基于二部图半监督方法的查询日志实体挖掘

基于用户查询日志的命名实体挖掘的目标是从用户查询日志中挖掘一组具有指定类别的命名实体。为解决已有用户查询日志实体挖掘研究工作中的种子实体不充分的问题,提出了一种基于二部图的半监督排序方法,利用实体之间的关系(实体共享查询模板)来改善实体排序效果。该方法首先基于候选实体和查询模板构建一个二部图,然后基于二部图将种子实体的类别相关性传播到其他候选实体,最后按照类别相关性得分对候选实体进行排序,并进一步给出方法中迭代过程的等价优化框架。实验结果表明本文提出的方法优于基准方法,具有较好的挖掘效果。     

利用SIMULINK对反应堆堆芯控制系统动态仿真

文中对已建立的物理数学模型[1]进行参数计算,利用SIMULINK中提供的分析工具对建立的传递函数进行仿真和结果分析.     

演化博弈强化学习模型在智能博弈对抗中的应用

智能化指挥控制的核心问题是智能决策问题,智能决策的基础是作战计划的推演和行动计划的优化。演化博弈强化学习模型通过引入演化博弈,使模型能够充分考虑对手的博弈意志和指挥艺术,并且在求解过程中可以使用现有的强化学习算法进一步提升模型的效率。针对离散和连续两种不同场景,分别推导出对应的复因子动力学方程,并给出了非对称博弈问题的一般性求解策略,摆脱了“理性人”这一假设的演化博弈强化模型。相较于现有模型,表征精度更好,刻画博弈对抗更精确,更符合军事对抗实际,有助于智能蓝军的精准化建设,相关结论在多智能体建模平台NetLogo上进行了验证。     

基于红外光谱的空间点目标红外特征提取方法

根据空间点目标红外辐射光谱的特点,提出了一种新的基于双波段红外光谱数据的目标红外特征提取反演算法,对算法的有效性进行了分析,并对最大迭代次数、误差范围和缩放系数等影响算法计算效率与精度的主要参数的选取与设置问题进行了讨论.在此基础上,针对具有不同光谱特征的残余杂散辐射,分析了残余杂散辐射对目标-背景辐射对比度及目标红外特征提取精度的影响.研究结果表明,论文提出的反演算法能够有效地提取不同温度目标的红外特征信息,且计算速度快、耗时短;残余杂散辐射将对目标有效辐射面积和温度的提取精度产生一定的影响,但对目标温度提取精度的影响相对要小一些.     

黑木耳多糖的研究进展

黑木耳多糖是一类具有重要生物活性作用的功能性成分,是目前最有开发前途的保健食品和药品新资源之一。本文综述了近年来国内外木耳多糖的提取方法、结构及生物活性的研究进展。     

多传感器多目标跟踪的JPDA算法

传统的联合概率数据关联算法(JPDA)是在密集杂波环境下的一种良好的多目标跟踪算法,但它是针对单传感器对多目标跟踪的情况下使用,不能直接用于多传感器对多目标的跟踪。针对这一问题,文中提出了一种适用于多传感器多目标跟踪的JPDA算法,它以极大似然估计完成对来自多传感器的测量集合进行同源最优分划,然后采用JPDA方法对多目标进行跟踪。经过理论分析和仿真试验,证明了该方法能有效地进行多传感器多目标的跟踪,且具有算法简单、跟踪精度高、附加的计算量小等优点。     

刍议新时期地方高校教学管理模式的创新

地方高校教学管理存在的诸多问题使其已经不适应时代进步和教育发展的要求。因此,在新时期新形势下,地方高校教学应创新高校教学管理模式,不断提高高校办学水平和人才培养质量。     

基于知识的深度强化学习研究综述

作为解决序贯决策的机器学习方法,强化学习采取持续的“交互-试错”机制,实现智能体(Agent)与环境的不断交互,从而学得完成任务的最优策略,契合了人类提升智能的行为决策方式。知识作为一种包含了经验、价值观、认知规律以及专家见解等要素的结构化信息,应用于强化学习可以有效提高Agent的学习效率,降低学习难度。鉴于此,本文以强化学习的基本理论为起点,对深度强化学习以及基于知识的深度强化学习研究成果进行了系统性的总结与梳理。     

一种多无人机层次化任务分配方法

针对大规模任务分配问题,为了提高任务分配的效率和合理性,提出了基于任务依赖关系和ISODATA算法相结合的任务分组方法。在任务分组基础上,从无人机负载均衡的角度出发,提出了基于资源福利的任务组级粗粒度任务分配方法,结合粒子群算法提出了任务组内的细粒度任务分配算法。通过实验仿真验证所提方法有效,且性能和灵活性较普通任务分配算法有较大的优势。     

基于综合值修正的领域概念筛选算法

为了提高领域概念筛选的准确率,对测试数据进行了筛选,指出了算法误筛选常用词汇的问题,分析了常用词汇的高一致度值导致高综合值的缺陷,设计并探讨了术语综合值修正参数,改进了原有综合值的计算方法,放大了领域概念与常用词汇之间的差别。仿真实验表明,修正后的综合值与原综合值相比,变化趋势一致,但幅度更大。数据实验表明,在不影响领域概念筛选结果的基础上,改进后的筛选算法增大了领域概念的综合值,同时降低了常用词汇的综合值,实现了常用词汇的剔除,提高了准确率。