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基于交互引导的问答对联合生成模型

计算机学报 2024年第2期47卷 251-265页

作者：刘杰林绍鑫王善鹏南开大学人工智能学院天津300350

大规模问答对的自动生成在知识问答库构建和机器阅读理解等许多应用具有关键价值.尽管其重要性已得到广泛认可,现有问答对生成方法仍面临着严峻挑战.首先,在传统的问答对生成模型中,抽取式的答案获取方法难以适用于复杂的自然交互场景.... 详细信息

大规模问答对的自动生成在知识问答库构建和机器阅读理解等许多应用具有关键价值.尽管其重要性已得到广泛认可,现有问答对生成方法仍面临着严峻挑战.首先,在传统的问答对生成模型中,抽取式的答案获取方法难以适用于复杂的自然交互场景.相比较而言,生成式模型通过对文本的语义理解,能够自动生成表述更加自然的答案.其次,对于问答对生成任务来说,为了防止生成的答案和问题出现语义上的不匹配,需要更全面地捕捉并增强答案生成和问题生成两个子任务之间的交互.最后,由于答案抽取和问题生成存在任务难度的差异,这两个任务在联合训练的过程中会出现任务之间的优化不平衡问题.为此,本文提出了一个基于交互引导的问答对联合生成模型(Interaction-Guided Joint Abstractive QAPs Generation Model,IGJA-QAP).具体而言,本文设计了一个带有答案引导的多头门机制的联合生成模型,同时对两个子任务进行统一建模并有效地捕获和增强它们之间的信息交互,从而可以生成语义上匹配的问答对.本文在三个大规模数据集SQuAD、NewQA和CoQA上进行了综合全面的实验分析.本文提出的模型在答案生成任务上METEOR值平均分别超出其他最佳方法3.0%、5.9%和4.3%,问题生成任务上METEOR值平均分别超出其他最佳方法1.5%、0.5%和2.1%.实验结果表明,本文提出的模型达到了目前最高的性能.

关键词：问答对生成统一生成式模型答案引导的多头门指针网络相互优化

基于改进Kruskal-Wallis检验的低压开关电器状态表征参数选择

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高电压技术 2024年第2期50卷 535-542页

作者：刘洋曹云东刘树鑫沈阳工业大学教育部特种电机与高压电器重点实验室沈阳110870

由于状态数据的多属性、高维度和大数据量,以及特征参数难以满足正态性和方差齐性检验的事实,低压开关电器的状态表征参数难于选择。针对该问题,基于非参数单体多状态样本的分组状态间秩差异性,以及特征参数Kruskal-Wallis(KW)检验统计... 详细信息

由于状态数据的多属性、高维度和大数据量,以及特征参数难以满足正态性和方差齐性检验的事实,低压开关电器的状态表征参数难于选择。针对该问题,基于非参数单体多状态样本的分组状态间秩差异性,以及特征参数Kruskal-Wallis(KW)检验统计量的计算规则和变化趋势,研究论证了单体样本特征参数表征显著性鉴别机理。同时,基于状态序列斜率变化增量和子序列变异增量,提出样本状态时序分类算法,并将该算法与参数鉴别机理相结合,形成单体多状态样本改进KW检验理论。最后,基于改进理论提出低压开关电器状态表征参数选择新方法。以交流接触器为例进行验证,结果表明该文方法适用于具有非线性、非平稳、动态随机分布等特点的低压开关电器状态表征参数选择。实例证明,基于该方法获得状态表征曲线的拟合优度可达0.91,状态划分显著性P值可达8.42848×10–266,表征与分类精度较参数选择前及同类方法提升明显,为下一步研究低压开关电器状态的精确划分与识别奠定了理论基础。

关键词：低压开关电器状态表征参数选择 Kruskal-Wallis检验状态划分

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协方差分析描述函数法的通用化数值算法

北京理工大学学报 2024年第5期44卷 439-446页

作者：王汉平柳洋鑫张宝振北京理工大学宇航学院北京100081 北京电子工程总体研究所北京100854

协方差分析描述函数法(covariance analysis describing function technique,CADET)在处理系统的随机响应问题上具有求解迅速、仿真精度高等优点.但对于复杂系统,其理论推导过程、求解系统解析响应方程较为复杂繁琐.为进一步推广CADET... 详细信息

协方差分析描述函数法(covariance analysis describing function technique,CADET)在处理系统的随机响应问题上具有求解迅速、仿真精度高等优点.但对于复杂系统,其理论推导过程、求解系统解析响应方程较为复杂繁琐.为进一步推广CADET的应用,依托高斯–埃尔米特积分法,提出了一种通用化的CADET数值算法.作为算法验证,以车辆行驶过程中的随机振动为例,建立了几种不同非线性悬架车辆的二自由度动力学模型,并将CADET通用化数值算法与传统CADET算法及蒙特卡罗法进行了对比分析.仿真结果表明,CADET的通用化数值算法可以达到满足应用要求的计算精度,这验证了所提数值算法的有效性,且具有更强的泛化应用于复杂非线性动力系统的价值.

关键词：车辆悬架系统协方差分析描述函数法随机振动数值算法非线性系统

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张文良《涅槃学研究》述评

宗教学研究 2024年第05期 233-234页

作者：甘沁鑫西南交通大学人文学院哲学所

张文良教授素以华严学研究名重学界，于“批判佛教”、日本当代佛教、《大乘起信论》思想史领域亦有高质量论文、专著产出。在对涅槃学多年潜心研究和理论思考的基础上，张教授新近出版《涅槃学研究》（北京：中国社会科学出版社，2024...

张文良教授素以华严学研究名重学界，于“批判佛教”、日本当代佛教、《大乘起信论》思想史领域亦有高质量论文、专著产出。在对涅槃学多年潜心研究和理论思考的基础上，张教授新近出版《涅槃学研究》（北京：中国社会科学出版社，2024年）一书，淘旧铸新，嘉惠学林。鉴于此书的重要性，笔者不揣浅陋，撰此书评，以求教于方家。

关键词：

基于NTK理论和改进时间因果的物理信息神经网络加速收敛算法

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力学学报 2024年第7期56卷 1943-1958页

作者：潘小果王凯邓维鑫四川大学机械工程学院成都610065 中国空气动力研究与发展中心空天技术研究所四川绵阳621000

物理信息神经网络(physics-informed neural networks,PINNs)是一类将先验物理知识嵌入神经网络的方法,目前已经成为求解偏微分方程领域的研究热点.尽管PINNs在数值模拟方面展现出巨大的应用前景,但它仍然面临收敛缓慢的挑战.文章从神... 详细信息

物理信息神经网络(physics-informed neural networks,PINNs)是一类将先验物理知识嵌入神经网络的方法,目前已经成为求解偏微分方程领域的研究热点.尽管PINNs在数值模拟方面展现出巨大的应用前景,但它仍然面临收敛缓慢的挑战.文章从神经正切核(neural tangent kernel,NTK)理论出发,通过对单隐藏层神经网络模型进行分析,推出PINNs的神经正切核矩阵具体表达式,并以此进一步分析PINNs收敛速度的影响因素,给出PINNs快速收敛的两个必要条件.应用神经正切核理论分析PINNs领域的3种相关算法(时间因果算法、傅里叶特征嵌入、学习率退火)的加速收敛效果,结果表明这3种算法均不能满足PINNs加速收敛的所有必要条件.文章提出一种动态傅里叶特征嵌入时间因果算法(dynamic Fourier feature embedding causality,DFFEC),综合考虑了NTK矩阵特征值平衡和时间顺序收敛对PINNs收敛速度的影响,在AllenCahn,Reaction,Burgers和Advection等4个算例上的数值实验结果表明,所提出的DFFEC算法可以显著提高PINNs的收敛速度.特别是在Allen-Cahn算例上,与时间因果算法相比,所提出的DFFEC算法具有至少50倍的加速收敛效果.

关键词：物理信息神经网络收敛速度谱偏差神经正切核非定常流动

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全球河川径流超过一半来自地下水维持的基流

科学通报 2024年

作者：刘小莽谢佳鑫中国科学院地理科学与资源研究所陆地水循环及地表过程重点实验室

降雨及冰雪融水在重力作用下沿地表或地下流动的水流称为径流.通常,径流可以按水源划分为地表径流、壤中流、地下径流.地表径流是指在地面产生并在地面流动的径流;壤中流是指在土壤中流动的径流;地下径流是指水流入渗到地下含水层后通...

降雨及冰雪融水在重力作用下沿地表或地下流动的水流称为径流.通常,径流可以按水源划分为地表径流、壤中流、地下径流.地表径流是指在地面产生并在地面流动的径流;壤中流是指在土壤中流动的径流;地下径流是指水流入渗到地下含水层后通过地下水再汇入河川的径流.

关键词：

基于故障敏感度学习和集成学习的可诊断性设计方法

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兵工学报 2024年第7期45卷 2451-2462页

作者：吕佳朋史贤俊王元鑫海军航空大学山东烟台264001 海军航空大学青岛校区山东青岛266041

对系统进行可诊断性设计,能优化诊断方案、提升诊断方案与系统的契合程度,对于准确检测或隔离系统故障具有重大意义。为此提出一种基于故障敏感度学习和集成学习的可诊断性设计方法。对于采集到的不同状态下的系统测试点信号进行特征提... 详细信息

对系统进行可诊断性设计,能优化诊断方案、提升诊断方案与系统的契合程度,对于准确检测或隔离系统故障具有重大意义。为此提出一种基于故障敏感度学习和集成学习的可诊断性设计方法。对于采集到的不同状态下的系统测试点信号进行特征提取,结合系统的可诊断性评价结果,提出特征贡献度量化算法,对信号中不同特征对故障诊断的贡献度进行评估,使用改进的D-S证据理论算法对不同信号的特征进行融合,确定适用于故障检测与隔离的故障敏感特征集合;采用集成学习方法对基分类器的诊断效果进行加强,最终获得对当前系统的诊断方案。仿真实验结果表明,采用新的可诊断性设计方法设计出来的针对系统的诊断方案,可以对系统故障进行良好的诊断,其中与未进行故障敏感度学习环节相比,故障诊断的错误率由5.33%下降到2.66%,与未进行集成学习环节相比,故障诊断的错误率由16.22%(基诊断器的平均值)下降到2.66%。在与其他诊断方案的对比实验中,新方法的故障诊断错误率相较于对比方法的平均值下降了3.34%。

关键词：可诊断性设计故障敏感度集成学习自适应提升

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摩尔纹图案自动去除技术综述

计算机研究与发展 2024年第3期61卷 728-747页

作者：亓文法刘宇鑫郭宗明北京大学王选计算机研究所北京100080

如今,数码相机和智能手机在人们的生活中扮演着越来越重要的角色,已经成为人们感知世界、记录信息和沟通交流的主要工具.当使用这些设备拍摄电子屏幕时,显示设备和摄像头传感器网格之间往往会发生混叠,通常导致图片中存在不规则分布的... 详细信息

如今,数码相机和智能手机在人们的生活中扮演着越来越重要的角色,已经成为人们感知世界、记录信息和沟通交流的主要工具.当使用这些设备拍摄电子屏幕时,显示设备和摄像头传感器网格之间往往会发生混叠,通常导致图片中存在不规则分布的摩尔纹干扰图案,从而严重影响了拍摄图像的视觉质量效果.因此,摩尔纹图案去除方法研究对于拍摄图像的后期处理具有重要意义.为此,详细梳理了摩尔纹去除研究的发展脉络,并根据不同的适用场景和技术实现将现有方法分为2类:基于先验知识的摩尔纹去除方法和基于深度学习的摩尔纹去除方法.鉴于深度学习网络中训练数据集的收集和对齐方式不同,该类方法又分为基于卷积神经网络(CNN)的摩尔纹去除方法和基于生成式对抗网络(GAN)的摩尔纹去除方法.在此基础上,选择相同的公开数据集,对主流的深度学习方法进行算法实现和性能对比分析,并分别总结了各类方法的优缺点.最后,对未来的研究方向进行展望.

关键词：摩尔纹图案图像恢复多尺度深度学习卷积神经网络生成式对抗网络

基于深度神经网络和光度序列数据的卫星平台分类识别方法研究

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北京航空航天大学学报 2024年

作者：陈浩刘通张延鑫北京跟踪与通信技术研究所中国科学院空间应用工程与技术中心

空间目标的光度序列数据与目标的形状、尺寸、材质和运动等特性信息紧密相关，为了利用光度序列数据反演卫星平台的类别，提出了基于深度神经网络和光度序列数据的卫星平台分类识别方法。对用于神经网络训练的光度序列数据进行了距离修... 详细信息

空间目标的光度序列数据与目标的形状、尺寸、材质和运动等特性信息紧密相关，为了利用光度序列数据反演卫星平台的类别，提出了基于深度神经网络和光度序列数据的卫星平台分类识别方法。对用于神经网络训练的光度序列数据进行了距离修正、相位角修正、平滑滤波和插值等预处理分析。构建了可以同时提取空间目标时序特征和空间特征的卷积LSTM网络，对火箭、铱星、GlobalStar卫星和空间碎片4类目标分类平均正确率为73.80%，优于卷积神经网络的平均值70.43%。仿真了BY、DMSP、FIA、GSSAP等7类卫星平台的光度序列数据，并进行深度神经网络扩展验证，得到的卫星平台分类正确率大幅度提升至超过90%。

关键词：卫星平台分类光度序列数据 LSTM网络卷积神经网络