基于基因图谱的电网应急案例构建结构与检索方法

电网设施是国民生产的关键能源支柱,一旦遭遇成规模突发事件,势必产生连锁反应。突发事件研究属于小样本分析类型,适宜采用案例研究方法。面向突发事件应急应对,案例采集、表示、检索、复用需要在一个合理有效的结构框架下实现。借鉴生物基因图谱的相关研究,提出基于基因图谱的案例表示方法,用以实现应急案例构建。该方法表现出良好的结构性,又能有效表达知识的逻辑内容;同时考虑案例规模相似度、情景属性值与结构相似度,实现案例快速有效检索以辅助决策,在一定程度上弥补了以往表示法的不足。最后,以我国深圳电网为例,进行验证说明。     

基于多属性分析的城市关键基础设施系统抗灾能力评估研究

传统的城市关键基础设施系统抗灾能力评估方法,常出现评估错误的情况,为解决这一问题,设计一种基于多属性分析的城市关键基础设施系统抗灾能力评估方法。综合分析城市关键基础设施系统,将评估指标分为一级指标、二级指标和三级指标,并采用多属性分析法,对微观指标洞察与改进,为使上述获得的指标便于量化,采用多属性分析法分配评估指标权重,在此基础上,建立城市关键基础设施本体模型,将评估指标和指标权重代入该评估模型中,构建基于多属性分析的城市关键基础设施系统抗灾能力评估模型,以此完成城市关键基础设施系统抗灾能力综合评估。实验对比结果表明,此次设计的基于多属性分析的城市关键基础设施系统抗灾能力评估方法比传统评估方法错误评估数量少,能够满足城市关键基础设施系统抗灾能力评估需求。     

一种用于语音质量评价的半监督学习方法研究

自动语音质量评估是一项重要的任务,因标注缺乏、对不可见记录条件的不良概括以及现有方法缺乏灵活性等问题阻碍了评估研究的进展.提出使用半监督学习方式来解决这些问题,将可用的标注数据与自动生成的数据相结合,并使用3个不同的优化准则以及5个互补的辅助任务进行联合优化.实验结果表明,这种半监督学习的方式可以将现有方法的误差率减少36％以上,同时在可重用特征或辅助输出方面可以提供额外的效益.同时,实验结果也显示出该方法具有良好的泛化能力和有效性.