压差时量的提出及平面单向流变量的等价性

针对平面单向流主动变化量与被动变化量之间函数关系有待明确的问题,提出了压差时量的概念,开展了平面单向流变量之间函数关系研究,在研究中利用压差时量与累积注入量之间的函数关系,结合Buckley Leverett方程和Welge方程,推导了压差时量与出口端含水饱和度、含水率、累积采油量、采出程度之间的函数关系,获得了以下认识：平面单向流任意两个变量之间存在由参数方程所确定的函数关系,压差时量是参数方程的参数;平面单向流中的变量具有等价性。根据以上认识,以层间矛盾研究为例,利用压差时量概念和变量等价性研究了层间矛盾产生的机理。压差时量的概念和变量等价性的认识,明确了主动变量与被动变量之间的函数关系,建立了驱替过程中各变量之间的等价关系,该认识对相关理论问题和应用问题的研究起到一定促进作用。     

句法增强的UCCA语义分析方法

考虑到句法结构与语义结构之间的紧密联系, 尝试将句法信息融入UCCA语义分析模型中来增强语义分析的性能。基于目前性能最好的基于图的 UCCA语义分析模型, 提出并比较4种不同的融入依存句法信息的方法。采用SemEval-2019国际评测语义分析任务的英文数据集进行实验, 在本领域和跨领域两个数据集上的结果均表明, 句法增强的方法能够给显著地提高UCCA分析性能。引入BERT特征后, 句法信息仍然可以提供一定的帮助。     

一种主从摄像瞳孔实时精确检测系统

针对瞳孔实时精确检测,提出了一种主从摄像机随动跟踪人眼图像捕获系统用于捕获人眼图像.主摄像机用于定位人脸,从摄像机在云台控制下实时跟踪人眼区域并采集高分辨率人眼图像.为了提高系统的动态性能,针对来自主摄像机分辨率1280×960的人脸图像,采用了一种AdaBoost人脸检测与MOSSE目标跟踪的融合算法,实现了60 fps的人脸快速定位.采用语义分割网络对来自从摄像机的人眼图像进行瞳孔粗定位得到瞳孔感兴趣区域,对瞳孔感兴趣区域采用椭圆拟合算法进行瞳孔精检测.实验结果表明所提出的检测系统及方法可以实现18 fps的瞳孔检测,瞳孔图像有效像素可达2 500以上,检测重复性可达±1.06%.      

概率排挤小生态技术的等价类分析

应用等价类模型建立了概率排挤小生态遗传算法 (PC)种群中类分布的期望比例方程。期望比例方程在平衡态下的解析解表明 ,PC能够维持非零分布的类平衡态 ,在单一种群中并行地维持多个不同的全局或局部最优解 ,说明PC是一种计算成本低的能有效地抑制遗传漂移的自适应小生态技术。     

修饰语形容词语义指向分析

形容词作定语时修饰主语或宾语,在句法上与其中心语构成直接成分;形容词作状语时修饰谓语,在句法上与谓语构成直接成分。但在语义平面上,定语形容词的语义不仅指向其中心语,还指向句内的其它成分或句外成分;状语形容词的语义不仅指向谓语,还指向句子中的主语、宾语等体词性成分,形成了一种句法与语义相悖的结构。作定语和状语的同一形容词虽语义指向相同,但所表达的主观意义不同,修饰语形容词语义指向的不同是人类认知模式的反映。     

一些圈加边图的着色

设P(G;λ)表示图G的色多项式,若P(H;λ)=P(G;λ),称H和G色等价.设ξ是图组成的集合,若对任意图H,当H和ξ中的某一图色等价时,都有H ∈ξ,称ξ是完全色等价类.本文给出了由部分广义多边形树Gsl(a,b;c,d)(s+t=2)组成的一个完全色等价类.     

基于本体的电力系统异构数据查询机制

随着电力企业信息化进程的不断推进,大量信息管理系统被应用于各种业务中,造成这些系统间存在异构数据,难以共享,甚至还存在各种语义冲突,影响数据的挖掘和分析.为此,提出了一种利用本体技术对电力企业内部的异构数据源进行融合的综合查询机制,可以有效解决电力企业内部数据源的语法和语义异构问题,把来自于各部门的多个数据源进行整合,为数据分析系统提供统一的数据查询接口.实验表明,该机制能够有效消解异构数据源之间的语义冲突,为数据集成提供基础.     

一种潜在语义索引差异模型

通过对全局模型和局部模型的分析,提出一种新的潜在语义索引差异模型,能将类别信息反应在词项中、以医学网页为实验对象,将网页中的文本抽取出来并分别用全局模型和差异模型表示,采用SVD和SLSI降维,利用SVM算法进行分类并计算分类正确率和F1指标．实验发现：采用差异模型表示时,2种降维技术下分类正确率和F1指标较全局模型都有明显提高;同时采用差异模型和SLSI算法并不能对分类结果有更大改善     

多模态语义协同交互的图文联合命名实体识别方法

针对现有多模态命名实体识别(Multimodal Named Entity Recognition, MNER)研究中存在的噪声影响和图文语义融合不足问题,本文提出一个多模态语义协同交互的图文联合命名实体识别(Image-Text Joint Named Entity Recognition, ITJNER)模型。ITJNER模型加入图像描述作为额外特征丰富了多模态特征表示,图像描述可以帮助过滤掉从图像特征中引入的噪声并以文本形式总结图像语义信息;还构建了多模态协同交互的多模态语义融合模型,可以加强多模态信息融合,并减少图像信息的语义偏差。在Twitter-2015和Twitter-2017数据集上进行方法实验,分析实验结果并与AdaCAN、UMT、UMGF、Object-AGBAN等方法进行对比。相较于对比方法中的最优方法UMGF,本方法在Twitter-2017数据集上的准确率、召回率、F1值分别提高了0.67%、2.26%、0.93%;在Twitter-2015数据集上,召回率提高了0.19%。实验结果验证了本方法的有效性。     

一种不一致本体的可废止推理系统

利用可废止逻辑的非单调知识表示和推理能力、线性的计算复杂性和易于实现等优点,整合描述逻辑和可废止逻辑,提出了一种不一致本体的可废止推理系统（简称为DeRS）.DeRS使用描述逻辑定义的本体和可废止理论对领域问题进行混合建模,将TBox划分为最大的一致公理集和最小的不一致公理集,并进行初始化;然后利用转换算法,将一致公理集的公理和不一致公理集的公理分别映射为硬性规则和可废止规则,并添加到可废止理论中;最后利用新定义的可废止推理规则进行非单调可废止推理,由此解决了不一致本体的推理问题,弥补了描述逻辑在非单调性方面的不足.结果表明DeRS具有协调性、易处理性、可判定性、可靠性等基本性质.