贝叶斯网络中基于联合树算法的学生模型更新方法研究

在已建立的覆盖型贝叶斯网络学生模型的基础上,用联合树算法来实现推理更新.通过建立Moral图、构造三角化图、区分团节点,然后将学生模型转化为联合树的结构,最后通过消息传递来完成整个学生模型的更新.     

从粗粒度到细粒度的神经机器翻译系统推断加速方法

近年来,Transformer模型中多层注意力网络的使用有效提升了翻译模型的译文质量,但同时大量注意力操作的使用也导致模型整体的推断效率相对较低.基于此,提出了从粗粒度到细粒度(coarse-to-fine,CTF)的方法,根据注意力权重中的信息量差异对信息表示进行细粒度压缩,最终达到加速推断的目的.实验发现,在NIST中英和WMT英德翻译任务上,该方法在保证模型性能的同时,推断速度分别提升了13.9%和12.8%.此外,还进一步分析了注意力操作在不同表示粒度下的信息量差异,对该方法的合理性提供支持.     

基于CBR的机械产品智能设计方法研究

为快速有效地设计机械工程产品,提出基于实例的机械工程产品设计方法,可实现重用以往设计知识进行新产品的快速设计.该法应用CBR技术依据共享模型的基础构建智能设计平台,以解决实例的检索和修改问题为重点,最终实现了相似匹配计算及最佳实例;并将技术层面的设计问题归属于人机交互的情感设计,避免或减少重复性劳动,改善了工程技术人员的工作环境.给出基于实例的智能设计方法,以桥式起重机产品为例说明了这一方法实现的可行性.     

动态贝叶斯网精确推理中联合树算法的改进

基于动态贝叶斯网络处理动态不确定性问题的过程中推理是非常重要的,而推理算法的优劣决定推理的执行效率;文章在分析联合树性质的基础上提出一种较简单的3/2片联合树算法,该算法不需要限制消去顺序且只作一次扩展;讨论了算法的复杂度,并作了试验比较。     

仿真模型的智能化验证方法

为实现仿真模型可信度验证过程的自动化,并解决验证技术在应用中过度依赖领域专家经验等问题,提出基于知识的模型验证方法.首先,对模型验证的客观和主观方法中的数据和信息转化过程,以及用于模型验证中真实系统测试数据和领域专家的经验等参考信息进行抽象和归纳.其次,在知识抽象的基础上,分别建立领域知识模型、验证技术模型和验证任务模型.最后,在知识模型的基础上设计和实现智能化验证系统.对电磁轨道炮仿真模型的验证表明,该方法可有效对仿真模型进行验证,且主观和客观的验证方法均可以集成到该系统中,提高了模型验证效率.     

一种模型不完备条件下的诊断方法

基于模型的诊断研究的主要问题是:在已知模型的前提下,对于产生非常行为的系统通过逻辑推理的方法找到那些能解释这种非正常行为的故障部件.但对于模型不完备的系统诊断问题的讨论很少,本文首次提出了借助其他系统进行辅助诊断的思想,在此基础上提出了一种针对模型不完备条件下的诊断方法,使得经典的诊断方法对于模型的依赖程度有所降低,从而解决了模型不完备给诊断问题所带来的困难.最后将这种方法和模型完备时的诊断效果做了比较.     

基于模型的参数化界面设计模式

为了提高用户界面的开发效率,提出了面向用户的参数化界面设计模式,从模型、展示样式、操作3个方面描述了设计模式,给出了界面设计模式的规范定义.该模式进一步指导了基于模型的用户界面开发,有效地支持了代码的自动生成,提高了界面设计的效率.     

基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的SAR图像滤波方法

为了获得更好的合成孔径雷达(SAR)图像滤波效果,提出一种基于Contourlet域隐马尔可夫树(CHMT)模型的SAR图像滤波算法.提出基于粗分类的系数绑定方法,提高了CHMT模型参数的解算速度;综合应用对数变换、循环平移和均值校正等方法,建立了针对SAR图像乘性斑点噪声模型的统一滤波处理框架,并将基于CHMT模型的滤波算法融入该框架之中;通过对SAR影像进行滤波实验,并将该滤波算法与Lee滤波、小波软阈值滤波等方法进行了比较.可视效果和统计指标显示:基于粗分类的系数绑定方法在改善滤波效果的同时,对CHMT模型解算的速度有很大的提高;在统一滤波框架下,基于CHMT方法的滤波效果优于其他的几种滤波方法.     

井震联合精细断层模型的构建方法

为实现多约束条件下断层模型的精确构建,以朝阳沟油田朝84-6井区的地质构造模型为例,结合地质、地震及测井资料,在大量实践的基础上提出多边形投影、深度域地震体矫正、断点矫正三种精细修正断层模型的方法,同时利用深度域蚂蚁体与时间域地震体相结合的方法补充解释小断裂,最终以井震联合较为完善的断层模型作为骨架,精细构建构造模型。结果表明,该方法构建的断层模型较符合原始地震数据体,并在模型构建过程中弥补了地震解释工作的不足,实现对断层解释的检验和修正。     

基于有界模型检测的门级软件自测试方法

提出了基于有界模型检测的门级软件自测试方法.将处理器中的模块简化成约束模块,缓解状态爆炸问题.将难测故障的触发条件逐个转化成性质并且采用有界模型检测技术,搜索触发这些性质的违例.最后,将违例映射成测试指令序列,并为测试指令序列添加观测指令序列,构成自测试程序.实验结果表明:该方法在不引起状态爆炸问题的情况下,有效地测试控制器中难以测试的故障,提高了在线测试的测试质量.     

结合主题依存特征和Bigram的汉语语言建模方法

在Bigram语言模型建模过程中，语言被看作符号集序列，没有考虑语言本身具有的语法和语义结构特征，虽然在线的文本训练数据迅速增长，但语言模型的性能却再获得大幅度的提高，基于统计方法语言建模的基本原理，提出了一种结合Bigram和主题依存特征的中文语言建模方法，初步实验结果表明，该方法可有效地补充Bigram模型提取特征的不足，通过提取远距离主题依存特征降低了语言模型的分支度。     

基于平滑逆频率和依存句法的句子相似度计算方法

综合考虑关键词、词向量及句法结构对句子相似度计算的影响,将平滑逆频率(smooth inverse frequency,SIF)与依存句法相结合以提高句子相似度计算的精准性。SIF的核心思想为利用加权和去除非信息噪音得到的句向量来计算句子相似度。借助哈尔滨工业大学的语言技术平台,将句子的结构信息添加到句子相似度计算中,通过句子中"词语依存关系"三元组的相似性来度量句子间的相似度。实验结果表明,基于SIF和依存句法的句子相似度计算方法所得的反映准确率和召回率平衡度的指标为84. 4%,与同类的句子相似度计算方法相比,能更为有效衡量句子间的相似程度。     

用大规模并行网络模型同时解决中文分词和语法分析

提出用大规模并行网络的自然语言处理模型(即 MPNP 模型)处理中文的方法,它将中文的分词和语法分析合为一体加以统一的解决。以便实现多层次知识的综合。这种新的形式化方法吸收了当前连结主义模型的并行的优点,即用主动的节点—带局部记忆区和过程的节点和它们之间的连结关系显式地表达知识,用节点间的信息传送实现信息的并行处理。同时又保持了在较高层次模拟智能行为的特点。由于它的特殊的控制方法,它能够将自下而上的分析和信息传送与自上而下的期望扩散模型有机地结合起来。通过从左至右的扫描,并行地生成所有可能的分析,这一并行方法为新一代计算机的自然语言处理提供了一个有用模型。本文中从实现的角度较详细地阐述了这种处理方法的基本原理、结构和控制,以及中文分析系统的建造方法。     

句子相似模型和最相似句子查找算法

提出一种句子相似模型,用以度量句子的相似程度·句子相似度由词形相似度和词序相似度决定,词形相似度起主要作用,词序相似度起次要作用·该模型可保证当一个句子的分句或短语整体发生长距离移动后,仍与原来的句子很相似·提出一种基于单词倒排索引和句子长度索引的最相似句子查找算法·实验结果表明该查找算法不仅高效,而且平均查找时间受语料库规模影响很小·     

海峡两岸共同犯罪之比较研究

海峡两岸因刑事立法背景不同导致在共同犯罪问题上产生难以融合的差异。海峡两岸采用不同标准的共同犯罪人分类法——分工分类法与作用分类法,二者都不能圆满解决共同犯罪人的定罪与量刑问题。大陆刑法在确定身份与共同犯罪时,存在着按主犯的犯罪特征决定共同犯罪性质的法理误区。     

层次化蒙古语统计语言模型

蒙古文具有典型的构词、构形词缀的特点,一个蒙古语单词往往可以切分成词干和词缀等若干个部分.根据蒙古语的特点,提出了一种层次化的蒙古语语言模型,将蒙古语语言模型分为词干和词干、词干和词缀、词缀和词缀三个层次.在这三个层次上分别计算出独立的语言模型.把这种层次化的蒙古语语言模型方案应用到了一个统计汉蒙机器翻译系统中,实验证明所构造的层次化的蒙古语语言模型能够有效地提高汉蒙机器翻译的效果.     

模拟夹层的大变形有限元等厚节理单元模型

利用大变形有限元基本理论,提出了模拟夹层的大变形有限元等厚节理单元模型,并推导了其相关的大变形有限元计算公式,解决了夹层的大变形有限元模拟计算问题.     

机械结合部动态特性参数识别的优化方法

机械结合部动态特性参数的确定是机床整机进行动态理论分析和优化设计的关键问题之一。本文提出了一种利用约束非线性优化方法来识别机械结合部动态特性参数的方法，经例证说明是正确可行的。     

结合AOP思想和依赖注入技术的轻量级MVC框架

为了解决目前Java主流模型-视图-控制器(MVC)框架日益庞大,从而导致性能低下的问题,提出了一个轻量级的MVC框架.该框架利用面向方面编程(AOP)技术实现了横向业务的剥离,采用控制反转设计模式实现了模块间的最低耦合,并通过Java反射技术实现了数据库记录与Java对象的自动转换.实验结果表明:该框架以仅仅70 KB左右的JAR包实现了比其庞大数百倍的类似框架的主要功能,同时支持网络应用和移动应用的开发,具有更高的执行效率.