基于混合团树的贝叶斯网络智能推理算法

提出了一种基于混合团树的智能推理体系架构,利用原始贝叶斯网络中变量之间的依赖关系对连接树进行改造,使得在推理过程中满足以下两个优势：(1)它能直接消除与证据和查询的无关的变量集,使得混合团树得以缩减为更小规模的二级树状结构,进而使消息不必在所有节点中传播;(2)它继承了连接树传播算法中可以重复利用混合团树中预先储存的信息进行加速推理.     

双船联合举升多体协同作业系统横摇稳性评估

基于ADAMS平台,构建特定场景双船联合举升多体协同作业系统虚拟样机,对新型一体化拆解作业双船联合举升过程中待拆除组块横摇稳性进行预测与评估。构建了该系统拓扑模型,使用几何参数描述系统中上部组块横摇运动特征;通过虚拟样机仿真探究了双船不同耦合运动情况时上部组块最危险失稳状态,并分析了上部组块重心至连接点连线垂直距离与水平距离比值对横摇角度的影响规律。结果表明:物理模型试验数据驱动的虚拟样机技术可以有效评估该系统运动特征,与几何拓扑模型得到的上部组块横摇失稳角度理论公式计算结果吻合;双船同相位横摇与反相位垂荡耦合运动时对上部组块横摇稳性影响最大;待拆除上部组块横摇失稳时的极限纵横比可以作为复杂多体系统横摇稳性评估参数,为实际工程方案选择提供参考。     

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%.     

宗教文化对泉州古城街道活力的影响分析

以泉州古城为例,利用多源数据构建街道活力与其影响因素的分析框架,建立包含街道物理环境影响因素和宗教文化影响因素的街道活力评价指标体系.分析宗教建筑对街道活力的影响,并进一步分析宗教建筑与街道的空间关系对街道活力的影响.研究结果表明：街道活力与街道两侧的寺庙宗祠的数量呈负相关,香火旺盛的寺庙宗祠会提升附近街道的活力,但与寺庙宗祠距离无显著相关关系;在寺庙宗祠入口设置广场或宽敞的步行区可以集聚人气,并在寺庙宗祠周围布置商业或与其他景点结合以形成连续的活力点,有助于提升街道活力.     

技能映射通过析取模型诱导的多分知识结构

基于程序性知识的评估,提出由项目自身的状态结构诱导多分知识结构的方法,以建立适用于问题解答的多分评估体系.首先,根据各项目的解答或操作步骤设定响应值集,通过项目状态转移函数定义项目状态空间;然后,用操作程序表示技能,由过程函数导出析取的技能映射;最后,讨论技能映射通过析取模型诱导的多分知识结构.结果表明：技能映射通过析取模型诱导的多分知识结构是多分知识空间.     

区间删失数据下基于OLLGG分布的多参数回归模型的参数估计

该文基于Ⅱ型区间删失数据,在OLLGG分布下提出多参数回归模型,通过线性回归刻画分布参数与协变量之间的关系,并通过极大似然方法给出了模型的参数估计,数值模拟验证了模型参数的估计有良好的性质,将提出的模型应用到血友病患者HIV感染的数据中,发现提出的模型对数据有灵活的拟合效果.     

自主式交通系统功能架构优化密度峰值聚类算法

自主式交通系统(autonomous transportation system, ATS)是为应对主动式智慧交通发展趋势而提出的新一代交通系统。为科学合理地构建ATS功能架构,提出了一种面向多属性文本的优化密度峰值聚类算法(density peaks clustering, DPC)。该算法结合交通系统功能架构的基本特征,通过改进的词频-逆向文档频率算法与文本向量空间模型,将多属性文本转化成空间维度坐标。再利用高斯函数和决策值优化DPC算法进行聚类,并结合轮廓系数对聚类结果进行评价。为了检验算法的合理性,在ATS道路自动驾驶场景下,基于道路载运工具运行服务域、交通基础设施管理服务域和交通安全管理服务域的功能数据集进行了算例分析,依据聚类结果绘制功能架构图。架构图由自主感知-自主学习-自主决策-自主响应4层构成,验证了ATS应用场景中功能架构优化算法的可行性和合理性。算例结果表明：该算法的构建具有鲁棒性,算例轮廓系数整体均值为0.84,与原算法相比解决了聚类过程中聚类中心难以划定的问题;与原智能交通系统中的各架构设计相比,该功能架构更具有层次性和逻辑性。该优化算法能够促进新一代交通系统...     

圆渐开线变截面涡旋压缩机型线的参数优化

圆渐开线变截面涡旋压缩机的优化设计均以几何性能为目标。为了得到在几何性能和力学性能方面更为优越的涡旋压缩机,文章建立圆渐开线变截面涡旋压缩机压缩比和轴向气体力的数学模型,分析压缩比和轴向气体力随型线参数的变化趋势;结合几何性能和力学性能,以压缩比倒数和轴向气体力为目标函数,利用多目标遗传算法对其进行优化,得到不同参数变化下的非劣解集。对优化型涡旋盘与未优化涡旋盘进行的定量分析结果表明,优化型涡旋盘的压缩比提高了16.14%,轴向气体力降低了5.62%,证明了优化的可行性。该研究为圆渐开线变截面涡旋压缩机设计时型线参数的选取提供了一定的参考。     

基于残差卷积自注意力神经网络的铝电解过热度识别方法

过热度是反映铝电解槽当前生产效率的重要指标,由于过热度难以在线实时测量,本文提出一种基于残差卷积自注意力神经网络的过热度识别方法.针对铝电解生产过程数据为时间序列数据且具有多源异构特性,设计异构数据的同构表示方法.在此基础上建立残差卷积自注意力神经网络模型以提取同构时间序列数据的全局与局部特征.针对过热度数据标签少且类别分布不均匀问题,采用基于自动编码器的无监督预训练方法与加权交叉熵损失函数以提高过热度识别任务的性能.在基准数据集上进行仿真对比实验以验证本文所提方法的有效性,然后在只包含少量不平衡标签的铝电解过热度数据集上进行实验验证,结果表明本文构建的过热度识别模型相较与其他现有模型不仅提高了过热度识别准确率,而且在训练样本较少时保证了模型的泛化能力.     

抗深度取证的多粒度融合图像修复网络

数字图像的真伪判别是图像安全领域中的基础问题,因数字媒体极易被攻击篡改,针对图像的取证技术得到了广泛的研究.另一方面,对图像篡改反取证技术的研究,不仅追求更逼真的图像篡改操作,也从相反的方向促进了取证技术的发展.图像修复作为基础的图像篡改操作,一直是国内外学者的研究热点.针对被修复篡改后的图像会被深度取证网络取证的问题,提出了一种抗深度取证的多粒度融合图像修复(multi-granularity fusion-based image inpainting network resistant to deep forensics,MGFR)网络.MGFR网络包括编解码器、多粒度生成模块以及多粒度注意力模块.首先,输入的破损图像被编码器编码成深度特征,深度特征通过多粒度生成模块生成3个不同粒度中间特征;然后,采用多粒度注意力模块来计算不同粒度中间特征之间的相关性并将其融合;最后,融合特征通过解码器生成输出结果.另外,所提出的MGFR网络被重建损失、模式噪声损失、深度取证损失以及对抗损失联合监督.研究结果显示,所提出的MGFR网络在拥有较好的修复性能的同时能成功规避深度取证网络的取证.