径流中长期预报的灰色预测方法

基于时间序列的扩维原理和灰色系统理论的关联分析，提出一种较适合于水文实测资料缺乏情况下的中长期预报方法，利用玛纳斯河水文的实测资料序列对该方法进行验证。     

基于相空间重构的支持向量机方法在径流中长期预报中应用

水文中长期预报对于水资源规划管理、水库及水电站调度具有十分重要的意义.针对常规混沌预测方法的局限性,提出基于相空间重构的支持向量机(SVM)预报方法.该方法首先对径流时间序列进行混沌辨识,然后对其进行相空阃重构,采用基于结构风险最小化的SVM进行径流预报.对于SVM的参数优选问题.以径向基核函数作为核函数,采用混沌交尺度优化方法进行参数寻优.实例表明.该方法优于SVM和人工神经网络(ANN)预报方法.且具有良好的泛化推广能力.     

一种新的特征展开模糊推理方法

在Zadeh提出的模糊推理合成规则及陈永义等提出的模糊集特征展开近似推理方法的基础上,给出了新的模糊推理合成方法,定义了模糊集的一种新的特征展式,分别给出了计算一般模糊推理和双重蕴涵命题模糊推理的新方法,并把它们推广到一般情形,即一个模糊推理系统是由一组多重蕴涵命题组成的情形,得到一种新的模糊集特征展开推理方法.这种方法使得模糊推理合成计算简单,给Fuzzy控制器的设计带来方便.     

径流中长期预报模糊优选神经网络模型应用研究

预报因子选择与模型训练精度确定,是模糊优选神经网络模型应用于径流中长期预报时有待研究解决的两个重要问题.应用预报因子集与预报量间的复合非线性相关分析方法选择预报因子(集),克服了通常单因子线性相关分析选择预报因子的不适用性;通过定义综合效应系数来综合评价模糊优选神经网络模型的拟合能力与外推预报能力,为研究模型的拟合精度高而外推预测精度低的问题提供了一种解决方法.     

智能预报模式与水文中长期智能预报方法

建立了以模糊优选、BP神经网络及遗传算法有机结合的智能预报模式与方法。在应用该方法进行中长期水文智能预报时，首先选取训练样本的数量，根据预报因子与预报对象的相关关系得到相对隶属度矩阵;再将其作为BP神经网络输入值以训练连接权重；最后将得到的连接权重值用于预报检验。计算结果表明，智能预报模式与方法的运行速度、精度及稳定性都达到了实际应用的要求。     

探讨中长期水文预报方法

介绍了水文预报的主要方法和基本途径,这种介绍了历史演变法的基本操作步骤,在目前长期预报没有成熟的方法的前提下,只能采取多种方法进行预测。然后根据各种方法的优缺点及预测的依据进行综合分析,合理取值。     

基于PSO参数辨识SVM的中长期径流预测研究

以径向基函数作为核函数,利用微粒群(PSO)算法的全局寻优特性进行支持向量机(SVM)的参数辩识.在微粒群搜索参数前,先对参数进行指数变换,使[0,1]和[1,∞]有着相同的搜索概率.微粒群算法的适应值函数是以支持向量机模型的推广能力为标准的,讨论了测试样本的最小误差和留一法对支持向量机学习方法推广能力的两种估计.最后...     

中长期径流预报中PCA-IBP模型的改进算法研究

径流预报的信息有很大的相关性,这是必须在预报工作中避免的,同时,这些信息的维度较高,且以往处理这些信息的数学模型计算复杂度较高.针对以上问题提出了一种混合主成分分析方法(PCA,Principal Component Analysis)和改进BP(Improved Back Propagation)神经网络模型的中长期径流预报模型(PCA-IBP),此种方法可以很好地避免以上不足,可以进一步提高模型计算效率.实际数据验证表明,提出模型预报的精准程度以及效率都较传统的BP神经网络预报模型有所改善.     

基于相关向量机的中长期径流预报模型研究

鉴于其优越的预报性能,将相关向量机（RVM）应用到中长期径流预报中,并在相空间重构的基础上,建立了基于相关向量机的径流预报模型.该模型首先对径流时间序列进行相空间重构,并以重构后的径流序列作为模型输入;其次,采用粒子群优化（PSO）算法识别模型参数,利用优化所得重构参数验证时间序列具有混沌特性,在模型内循环过程中采用EM算法迭代估计超参数,并将RVM与应用较为广泛的最小二乘支持向量机（LSSVM）和自动回归滑动平均模型（ARMA）进行了比较分析,结果表明该模型具有较好的泛化能力;最后,基于水文过程变化的不确定性、RVM描述输出值的不确定度以及相应概率下的预报区间,使得调度人员在决策中能考虑预报的不确定性,定量估计各种决策的风险和效益.     

中英平行短语依存树库构建

提出了面向翻译研究的融合短语结构树和依存分析的短语依存树库(phrase dependency treebank,PDT)的构建思想,阐述了中英平行PDT的构建方法.PDT采用"扁平结构优先"的短语结构树和"基于语义"的依存句法功能标注原则,有别于传统依存分析的完全二分法.大连理工大学中英平行PDT(DUT-CEPDT)的生语料取自文本质量较高的政府工作报告和白皮书及其官方译文.首先,对文本进行分词和词性标注之后,利用专为语言学家开发的辅助工具LingTreeConstructor构建中文和英文的单语PDT;之后,在两个单语PDT之间从篇章到词的节点进行对齐,这种多层次的立体对齐比只有词、短语或句子的单层对齐能提供更丰富的翻译知识;最后,依据FrameNet进行双语平行的框架语义角色标注.DUTCEPDT将为译员培训和机器翻译研究提供所需的标准语料.     

短语结构到依存结构树库转换研究

为基于真实语料进行句法分析,构建了大规模的短语结构树库和依存结构树库,并尝试在两种结构的树库之间进行转换.讨论了宾州中文树库(Penn Chinese Treebank,CTB)中短语结构树库和依存结构树库的关系,并基于现代中文依存文法制定了中心子节点过滤表,依据该表将短语结构的CTB转换为依存结构树库.在CTB中随机抽取200句语料,转换正确率达到了99.50%.基于该转换得到的依存结构树库可以进一步进行中文依存关系解析的研究.     

基于配价结构的词汇化句法分析模型

基于“配价”是汉语词语的一个比较本质的特点,一旦1个词语的配价结构确定下来,它应该和怎样的词进行搭配就比较清楚,从而也可以比较直接地导出句子的结构,为此,结合中心词驱动句法分析模型,提出基于配价结构的词汇化句法分析模型,引入丰富的语义信息如语义依存信息和配价结构等语义搭配信息,并用改进的句法分析模型进行句法分析实验.实验结果表明:模型的精确率和召回率分别为88.65％和87.26％,综合指标F与Collins的中心词驱动句法分析模型的相比提高6.51％.     

基于句法依存卷积神经网络的句子相似度计算

句子相似度计算是自然语言处理的一项基础任务,其准确性直接影响机器翻译、问题回答等下游任务的性能。传统机器学习方法主要依靠词形、词序及结构等浅层特征计算句子相似度,而深度学习方法能够融入深层语义特征,从而取得了更好效果。深度学习方法如卷积神经网络在提取文本特征时存在提取句子语义特征较浅、长距离依赖信息不足的缺点。因此设计了DCNN(dependency convolutional neural network)模型,该模型利用词语之间的依存关系来解决该不足。DCNN模型首先通过依存句法分析得到句子中词语之间的依存关系,而后根据与当前词存在一跳或者两跳关系的词语形成二元和三元的词语组合,再将这两部分信息作为原句信息的补充,输入到卷积神经网络中,以此来获取词语之间长距离依赖信息。实验结果表明,加入依存句法信息得到的长距离依赖能有效提升模型性能。在MSRP(microsoft research paraphrase corpus)数据集上,模型准确度和F1值分别为80.33%和85.91,在SICK(sentences involving compositional knowledge)数据集...     

基于近似函数依赖的批处理模式挖掘方法研究

批处理依赖是一种特殊的函数依赖,但其定义的推理规则过于严格而不适用于含噪数据.为了从含噪数据中挖掘出有价值的批处理依赖,在批处理依赖研究的基础上,提出了近似批处理依赖的概念,并通过引入可信度、特异度等度量指标,提出了相应的近似批处理依赖挖掘算法;最后通过实例说明了算法过程及其有效性.     

基于关系触发词与单层GRU模型的关系抽取方法

基于关系触发词与单层门控循环单元模型进行关系抽取, 以降低关系抽取模型结构的复杂度, 并提高模型的训练效率. 通过计算单词的依存距离与序列距离得到关系触发词, 利用单层门控循环单元模型进行关系抽取, 并在SemEval 2010 Task 8数据集上进行实验. 实验结果表明, 该方法能有效提取出关系触发词, 并具有较高的关系抽取准确率.     

PDF文件文本内容提取研究

介绍了PDF的文件结构，在此基础上，给出了PDF文件的解析流程，以及从解析后的内容流中提取文本内容的方法。     

基于Pushover方法的混凝土框架梁失效及相关性分析

采用Pushover方法,并通过大量的Monte Carlo数字模拟,对强柱弱梁钢筋混凝土框架结构梁的失效和失相关样本进行了统计分析。分别得出了框架结构梁在小震和大震下的失效及相关性规律,并验证了“在小震下框架结构截面约束的失效服从独立性假设”的正确性。     

从认知语言学角度看“xx哥”词族现象

网络与报刊的频繁使用让＂犀利哥＂、＂数学哥＂、＂被子哥＂等＂xx哥＂词迅速蹿红,这些词,或旧词新义,或新词新语新意,对当今社会语言的使用产生了种种影响。从认知语言学的角度分析＂xx哥＂词族现象,可从中看出语言是社会的一面镜子,与社会文化密不可分。。     

“有＋Vp”结构的三个平面考察

＂有＋Vp＂结构作为新兴语法现象已经在口语中大量使用,其整体结构主要充当谓语成分。＂Vp＂是陈述性宾语,＂有＂具有[＋完成态][＋肯定式]语义特征。该格式在语体色彩和信息焦点方面有独特的语用价值,其文化背景促使该构式得以广泛推广。