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民航突发事件实体识别和关系抽取方法的研究

民航突发事件实体识别和关系抽取方法的研究

作者：李浩飞中国民航大学

学位级别：硕士

民航突发事件应急管理的核心是对民航突发事件进行快速与有效的决策,使得决策者适时地、创造性地化解危机。随着民航业与互联网信息技术的迅速发展,对新常态下民航突发事件应急管理的能力提出了更高的标准与需求。知识图谱是一种可以有... 详细信息

民航突发事件应急管理的核心是对民航突发事件进行快速与有效的决策,使得决策者适时地、创造性地化解危机。随着民航业与互联网信息技术的迅速发展,对新常态下民航突发事件应急管理的能力提出了更高的标准与需求。知识图谱是一种可以有效的实现领域知识的表达、检索与推理的新型知识表示工具。研究民航突发事件知识图谱构建的关键问题对于进一步提升民航突发事件应急管理能力具有重要意义。民航突发事件知识图谱构建的核心内容包括实体识别和关系抽取等,其中民航突发事件实体识别和关系抽取是构建民航突发事件知识图谱的关键任务。因此,本文以航空安全事故调查跟踪报告、微博、微信和抖音等与民航突发事件相关的文本信息为基础,深入研究民航突发事件实体识别和关系抽取的问题。针对民航突发事件实体自动获取的问题,本文提出了一种将双向长短期记忆网络（BiLSTM）与条件随机场（CRF）结合的民航突发事件实体识别方法,该方法首先利用领域词典对民航突发事件实体进行自动标注,并将已标注的数据转化为分布式字符向量,其次采用BiLSTM模型获取序列文本的上下文特征,最后通过CRF模型获得序列标注结果。实验结果表明,与传统的CRF方法比较该方法的F值提高了约6.6%,有效解决了传统方法在识别民航突发事件文本信息中包含复合实体或混合实体方面效率低且大量使用人工定义特征模板的问题。针对民航突发事件关系抽取准确率低的问题,本文提出了一种基于多层注意力机制与双层Bi LSTM结合的民航突发事件关系抽取模型Datt-BiLSTMs。首先将文本信息的每个词语向量化并融合词性、实体位置等特征向量,将所有特征向量进行拼接后输入双层BiLSTM模型中,捕获更高级的上下文表示;然后引入词语级和句子级注意力机制来获取每个词语的重要性,同时有效地利用语义信息,减少噪声的影响;最后通过softmax分类输出关系抽取结果。在民航突发事件关系抽取的数据集表明,该方法F值为79.3%,较传统神经网络模型方法有进一步提高,为民航突发事件知识图谱的自动构建提供了更好的方法支撑。

关键词：民航突发事件实体识别关系抽取长短期记忆神经网络知识图谱深度学习

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治安行政强制措施法律规制研究

治安行政强制措施法律规制研究

作者：李浩飞宁夏大学

学位级别：硕士

本文主要是对治安行政强制措施的法律规制进行研究分析,并对其法律规制的完善提出了建设性的意见。首先对治安行政强制措施的理论基础、特征、具体种类、指导思想等基本问题进行界定分析,以梳理清楚治安行政强制措施的体系;然后是结合... 详细信息

本文主要是对治安行政强制措施的法律规制进行研究分析,并对其法律规制的完善提出了建设性的意见。首先对治安行政强制措施的理论基础、特征、具体种类、指导思想等基本问题进行界定分析,以梳理清楚治安行政强制措施的体系;然后是结合相关案例对我国治安行政强制措施在立法上以及实施过程中存在的问题进行剖析;在公安机关治安管理的实践中,一些治安案件因使用治安行政强制措施的手段不当而发生的争议引起社会的高度关注,也反映出治安行政强制措施所存在的一些问题,主要体现在有关治安行政强制措施的立法和执法两个方面。在立法方面的问题有以下几点:立法主体多元;立法权限不够明确;设定内容相较简陋;实施程序规定不够完善等。在执法实施中有以下几点问题:存在不规范使用自由裁量权的现象;在实施过程中程序未严格履行;未能正确合适的适用强制措施等。论文对目前治安行政强制措施在法律规制的完善上提出了相应的对策。在制定法律规制的过程中应解决以下问题:促使治安行政强制措施法律规范逐步统一;明确立法主体;完善实施程序。在完善实施程序的基础上建立一个良好的事中事后监督机制,使得在完善实施程序同时在执行上也获得保障。

关键词：治安管理治安行政强制措施法律规制

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成渝经济区汽车产业集群竞争力研究

成渝经济区汽车产业集群竞争力研究

作者：李浩飞电子科技大学

学位级别：硕士

当前，成渝经济区的汽车产业处于一个快速发展期，通过研究汽车产业有助于促进成渝经济区的真正意义上的汽车产业集群的形成。本文的主要内容如下：本文内容分为六章，其中第三、四、五章为本论文的核心部分。第一章是导论，主要是对本... 详细信息

当前，成渝经济区的汽车产业处于一个快速发展期，通过研究汽车产业有助于促进成渝经济区的真正意义上的汽车产业集群的形成。本文的主要内容如下：本文内容分为六章，其中第三、四、五章为本论文的核心部分。第一章是导论，主要是对本文的选题背景和意义与汽车产业集群的研究做了必要的综述。第二章首先探讨了汽车产业及其特征，然后论述了汽车产业集群的性质;第三章概括了成渝经济区的汽车产业集群的现状和发展产业集群的有利条件;第四章实证分析了成渝经济区汽车产业竞争优势;第五章在上述分析的基础之上提出了相关的政策建议;第六章对全文进行了总结。

关键词：汽车产业集群成渝经济区竞争力

机器学习在Android系统恶意软件检测中的应用

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机器学习在Android系统恶意软件检测中的应用

作者：李浩飞北京邮电大学

学位级别：硕士

随着5G、互联网和移动端技术蓬勃发展,不仅极大的推进了人类社会的信息化进程,更使得手机成为了人类日常生活中极为重要的一部分,越来越丰富的手机应用不仅极大丰富了人们的精神生活,更为人类带来了巨大的便利。在当前手机市场上,安卓... 详细信息

随着5G、互联网和移动端技术蓬勃发展,不仅极大的推进了人类社会的信息化进程,更使得手机成为了人类日常生活中极为重要的一部分,越来越丰富的手机应用不仅极大丰富了人们的精神生活,更为人类带来了巨大的便利。在当前手机市场上,安卓设备更是占据了主流的市场份额,在2019年,安卓的全球月活设备达到25亿台。但与此同时,安卓系统的安全问题也日益受到关注,安卓系统遭受着各类恶意软件的危害,人们的隐私与财产会受到侵害,任何针对安卓的恶意软件都会因为庞大的安卓用户数量而迅速传播开来,因而对安卓恶意软件的检测变得尤为重要。在此背景下,论文做了一下几项工作:（1）首先从背景方面,研究了安卓的基本架构、恶意软件的分类、现状以及如今恶意软件出现的新技术。又研究了恶意软件的各种检测方案与几种机器学习算法的原理。（2）通过研究当前主流的恶意软件检测方式,发现静态检测技术可以被代码混淆等技术绕过检测,针对此不足采用动态检测的方式,提出了基于系统调用的动态检测方案,并详细阐述了整个方案各个模块的具体作用和实现细节,本文找到了一种特征向量的构建方式,采用了 192个系统调用作为其特征,并设计了整个日志采集系统的结构。在对多种机器学习算法进行研究的基础上,选取了 XGBoost、LightGBM、MLP三种机器学习算法。（3）搭建整套安卓恶意软件检测系统。创建了安卓样本库,通过实验来验证XGBoost、LightGBM、MLP三种机器学习模型效果。实验发现使用主成分分析的MLP模型上准确率最高,均能达到97.4%。依据Voting原则,对XGBoost、LightGBM、MLP三种模型进行模型融合,能够达到了更高的98.1%的准确率;在检测时间上这一层面,经过特征选取的LightGBM模型拥有最快的时间,达到0.0045s,这两者有各自的优势,能够适用在不同的场景。

关键词：安卓机器学习恶意软件检测系统调用

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高强高韧超分子聚合物双网络水凝胶的构建

高强高韧超分子聚合物双网络水凝胶的构建

作者：李浩飞天津大学

学位级别：硕士

本文采用N-丙烯酰基甘氨酰胺(NAGA)和羧甲基纤维素钠(CMC)为原料,简单方便地制备了具有高强度及高韧性的超分子聚合物双网络(PNAGA/CMC-Fe)水凝胶。在PNAGA/CMC-Fe水凝胶中,CMC与铁离子形成离子交联的刚性第一网络,PNAGA侧链双酰胺间形... 详细信息

本文采用N-丙烯酰基甘氨酰胺(NAGA)和羧甲基纤维素钠(CMC)为原料,简单方便地制备了具有高强度及高韧性的超分子聚合物双网络(PNAGA/CMC-Fe)水凝胶。在PNAGA/CMC-Fe水凝胶中,CMC与铁离子形成离子交联的刚性第一网络,PNAGA侧链双酰胺间形成氢键交联的柔性第二网络。测试结果表明,CMC均匀地分散在PNAGA凝胶体系中,与铁离子络合后得到的双网络水凝胶具有抗溶胀性。与PNAGA单网络水凝胶相比,双网络水凝胶具有更加紧密的网络结构。由于两个网络间的协同作用,使水凝胶表现出良好的力学性能,其拉伸强度达2.9 MPa,80%应变下的压缩强度高达7.3 MPa,杨氏模量高达1.2 MPa,压缩模量高达1.5 MPa。此外,离子键和氢键的存在使凝胶能够有效地耗散能量,凝胶的韧性和撕裂能分别可以达到12.3 MJ m和3700 J m。同时,这些可逆的动态交联网络还赋予PNAGA/CMC-Fe水凝胶优良的自恢复性和抗疲劳性,12小时的韧性和刚性恢复率分别可以达到84.9%和87.7%,而且能模拟软骨短时间内的重复受力状态。这种具有优异综合力学性能的抗溶胀超分子聚合物双网络水凝胶有望被用作承重软组织工程支架材料。

关键词：超分子聚合物水凝胶氢键离子键双网络

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某煤矿水库下安全开采与地表采动影响分析

某煤矿水库下安全开采与地表采动影响分析

作者：李浩飞山东科技大学

学位级别：硕士

煤矿在水库下进行开采活动不仅威胁到井下安全生产,同时对地表水体及水库堤坝等设施也造成了不同程度的影响。由于水库下各类地质条件复杂,影响开采过程的因素较多,且个别因素具有突变性特点,实现水库下安全绿色开采对开采技术、开采方... 详细信息

煤矿在水库下进行开采活动不仅威胁到井下安全生产,同时对地表水体及水库堤坝等设施也造成了不同程度的影响。由于水库下各类地质条件复杂,影响开采过程的因素较多,且个别因素具有突变性特点,实现水库下安全绿色开采对开采技术、开采方法及伴随开采过程的监测预计等工作都提出了更高的要求。本文以某煤矿3301工作面水库下进行开采活动为研究背景,首先对水库下开采安全性进行分析。根据工作面地质采矿条件,采用经验公式法、现场实测与非线性GA-SVM模型预测等多种方法对3301工作面上方导水裂缝带最大发育高度进行了探测和预计工作。根据不同方法所得结果,确定了 3301工作面导水裂缝带最大发育高度为84.81m,并计算得到防水煤岩柱尺寸等指标,最后结合工作面开采地表裂缝深度预计结果,对3301工作面水库下采煤安全性进行了综合评估。根据3301工作面煤层实际赋存条件,利用UDEC软件建立数值模型,对推采进程中工作面覆岩塑性破坏区发育特征进行分析。模拟实验结果表明,工作面上覆岩层中塑性区高度发育过程与顶板岩层破断过程基本保持一致,总体呈现出阶段性向上发育特征,当工作面推进至一定距离后,塑性区发育达到最大高度,继续推采时塑性区沿工作面推进方向向前延伸。根据数值模拟得到的模型位移云图与推采过程中工作面上方各岩层与地表位移曲线,分析其位移变化特征得到工作面开采冒落带高度约为33m,另外工作面推进至200m到400m过程中地表下沉速度较快,推进至600m左右时,地表下沉变化趋于稳定,相应下沉曲线成平底碗形。在3301工作面上方地表建立移动观测站,对煤层采动造成的地表塌陷及堤坝破坏情况进行周期性监测。利用网络RTK系统获得3301工作面地表监测站首期平面位置与高程,并与同期水准测量成果进行比较,误差分析结果表明在观测条件允许且地形变化平缓的测区,网络RTK可以满足矿区高程监测工作精度指标。根据工作面开采过程中实测数据绘制工作面地表各监测线路下沉曲线,结合开采前后地表影像和堤坝破坏情况实地调研结果,对3301工作面地表采动影响进行了具体分析,最后利用概率积分法对地表变形破坏程度及范围进行了预计。研究成果对矿区开采方案设计和地表沉陷治理等各项工作均具有重要指导意义。

关键词：水库下安全开采导水裂缝带高度 GA-SVM模型数值模拟地表移动变形

不同寡聚度磺酸盐表面活性剂与支化羧酸盐混合体系的聚集行为

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化学学报 2018年第7期76卷 564-574页

作者：李浩飞乔富林范雅珣王毅琳中国科学院化学研究所胶体界面与化学热力学实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

采用表面张力、Zeta电位和小角中子散射技术,研究了pH 11条件下2-己基癸酸、异硬脂酸对具有单头单链十二烷基磺酸钠(SDoS)和星状四聚磺酸盐表面活性剂EDA-(C_(12)SO_3Na)_4的气液界面性质、胶束化行为和乳化性能的影响.结果表明,在气液... 详细信息

采用表面张力、Zeta电位和小角中子散射技术,研究了pH 11条件下2-己基癸酸、异硬脂酸对具有单头单链十二烷基磺酸钠(SDoS)和星状四聚磺酸盐表面活性剂EDA-(C_(12)SO_3Na)_4的气液界面性质、胶束化行为和乳化性能的影响.结果表明,在气液界面和胶束中支化羧酸盐分子与磺酸盐表面活性剂间有不同程度的相互吸引作用,而且在降低表面张力效率方面具有协同作用,但胶束中分子间相互吸引作用更强的四聚磺酸盐表面活性剂混合体系在聚集体形成方面却未表现出协同作用.同时,随着羧酸盐的加入,SDoS和EDA-(C_(12)SO_3Na)_4呈现出不同的聚集体转变规律,羧酸盐与SDoS的混合聚集体随着浓度增大逐渐由球形胶束转变为棒状胶束,而羧酸盐与EDA-(C_(12)SO_3Na)_4的棒状胶束随着羧酸盐摩尔分数的增大而增长,随着总浓度的增大而减小.此外,在同等乳化烷烃的效果下,支化羧酸盐分子的加入可以大幅减少寡聚磺酸盐表面活性剂的使用量.

关键词：星状寡聚表面活性剂小角中子散射表面张力相互作用聚集体

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民航突发事件实体识别方法研究

计算机应用与软件 2020年第3期37卷 166-172页

作者：王红李浩飞邸帅中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300

针对民航突发事件实体自动获取的问题,提出一种将双向长短期记忆网络(BiLSTM)与条件随机场(CRF)结合的民航突发事件实体识别方法。利用领域词典对民航突发事件实体进行自动标注,并将已标注的数据转化为分布式字符向量;采用BiLSTM模型获... 详细信息

针对民航突发事件实体自动获取的问题,提出一种将双向长短期记忆网络(BiLSTM)与条件随机场(CRF)结合的民航突发事件实体识别方法。利用领域词典对民航突发事件实体进行自动标注,并将已标注的数据转化为分布式字符向量;采用BiLSTM模型获取序列文本的上下文特征;通过CRF模型获得序列标注结果。实验结果表明,与传统的CRF方法相比,该方法的F值有明显的提升,有效解决了传统方法在识别民航突发事件文本信息中包含复合实体或混合实体方面效率低且大量使用人工定义特征模板的问题,为民航突发事件知识图谱的自动构建提供了更好的方法支撑。

关键词：民航突发事件条件随机场长短期记忆神经网络实体识别知识图谱

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桥梁工程施工中混凝土质量控制措施浅析

中文科技期刊数据库（文摘版）工程技术 2021年第4期 46-46,48页

作者：李浩飞北京路桥瑞通养护中心有限公司北京100000

新时期,路桥建筑产品正在向商品化发展,人们对路桥建筑产品,尤其是建筑产品的工程质量有着严格的要求。混凝土质量是影响建筑产品的主要原因,也成为困扰建筑道路工程各方的难题。在路桥工程中,施工参与者应注意施工过程中混凝土质量问... 详细信息

新时期,路桥建筑产品正在向商品化发展,人们对路桥建筑产品,尤其是建筑产品的工程质量有着严格的要求。混凝土质量是影响建筑产品的主要原因,也成为困扰建筑道路工程各方的难题。在路桥工程中,施工参与者应注意施工过程中混凝土质量问题的处理,增强结构的承载力,保证路桥建筑的完整性,保证人们的出行安全。质量问题对路桥工程的使用寿命有一定影响,会加速路桥的破坏。因此,应加强路桥施工中混凝土质量的防控,以减少路桥施工企业承担的经济损失。

关键词：桥梁工程混凝土质量控制措施