基于改进主观贝叶斯方法识别电熔镁炉异常工况

电熔镁炉熔炼过程信息包含大量的不确定性，基于大数据分析的方法难以应用.为准确识别电熔镁炉熔炼过程的异常工况，提出一种基于改进的主观贝叶斯在线规则推理方法.传统的主观贝叶斯方法参数赋值范围过大，针对这一问题，使用映射函数将参数赋值范围缩小到有限区间，以提高方法的实用性.在规则推理时，使用模糊隶属度函数对观察和证据进行模糊匹配，以提高工况识别的鲁棒性和准确率.仿真分析表明该方法可以有效描述规则中的不确定性信息，准确识别电熔镁炉熔炼过程的异常工况.     

基于生成对抗网络的半监督图像语义分割

提出了一种基于生成对抗网络的语义分割模型,包括一个全卷积语义分割网络以及一个判别网络,其中语义分割网络负责生成与输入图像对应的语义分割图,判别网络负责检测分割图与真实标签的区别,以促使分割网络改进分割效果。为了更好的提取全局结构信息,语义分割网络中采用了金字塔池化模块,对不同规模的空间区域进行池化操作。另外,为了应对语义分割训练数据集人工标注成本过高的问题,利用判别网络生成伪标签协助语义分割网络进行训练,从而实现了半监督训练效果。模型在PASCAL VOC2012数据集中进行了测试,结果表明该模型在全监督和半监督条件下均优于已有方法。     

航空术语语义知识库ATHowNet的构建

语义知识库在自然语言处理的许多领域中起着重要的作用。现有的语义知识库主要面向常识知识,特定领域的语义知识库则很少。文章将知网(HowNet)的理论体系与概念表示方法扩展至航空领域,提出了一个航空领域术语语义知识库——ATHowNet,并介绍了构建过程。该知识库包含3700个概念、3959个概念关系和3864个术语。在航空术语相似度计算及词类比任务上应用与验证了ATHowNet,结果证实了其在航空领域概念语义描述及基于概念关系推理上的有效性。     

基于语料库的韩语因果复句语义及句法特征探析

韩国语中存在着各种各样的因果复句,以口语和书面语中使用频率极高的""四种因果复句作为研究对象,通过21世纪世宗计划语料库中的具体实例来考查分析它们的语义及句法特征,对于韩国语复句教学及韩国语学习者学习并运用韩国语因果复句,能够提供一个良好的理论基础和参考依据。     

基于模糊证据推理的突发事件风险分析模型

突发事件发生、发展和演化过程中的风险属性来源复杂,且相关信息具有不确定、不完备的特点.为准确分析这一特点下的突发事件运行风险问题,引入模糊证据推理构建分析模型.首先根据突发事件的结构化描述框架和故障模式影响危害分析(FMECA)方法构建突发事件风险属性识别框架,获取信息作为风险分析证据并对其进行规范化处理;然后以模糊证据推理构建突发事件风险分析的模型,通过计算,给出事件风险程度的合理判断;最后选取CRH某型动车组行车安全事件进行实例分析.分析结果表明,在分析突发事件风险时,针对信息不确定、不完备特点构建的模糊证据推理模型具有可行性与有效性,同时该模型能够为突发事件风险分析和风险应对决策的制定提供辅助参考.     

流行词“吃货”的多角度考察

"吃货"最早出现在清代小说中,指光吃不干活的人,带有贬义色彩。近年来,"吃货"一词被广大美食爱好者广泛传播,用于自称和互称。"吃货"一词的词义已发生明显变化,指"喜欢吃各类美食的人,有品位的美食爱好者";词义附带的感情色彩逐渐趋于中性甚至褒义。而导致这些变化的原因主要是人们对"吃"观念的改变,网络语言环境的高度自由化以及使用网络语言的从众心理。     

Spark框架下交通流数据高效处理方法及其应用

设计并实现基于Spark的交通流数据处理与预测分析应用框架, 可以完成交通流数据的高效清洗、统计、存储和查询。利用基于多阶空间权重矩阵的STARIMA模型进行交通流预测分析, 可以验证数据处理效率及对预测应用的支撑作用。对比实验结果表明: 1) 交通流数据处理框架运行效率高, 适用于复杂的数据清洗和挖掘算法, 为预测模型建立数据支撑; 2) 交通流预测模型对空间权重矩阵进行了多阶优化, 兼顾高效性和准确性, 预测分析结果可以为交通诱导提供参考。     

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。     

句法增强的UCCA语义分析方法

考虑到句法结构与语义结构之间的紧密联系, 尝试将句法信息融入UCCA语义分析模型中来增强语义分析的性能。基于目前性能最好的基于图的 UCCA语义分析模型, 提出并比较4种不同的融入依存句法信息的方法。采用SemEval-2019国际评测语义分析任务的英文数据集进行实验, 在本领域和跨领域两个数据集上的结果均表明, 句法增强的方法能够给显著地提高UCCA分析性能。引入BERT特征后, 句法信息仍然可以提供一定的帮助。     

The material theory of induction and the epistemology of thought experiments

John D. Norton is responsible for a number of influential views in contemporary philosophy of science. This paper will discuss two of them. The material theory of induction claims that inductive arguments are ultimately justified by their material features, not their formal features. Thus, while a deductive argument can be valid irrespective of the content of the propositions that make up the argument, an inductive argument about, say, apples, will be justified (or not) depending on facts about apples. The argument view of thought experiments claims that thought experiments are arguments, and that they function epistemically however arguments do. These two views have generated a great deal of discussion, although there hasn't been much written about their combination. I argue that despite some interesting harmonies, there is a serious tension between them. I consider several options for easing this tension, before suggesting a set of changes to the argument view that I take to be consistent with Norton's fundamental philosophical commitments, and which retain what seems intuitively correct about the argument view. These changes require that we move away from a unitary epistemology of thought experiments and towards a more pluralist position.