列进行高斯滤波、Gabor滤波,提取到兴趣点集,然后对兴趣点集提取运动目标区域,接着在一定区域进行光流计算,识别并跟踪目标。实验结果表明,该方法的准确率比传统的帧差光流法的准确率高,且在简单的实际场景中更有效。