基于预训练模型和混合神经网络的医疗实体关系抽取

医疗文本具有实体密度高、句式冗长等特点,简单的神经网络方法不能很好地捕获其语义特征,因此提出一种基于预训练模型的混合神经网络方法。首先使用预训练模型获取动态词向量,并提取实体标记特征;然后通过双向长短期记忆网络获取医疗文本的上下文特征,同时使用卷积神经网络获取文本的局部特征;再使用注意力机制对序列特征进行加权,获取文本全局语义特征;最后将实体标记特征与全局语义特征融合,并通过分类器得到抽取结果。在医疗领域数据集上的实体关系抽取实验结果表明,新提出的混合神经网络模型的性能比主流模型均有提升,说明这种多特征融合的方式可以提升实体关系抽取的效果。     

边界层对粗糙单裂隙溶质运移影响试验

为探究非费克(non-Fickian)运移表现出的峰值提前到达和拖尾等现象,开展了粗糙单裂隙溶质运移试验,总结了粗糙单裂隙中溶质运移特征及运移机理,结合边界层理论对峰值提前到达和拖尾现象进行了分析和解释。结果表明：峰值时间和拖尾时间与边界层厚度之间存在较好的线性相关关系;边界层对裂隙介质溶质运移有较为显著影响,即水流速度越小,边界层厚度越大,滞留在边界层内部的溶质越多,溶质获取率越低;粗糙单裂隙中溶质穿透曲线的峰值提前和拖尾现象是由裂隙中心处以惯性力主导的主流区和裂隙壁面以黏性力主导的边界层区共同作用造成的,其中峰值时间主要由主流区的对流因素控制,而边界层区域的存在对拖尾时间影响较大。     

太湖流域超标特大洪水风险预警系统建设及应用

为做好超标洪水调度、保障流域防洪安全,开发建设了由基于水文水动力学耦合的超警超保风险区域预警模型与基于水文学法的洪水淹涝风险快速评估模型共同组成的超标特大洪水风险预警系统,该系统在太湖流域预报调度一体化系统中通过智能交互方式进行模型与系统的紧密集成,实现了预报调度成果的可视化。基于水利一张图的超警超保与淹涝动态展示,实现了预报产品从点到面、从常规预报到影响预测的突破,以及洪水风险由静态评估向实时快速动态分析的转变。应用结果表明：系统在2020年太湖流域性大洪水中累计发布超警超保风险提示39期、洪水淹涝风险评估4期,预测结果与实际基本一致,为科学调度防御超标洪水提供了技术支撑,避免了江苏省苏州市3万多的人员转移,有力保障了太湖流域防洪安全。     

基于双重匹配注意力网络的观点型阅读理解

提出一种基于双重匹配注意力网络的方法.先用动态匹配机制迭代综合获取全局观点信息,同时利用多维度匹配机制在不同特征空间上计算全局语义信息,然后交互式多路注意力机制通过两路注意力之间的交互计算对上述全局的观点与语义信息进行融合,最后与选项表示结合预测答案的观点倾向.在观点型阅读理解数据集ReCO和Dureader上面的实验表明,该方法相对于基准模型在准确率上提升了1.18%和0.84%,在加权宏F1上提升了1.16%和0.75%.     

台阶爆破模型试验下破碎岩石抛掷速度规律分析

为了研究台阶爆破破碎岩石抛掷速度的主要影响因素与变化规律,采用量纲分析法确定破碎岩石抛掷速度的主要影响因素,并借助高速摄影系统与台阶爆破模型试验研究不同影响因素下破碎岩石抛掷速度的变化规律.结果表明：破碎岩石抛掷速度的主要影响因素为炸药单耗、最小抵抗线与炸药量的关系(W³/Q)和不耦合系数,抛掷速度对炸药单耗最为敏感,W³/Q与不耦合系数次之;高速摄影图像显示,当爆破作用时间为0.5 ms时,台阶自由面岩石出现位移,当爆破作用时间为2.0 ms时,在爆炸应力波作用下,台阶自由面出现裂缝,破碎岩石的运动形态可分为鼓包运动阶段与抛掷运动阶段,二者之间存在明显的过渡阶段;炸药单耗、W³/Q、不耦合系数与抛掷速度间存在明显的非线性关系,抛掷速度随炸药单耗的增加呈指数函数递增,且存在临界炸药单耗使破碎岩石的抛掷速度出现激增,抛掷速度随W³/Q、不耦合系数的增大呈幂函数递减.     

Hammerstein系统遗忘因子有限窗口分解辨识

提出一种带遗忘因子和分解辨识策略的有限数据窗口递归最小二乘Hammerstein系统辨识方法。针对Hammerstein系统具有耦合参数的问题,将Hammerstein系统分解为2个子系统：一个子系统包含线性子系统参数,另一个子系统包含非线性子系统参数;提出一种基于遗忘因子的有限窗口递归最小二乘方法对分解模型进行在线递归估计;仿真示例验证了所提算法能够快速跟踪参数,实现对Hammerstein系统的精确辨识。     

IRS辅助WPCN用户公平性与系统吞吐量优化方案

为了解决无线供电网（wireless powered communication network,WPCN）中用户公平性不足与系统灵活性差的问题,提出一种基于智能反射面（intelligent reflecting surface,IRS）的优化方案。该方案直接将公平指数（fairness index,FI）和系统吞吐量加权相加作为优化目标,建立了用户公平性与系统吞吐量的联合优化问题。由于所建立的优化问题是非凸问题,因此,将优化问题拆分为时隙长度和IRS反射系数优化子问题,然后交替求解。针对时隙长度优化子问题,使用逐次凸逼近（successive convex approximation,SCA）算法求解;针对IRS反射系数优化子问题,使用闭式解、SCA和半定松弛（semi definite relaxation,SDR）算法求解。仿真结果表明,所提方案在用户公平性和系统灵活性方面优于其他方案。     

PRM蚁群融合算法的AGV路径规划研究

针对AGV运货时需一次性取多件货物的路径规划问题,提出一种PRM算法与蚁群算法相结合的融合算法,将问题拆分为路径的选择与TSP问题分布解决,即先利用PRM算法进行AGV路径规划,再利用蚁群算法决策出取货顺序,生成总的路径。最后采用matlab进行仿真实验,并与A*算法进行对比,结果证明了PRM蚁群融合算法比A*算法得出的路径更短、效率更高。     

坐标测量机的空间误差检测及误差修正

如何简单、迅速地获取坐标测量机的机构误差,并对其进行软件修正,是近年来国内外学者研究的一个重要课题。本文研究了三坐标测量机的误差修正理论及用三维检具检测测量机误差的方法,提出了空间球检具晶格移位法误差检测原理和多项式拟合的误差函数获得方法,并将其应用于一台中型的坐标测量机的误差修正中,收到了满意的效果。     

光伏模组积灰与阴影特性分析及识别方法

针对光伏模组积灰与阴影特性识别问题,详细分析了积灰和阴影的光伏特性曲线差异,揭示了阴影光伏曲线的拐点时变特性。提出由特性曲线的拐点数量及电流电压特性条件共同构成训练模型的输入特征量,基于CatBoost算法训练积灰和阴影识别模型。最后,利用光伏模组实测数据对CatBoost算法、ID3和GA-BP算法训练出的识别模型进行性能分析和对比测试,结果表明基于CatBoost训练出的识别模型输入量区分性强、诊断精度高,极具工程应用价值。