汽车故障知识图谱构建及应用研究

知识图谱技术对汽车高效的故障诊断具有重要的意义,现有汽车故障知识图谱构建存在着实体识别模型效果不佳、无法解决嵌套实体等问题。针对上述问题,通过采用全词掩码的预训练语义模型、加入对抗训练和改进嵌套实体识别模型的方式提高实体识别模型效果,提出了一种改进的嵌套实体识别模型。实验结果表明,所提模型在F1指标、P指标、R指标上相比基线模型分别提高了3.56%、4.08%、3.05%,相比其他模型也有不同程度的提高,验证了所提模型对汽车维修领域实体识别具有显著效果。同时,基于构建的汽车故障知识图谱,实现了汽车故障知识智能问答原型系统,展示了知识图谱技术在汽车故障诊断与维护领域的应用前景。     

车牌定位系统中关健技术的研究与实现

针对车牌识别系统中由于分割不准确而造成识别率低的问题,提出一种基于一阶水平差分算子的自适应边缘检测的分割方法,以便更好的将汽车图像从复杂的背景中分割出来,同时用优化投影法对车牌进行定位,并在字符识别中利用改进15特征点提取法实现了车牌字符的识别.实验结果表明,该算法对车牌识别的准确性高,识别速度快,鲁棒性好.     

谈人力资源会计的确认和计量

人力资源会计是会计学科中的一个新分支,主要是鉴别和计量人力资源数据的一种会计程序和方法.人力资源在现代企业中越来越重要,因此在我国实施人力资源会计也是必然的趋势.人力资源的确认和计量是人力资源会计中最需要解决的问题.人力资源成本可通过历史成本法、重置成本法、机会成本法等计量方法进行计量.人力资源价值可通过经济价值法、工资报酬折现法、商誉法、指数法等方法进行计量.     

钌(Ⅱ)多吡啶配合物的分子识别研究进展

钌(Ⅱ)多吡啶配合物具有丰富的光物理与电化学性质,在光化学、光物理、光催化,电化学、电子转移和能量传递、分子识别等研究领域有着广泛的应用.配合物分子识别方面的研究是当今配位化学的研究热点.评述了Ru(bpy)32+配合物及其衍生物的分子识别研究现状及最新进展.主要从pH发光传感器、阳离子识别、阴离子识别、DNA分子识别四个方面进行综述.     

Harris角点检测算法的优化研究

在研究Harris角点检测算法时,发现检测出的角点常常会受到噪声的影响.通过优化Har-ris角点响应函数,避免了角点响应函数中k值的影响,提高了每个目标像素点的响应值精度.把该方法运用到人脸特征的检测中,实验结果表明,该算法和传统的Harris角点检测算法相比抗噪能力有较大提高.     

煤自燃特征信息的模糊聚类与模式识别

研究煤自燃特征信息,确定煤自然发火预测指标,实现煤自燃的早期预报,对煤矿的安全生产具有重要的实际意义.根据煤样自燃发火过程模拟实验和程序升温实验,得出煤自燃特征温度段,依据多元信息融合技术,结合现场采集煤自然发火观测气体数据,应用模糊聚类的方法,提取煤自燃多项指标信息的特征,并采用模糊模式识别的方法,确定出煤自燃特征信息及其与特征温度段的对应关系,从而实现煤自燃状态的识别和早期预报.     

基于多特征集成分类器的人脸表情识别

提出基于多特征集成分类器的人脸表情识别新算法。新算法首先对预处理后的人脸表情图像通过3种不同的特征提取方法来提取不同类型的表情特征,然后对不同特征构造不同的分类器,最后构造一个基于神经网络的集成分类器模型,对这3个分类器的输出进行决策融合,从而实现人脸表情的最终识别。在JAFFE人脸表情数据库中的试验结果表明,所提算法的识别效果优于单个特征和单一的分类器。     

改进的决策树算法在手写体汉字识别中的应用

介绍脱机手写体汉字识别的基本流程,以传统决策树ID3模型为基础,对决策属性挑选策略进行改进.该方法基于信息增益的计算标准,通过引入属性间相关性关系对传统ID3算法“多值偏向性”的缺陷进行补偿,提出节点协调度的预剪枝策略.从分类精确度方面对改进的ID3算法和传统D3算法进行比较和分析.将改进的ID3算法应用于手写体汉字识...     

一种新的语音端点检测方法及在智能轮椅人机交互中的应用

针对语音端点检测在一般噪音环境下易受影响,且能降低智能轮椅的语音识别率,提出了短时能量与倒谱距离相结合的语音端点检测方法.实验表明,该方法能提高整个语音识别系统的鲁棒性,通过语音识别控制轮椅的5个基本动作(前进、后退、左转、右转、停止)实现了智能轮椅运动的语音控制.     

基于多分类器融合的语音识别方法研究

针对语音识别性能提高的问题,提出了一种基于多分类器融合的语音识别方法,该方法使用支持向量机(support vector machine,SVM),RBF神经网络与贝叶斯网络作为成员分类器,根据样本库中抽取的校验集计算各成员分类器的权值,以加权评分的投票策略进行决策融合.实验结果表明,通过多分类器融合的识别结果明显优于...