基于OWL的试题本体知识库构建研究

探讨了本体技术和Web服务技术对试题库系统的支持,并提出了基于本体和Web服务的试题库应用框架结构,目的是为了让试题知识库能提供概念共享模型,建立概念语义空间,并用本体标准语言OWL进行形式化描述,从而解决知识共享和语义互操作问题,同时也为解决机器理解问题提供了一种办法.     

基于相似关系的不完备模糊决策信息系统知识约简

在不完备信息系统和模糊决策信息系统及其粗糙集模型的基础上,提出了不完备模糊决策信息系统的概念,并基于相似关系及其粗糙集模型,给出了不完备模糊决策信息系统的粗糙集模型.该模型是不完备信息系统,完备模糊决策信息系统和经典决策信息系统粗糙集模型的推广.还给出了该系统的知识约简及其算法.     

基于.NET的分布式GIS在水利信息系统中的应用

为提高水利信息系统的管理效率,将COM 和.NET技术的优势相结合,构建新的4层分布式WebGIS,并将其应用于水利信息系统.改进后的系统采用Internet标准的服务描述协议WSDL、标准的服务调用协议SOAP和标准的数据描述语言XML,解决了WebGIS在分布式、互操作等方面的技术难点.系统改进后拥有良好的底层交互协议,并发访问能力强,结构可伸缩,极大地提高了水资源管理人员的工作效率.     

面向小样本抽取式问答的多标签语义校准方法

小样本抽取式问答任务旨在利用文章给定的上下文片段,抽取出真实的答案片段。其基线模型采用的方法只针对跨度进行学习,缺乏对全局语义信息的利用,在含有多组不同重复跨度的实例中存在着理解偏差等问题。为了解决上述问题,该文利用不同层级的语义提出了一种面向小样本抽取式问答任务的多标签语义校准方法。采用包含全局语义信息的头标签和基线模型中的特殊字符构成多标签进行语义融合,并利用语义融合门来控制全局信息流的引入,将全局语义信息融合到特殊字符的语义信息中。然后,利用语义筛选门对新融入的全局语义信息和该特殊字符的原有语义信息进行保留与更替,实现对标签偏差语义的校准。在8个小样本抽取式问答数据集中的56组实验结果表明：该方法在评价指标F1值上均明显优于基线模型,证明了所提方法的有效性和先进性。     

基于多融合模型的图像语义描述研究

图像语义描述可以自动生成图像的自然语言描述,对场景理解具有重要意义。本文主要针对图像语义描述的特征学习和语义学习等进行改进,提出一种新的多融合模型。实验结果表明,本文提出的模型有较好的描述效果,但模型在训练时时间过长,有待改进。     

基于深度残差网络和双向GRU的图像语义分割

在图像语义分割领域中,大多数方法是基于CNN网络构建的,由于CNN很难对全局上下依赖关系进行建模,从而影响语义分割的结果。为此,本研究提出基于深度残差网络和双向GRU的图像语义分割模型ResNet-BiGRU,该模型充分利用CNN局部特征学习的能力和双向GRU全局建模的优势,在Weizmann Horse数据集上进行试验,得到分辨率高、边界清晰的语义分割结果。     

网格技术在网络教学资源管理中的应用研究

将网格技术应用在网络教学资源管理中,提出了网络教育资源的网格模型、查询方法和共享策略.网络教育资源网格通过"互连、互通、互操作"实现了资源的整合,实现了网络教育资源的协作、协同和共享,提高了网络教育资源的管理安全和查询效率.     

基于知网的领域概念抽取与关系分析研究

针对目前领域概念抽取手工完成的现况,提出了一种基于知网的领域概念抽取和关系分析系统模型.本模型利用知网语义相关性从文本中生成领域语义词典,结合TFIDF算法建立"词-文本文档矩阵",用以代替传统的词形频率统计;通过产生领域语义本体,利用语义相似度对概念进行聚类.讨论了这3个步骤所涉及的算法,包括基于统计模式从文本中抽词,基于奇异值分解从词-文档矩阵中提取概念,基于语义相似度对概念进行聚类等.实验表明,本文提出的抽取方法相对与词频算法具有较高的准确度.     

直觉模糊随机信息系统及其属性约简

信息系统的属性约简是知识发现的核心,将直觉模糊随机变量引入信息系统,定义了直觉模糊随机信息系统．将随机概念推广到直觉模糊模型上,针对直觉模糊随机信息系统的属性约简,给出了直觉模糊随机信息系统下的期望相关关系．基于此关系,讨论直觉模糊随机信息系统属性约简的判定和方法,并通过实际例子分析该法的有效性．     

不完备信息系统可变粗糙集模型与性质

不完备信息系统粗糙集拓展模型是近几年来粗糙集理论研究的重要内容.该文以基于相容关系、非对称相似关系及限制容差关系的粗糙集模型为特例,提出了基于一般二元关系的可变粗糙集模型,它是基于各种具体的二元关系(如相容关系、非对称相似关系、限制容差关系、量化容差关系等)粗糙集模型的推广,也是不完备信息系统变精度粗糙集模型的一般情形.文中还进一步研究了不完备信息系统可变粗糙集模型的性质.     

利用深度残差网络的高分遥感影像语义分割

遥感影像分割是影像解译与分析的必要过程,随着深度学习在特征表达上的优势逐步显现,以深度网络为基础模型的影像语义分割已成为自动分割的主要研究趋势.该文提出了一种基于深度残差网络的多尺度语义分割模型,旨在针对小样本遥感影像数据集,提高具有不同尺度分割对象的遥感影像分割精度.首先将深度残差网络以全卷积网络形式进行微调,实现端到端语义分割模型结构构建;然后针对全卷积网络粗糙分割输出的问题,引入Atrous卷积精细化模型上采样过程,进而提高输出标签图精度;最后针对小样本数据进行随机多尺度数据增强,通过样本扩充提高模型分类精度和鲁棒性.试验基于ISPRS 2D Vaihingen语义分割数据集,影像分割结果的分类精度达到89.7%,尤其在小尺度对象上具有较好分割效果.     

学科交叉与融合的理论及模型研究

在理清学科交又与融合相关研究现状的基础上,探究学科交叉与融合的模式及发展规律,依据学科知识资源特征,提出交又学科知识体系特征的静态语义本体模型及基于知识点会聚的交又学科动态语义本体模型,通过这两个模型的自动推理,实现新兴交叉学科的培养方案和教学大纲的自动生成.     

不完备信息系统下基于重要度相似关系的粗集模型

针对不完备信息系统下容差关系和集对α相似关系等模型的局限性.结合权值和联合概率的概念,建立了基于重要度相似关系的模型,这种模型更符合实际应用的需要.     

α-最大相容水平SF决策信息系统的知识约简

引入了SF决策信息系统中的最大相容水平概念,研究了α-最大相容水平ε-不协调SF决策信息系统,建立了它的粗糙集模型,讨论了它的α-水平分布ε-约简.     

GIS北京市怀柔区市区两级空间信息共享应用平台的研究

在空间数据互操作领域,基于OGC规范的公共接口访问模式的互操作方法是一种基本的操作方法,实现空间数据互操作是当前的一个很有潜力的研究方向,主要涉及Web Service的一些相关技术.本研究是基于OGC规范的全国产空间信息服务系统,实现了市区两级空间信息共享,建立了统一、完备的政务地理空间信息资源数据平台和海量、动态的政务地理空间信息资源数据库,实现与市级政务地理空间信息资源共享服务体系基于网络的异质异构地理空间数据对接与共享,达到空间数据与市级的同步更新.     

融合工业控制操作的攻击建模

现有工业环境攻击图缺少协议漏洞、攻击语义和控制操作的关联展示，导致智能制造系统攻击图的表述存在缺失，且系统流程操作对底层设备影响无法在图中进行描述。为此，该文对攻击图语义和攻击图模型进行研究，提出了工业环境下专有协议和特定攻击的攻击图关联规则，基于搜索算法生成扩展语义的智能制造系统攻击图。同时，设计了包含漏洞层、主机层、操作层的三层攻击图模型，利用操作与主机的映射关系将智能制造系统业务操作融入到攻击图中进行关联展示。实验结果表明，所提的扩展规则和模型可以较好地丰富和描述智能制造系统的多步攻击过程。     

基于人工神经网络的汉语语义网络生成

在分析自然语言处理中规则法与统计法的优缺点的基础上,提出一种新的基于人工神经网络的汉语语义网络生成模型,该模型利用人工神经网络的可学习性,从而可有效覆盖相当规模的语言学知识,以应付自然语言的多变性,同时通过语义网络表征知识可深层次刻划词语之间的关系,为后续语言的理解与推理打下基础．     

基于奇偶交叉卷积的轻量级图像语义分割网络

传统轻量级图像语义分割网络中的跨步下采样卷积导致感受野呈现刺状分布，使得像素点利用率出现系统偏差，影响分割精度的提升。为此，针对传统的轻量级图像语义分割网络设计一种奇偶交叉卷积的下采样模块，在跨步奇数卷积模块前增加单步偶数卷积模块，在一定程度上缓解了刺状分布带来的不良影响，消除了分割网络中不同空间位置上像素利用率的偏差，最终提高了模型对像素点的分割精度。通过7种不同轻量级图像语义分割网络的对比可以看出，所提模型可以明显消除刺状分布，使分割网络的精度进一步提高，同时也证明了该模型适用于不同的轻量级网络，具有普适性。     

基于奇偶交叉卷积的轻量级图像语义分割网络

传统轻量级图像语义分割网络中的跨步下采样卷积导致感受野呈现刺状分布，使得像素点利用率出现系统偏差，影响分割精度的提升。为此，针对传统的轻量级图像语义分割网络设计一种奇偶交叉卷积的下采样模块，在跨步奇数卷积模块前增加单步偶数卷积模块，在一定程度上缓解了刺状分布带来的不良影响，消除了分割网络中不同空间位置上像素利用率的偏差，最终提高了模型对像素点的分割精度。通过7种不同轻量级图像语义分割网络的对比可以看出，所提模型可以明显消除刺状分布，使分割网络的精度进一步提高，同时也证明了该模型适用于不同的轻量级网络，具有普适性。     

异构数据的形成及数据集成技术分析

提供了一个基于Java和XML的数据的集成模型,为异构数据的集成提供了一个与数据库系统无关、与操作系统无关的简单方便的解决方案．根据这一模型开发的信息系统,可以实现数据在不同操作系统、不同数据库系统、不同网络平台和不同开发语言的数据库进行应用．