基于机器阅读理解的商品属性识别

属性抽取的目标是从非结构化文本中抽取与文本实体相关的属性和属性值，然而在电商场景下基于序列标注的模型缺少应对大规模属性抽取任务的可扩展性和可泛化性能力。本文提出基于阅读理解的商品属性抽取模型，通过额外加入问句来强化模型对属性的理解，结合双仿射注意力机制捕获问句和文本之间的语义特征，进一步提高模型的抽取性能。本文在电商数据集上对不同类型问句和不同解码器进行了对比实验，结果表明本文提出的方法优于多个基线模型，相较于OpenTag和SUOpenTag模型，属性抽取的F1值分别提升7.70%和3.26%，未登录词识别的F1值分别提升15.51%和8.12%。     

对利用属性特性挖掘粒关联规则算法的改进

目的:针对时间效率不高的问题,对利用属性特性挖掘粒关联规则的算法进行改进。方法:在分析粒计算有关定义和原有算法的思想的基础上,调整原有算法的相关流程顺序,同时设置相关标志位避免对部分数据集重复组织包含关系的操作。结果:通过相关实验证明,有关改进有效减少了算法所需操作步骤,降低了时间消耗。结论:通过调整流程顺序和设置标志位的方法,有效减少了原有算法的挖掘时间,具有一定实用性。     

一种可用于分类型属性数据的多变量决策树算法

针对绝大部分多变量决策树只能联合数值型属性，而不能直接为带有分类型属性数据集进行分类的问题，提出一种可联合多种类型属性的多变量决策树算法(CMDT).该算法通过统计各个分类型属性的属性值在各个类别或各个簇中的频率分布，来定义样本集合在分类型属性上的中心，以及样本到中心的距离.然后，使用加权k-means算法划分决策树中的非终端结点.使用这种结点划分方法构建的决策树可用于数值型数据、分类型数据以及混合型数据.实验结果表明，该算法建立的分类模型在各种类型的数据集上均获得比经典决策树算法更好的泛化正确率和更简洁的树结构.     

煤田隐伏陷落柱空间形态地震属性解释方法

隐伏陷落柱是煤矿隐蔽致灾的主要地质因素，然而，常规三维反射地震中，单一顺层属性或层间属性难以可靠识别隐伏陷落柱，同时对其垂向展布及伴生断裂等三维空间特征刻画不清。为此，在基于OVT全方位处理数据体的基础上，计算相干、混沌等层间属性（奥灰顶界与目标煤层之间）与顺层两类属性，形成平面属性，采用波形聚类法对两类平面属性中的异常进行叠加处理，显著提高了隐伏陷落柱的平面位置解释精度；其次，引入断层概率体属性处理技术，优选构造导向滤波处理以及数据体融合技术，精细刻画了隐伏陷落柱垂向边界形态、陷落高度及伴生断裂特征。实例研究表明，采用波形聚类平面属性和断层概率体属性综合解释技术，可以有效提高隐伏陷落柱解释精度和效率，为隐伏陷落柱的识别提供了新的途径，具有广阔的应用前景。     

海岛旅游者生态旅游行为浅析--以湄洲岛为例

随着生态旅游的兴起，生态旅游行为内涵不断地得到丰富.文章以深层生态学为基础，设计海岛生态旅游行为调查问卷，探索旅游型海岛游客生态旅游行为的特征和影响因素.运用SPSS19.0数据平台，分析了旅游者的人口社会学属性和生活经历对生态旅游行为的影响及影响强度.分析结果表明，我国旅游者比较缺乏深层生态旅游行为的品质，社会属性中的受教育程度是影响旅游者旅游行为的重要因素.同时，旅游者平时的环保习惯与旅行过程中的环保行为表现出一致的现象.     

生态建筑美学的环境因素

通过回顾中西方生态建筑美学的渊源与特征,以生态建筑美学的视角,对建筑环境的自然属性进行初步探讨,分别对环境的社会性、资源性和地质因素的关系,环境与土壤和健康的关系,环境与温度、湿度和水源的关系,环境与大气环流和风速的关系,以及环境与负离子、益生菌、PM2.5、有害气体、磁场和射线等自然现象进行梳理,这对于生态建筑美学理论体系的构建具有积极的意义。     

基于弱监督学习的主页人物属性抽取方法

提出了一种基于弱监督学习的主页人物属性抽取方法,首先根据领域模式从个人主页中提取出人物属性的前导词,接着通过前导词获取人物属性作为初始的属性种子,在这些属性种子中提取属性的模式,并结合分类和bootstrapping方法不断迭代抽取出无前导词的人物属性。在整个抽取过程中,只需要少量的人工标注。在英文机构网站上的人物属性抽取对比实验结果表明,该方法较属性分类抽取方法在准确率上提高了7.8%,召回率上提高了7.5%。     

考虑多人给出参照点的风险型多属性决策方法

针对多人给出参照点的风险型多属性决策问题,提出了一种基于累积前景理论的决策分析方法.在该方法中,首先依据累积前景理论,计算每个参与决策人针对不同自然状态下每个方案的属性值的前景价值及决策权重函数值,进而得到每个参与决策人针对各方案的综合累积前景值;然后,计算每个参与决策人的决策信息与总体决策信息的期望一致性程度,并得到每个参与决策人的权重;在此基础上,计算各方案的总体累积前景值,并依据总体累积前景值的大小对各备选方案进行排序.最后,通过一个数值算例来说明该方法的可行性.     

改进遗传算法及其在钻井液设计中的运用

在深井、超深井以及地层复杂等条件下，为了避免或减少钻井事故的发生，达到优质快速钻井的目的，选择合适的钻井液体系至关重要。基于案例推理（CBR，Case-Based Reasoning）的钻井液设计中，钻井液体系由岩性、井型和井深等属性推理得出，但属性权重的分配会对推理结果产生显著的影响；遗传算法在优化属性权重时，存在收敛速度慢、收敛精度低的缺点。针对上述问题，提出一种解决CBR中属性权重分配问题的改进遗传算法。首先，对遗传算子进行改进：选择算子方面，利用指数尺度变换法优化个体选择；交叉算子方面，对算术交叉中的比例因子进行自适应调整；变异算子方面，改进个体变异方向，保持种群多样性。其次，从个体适应度和交叉个体的差异程度两方面实现交叉概率自适应调整。最后，通过对UCI数据集的对比实验，证明了改进后的遗传算法能改善全局收敛性能，提高CBR的准确率。将该算法运用到基于CBR的钻井液设计中，实验结果表明，所提方法能够优化属性权重的分配，进而提高钻井液设计的质量。     

基于驾驶员色彩偏好的交通属性表征研究

色彩已被广泛应用于车辆状况,交通状态,道路条件等交通属性信息的表征。采用对偶比较法考察10种色彩对20种基本交通属性强弱表征的主观感受性。通过卡方检验考察不同被试者对特定属性色彩表征主观感受的一致性,并依据Z分值得出该属性强弱表征的色彩排序。结果表明,对于温度、胎压、音量、速度、瞬时油耗、车流速度、车流密度、光照、长度、宽度、高度、承重量12种连续性属性,以及车辆设备状态、道路设施状态、拥堵状态和安全状态4种两极性属性,不同被试者的色彩表征主观感受一致性较高;同时依据Z分值,可以得出表征12种连续属性强弱递减的色彩序列,对于4种两极性属性,得出表征两极性的最佳色彩选配方案。