基于时序图的作战指挥行为知识表示学习方法

为深入探索时序作战指挥行为知识的建模方法,实现对具有时序关联特征的指挥员作战指挥行为的有效表征,以兵棋推演作战指令为基础,提出一种基于时序图的作战指挥行为知识表示学习方法,对作战指挥行为进行知识表示学习,并通过作战指挥行为预测任务验证模型的有效性。实验结果表明,提出的方法对于评估指标提升较大,能够有效捕捉想定场景下联合作战指挥员的作战指挥行为时空特征,为时序作战指挥行为知识的表示学习提供了可行范例,为联合作战指挥员的指挥经验抽取和联合作战态势认知提供基础。     

K7在环面上的嵌入

研究\,$K_7$\,在环面上不同的嵌入的个数. 证明了, $K_7$\,在环面上有且仅有\,$2\times5!$\,个不同的嵌入, 并且\,$K_7$\,在环面上每一个嵌入的几何对偶图都是二部图. 从而证明了, $K_7$\,在环面上每一个嵌入都是可\,Gr${\rm\ddot{u}}$nbaum\,染色的.     

对称性与Sobolev嵌入

建立了一个Sobolev空间上部分对称函数到加权Lp空间的嵌入定理,并给出这一定理对具临界增长非线性椭圆边值问题的应用。过去这类结论主要是关于Holder函数的,笔者将这一结论推广到连续函数。     

具有可选服务的M/G/1重试反馈排队模型的稳定性

研究具有启动失败、第二阶段可选服务的M/G/1重试排队模型,其中两个阶段服务都具有反馈机制。当服务台启动失败时,顾客返回到重试区域,服务台进入修理阶段。所有顾客必须进行第一阶段基本服务,只有部分顾客进行第二阶段可选服务。首先利用嵌入马尔科夫链的方法给出系统遍历的充分必要条件,然后采用补充变量法得到重试区域队长的平稳分布以及服务台处于忙期的概率等相关的系统性能指标,最后引入广义休假的概念,得到系统的随机分解性质。     

基于BERT-BiGRU-Attention的在线健康社区用户意图识别方法

针对传统用户意图识别主要使用基于模板匹配或人工特征集合方法导致成本高、扩展性低的问题,提出了一种基于BERT词向量和BiGRU-Attention的混合神经网络意图识别模型。首先使用BERT预训练的词向量作为输入,通过BiGRU对问句进行特征提取,再引入Attention机制提取对句子含义有重要影响力的词的信息以及分配相应的权重,获得融合了词级权重的句子向量,并输入到softmax分类器,实现意图分类。爬取语料实验结果表明,BERT-BiGRU-Attention方法性能均优于传统的模板匹配、SVM和目前效果较好的CNN-LSTM深度学习组合模型。提出的新方法能有效提升意图识别模型的性能,提高在线健康信息服务质量、为在线健康社区问答系统提供技术支撑。     

薛定谔—麦克斯韦尔方程径向解的存在性和多重性(英文)

本文主要研究以上薛定谔—麦克斯韦尔方程的径向解,并得到了其径向解的存在性和多重性结果。     

基于调和平均测地线核的局部线性嵌入算法

为解决现有局部线性嵌入算法不适合处理非均匀分布数据和未利用距离远点信息的问题,首先引入测地线距离,以便能利用远点信息;然后使用调和平均规范化构造调和平均测地线核矩阵,使算法能更好地处理分布不均匀数据并具有鲁棒性。在UCI数据集上的实验结果表明,改进后的算法能够取得比局部线性嵌入算法更好的降维效果。     

一种彩色图像DC系数的自适应水印算法

提出了一种新的彩色图像DC系数的自适应水印算法。该算法通过简单地分析DCT块的两个AC系数将像素块分类成平滑块、边缘块和纹理块,然后根据像素块的类型自适应设置水印的嵌入强度。并利用图像亚采样得到的4个子图像间的高度相关性,将1比特水印嵌入在4个子图像块中由密钥控制的两个块的DC系数上,获得了分散水印能量与增加安全性的目的,而水印能直接在像素域中进行盲提取。同时嵌水印在YIQ模型的Y分量和RGB的B分量上,并进行了两者的性能比较与分析。大量实验表明,提出的水印算法取得了很高的不可见性和鲁棒性,Y分量水印的性能优于B分量的。     

面向情绪分类的情绪词向量学习

提出了一种面向情绪分类的融合词内部信息和情绪标签的词向量学习方法。在CBOW模型的基础上,引入词内部成分和情绪标签信息,以适应微博情绪表达的不规范,同时丰富词向量的情绪语义。对于输入文本,按照词的TF-IDF权重对词向量进行加权求和,以作为文本向量表示。以上述词向量或文本向量作为情绪分类器的输入,采用机器学习的分类方法(LR、SVM、CNN),验证本文情绪词向量在情绪分类任务上的实验效果。实验表明,情绪词向量与原始CBOW词向量相比,在准确率、召回率、F值等各项指标上都有更好的表现。     

MDA方法在网格计算平台Gbuilder开发中的研究与实现

利用网格基础中间件GT3（Globus Toolkit 3．x）进行网格服务设计时代码工作量大,且调试过程不清晰,而在所有的网格服务或同一类型的服务中都有着一些共同的实现模块和操作步骤,对这些部分用模型和模板来实现将减少重复的工作量。所以文中在开放源码的开发工具Eclipse平台上实现了基于GT3开发网格服务的流程,该实现的最大目标就是代码自动化生成,达到终极编程的目的。采用的思想是MDA,并给出了GBuilder平台下用MDA方法实现网格服务工作流的设计框架。