检索结果-南通市图书馆

作者：裴孙静苑华北电力大学

学位级别：硕士

随着电网的飞速发展,对电力设备的可靠安全地运行提出更高的要求。高压断路器作为一种重要的电力开关,在整个电力系统的运行中起着不可或缺的作用。为了保证高压断路器的可靠稳定的运行,需要及时、正确地对各种异常或故障状况做出判断... 详细信息

随着电网的飞速发展,对电力设备的可靠安全地运行提出更高的要求。高压断路器作为一种重要的电力开关,在整个电力系统的运行中起着不可或缺的作用。为了保证高压断路器的可靠稳定的运行,需要及时、正确地对各种异常或故障状况做出判断。目前,高压断路器故障诊断研究主要围绕断路器测试信号分析方法展开,而针对先验知识分类、信号特征提取和综合管理的研究还比较少见。鉴于此,本文从高压断路器采集数据和故障诊断需要出发,对断路器运行检修的先验知识,分合闸过程中动触头时间-行程参数、振动信号和线圈电流信号,以及用于故障诊断的多种信号特征进行分层次管理,设计了高压断路器故障诊断先验知识数据库。首先,在对断路器故障分类、诊断数据来源和数据分析处理的基础上,设计了高压断路器故障诊断先验知识库的总体结构。然后,分析了可用于断路器故障诊断的特征信号,并以断路器分合闸过程中采集到的振动信号为例,提取了高阶累积量特征作为数据比对的中间特征值。三阶、四阶高阶累积量对多种现场噪声有很好的抑制作用,特别是非平稳、非线性振动信号处理上更显示出其优越性。最后,根据高压断路器数据来源分层次设计了故障诊断先验知识数据库,实现知识库构架中的故障标准指标、运行数据采集存储、训练结果等数据库模块,为后续的基于先验知识数据库的故障诊断奠定了基础。

关键词：高压断路器先验知识库高阶累积量 SQL Server

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“问题地图”智能检测发展现状与关键技术

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测绘通报 2023年第10期 111-116页

作者：梁宇左栋自然资源部地图技术审查中心北京100036 中国地质大学(北京)信息工程学院北京100083

为在保护国家领土主权和地理信息安全的前提下,促进测绘地理信息行业的发展,推进“问题地图”智能检测的研究进展,本文综述了“问题地图”检测的发展现状,分析了“问题地图”智能检测的痛点问题,提出通过地理空间大数据挖掘技术获取训... 详细信息

为在保护国家领土主权和地理信息安全的前提下,促进测绘地理信息行业的发展,推进“问题地图”智能检测的研究进展,本文综述了“问题地图”检测的发展现状,分析了“问题地图”智能检测的痛点问题,提出通过地理空间大数据挖掘技术获取训练样本,构建统一的地图审查模型和计算模式等关键技术。本文对“问题地图”智能检测的进展有积极的借鉴和促进作用。

关键词：智能化测绘深度学习问题地图卷积神经网络先验知识库

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基于多源异类信息的化学羽流追踪研究

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现代电子技术 2018年第15期41卷 152-156页

作者：周杰袁杰卫晓军湾玥新疆大学新疆乌鲁木齐830000

为了在多种信息融合中提高化学羽流追踪效果,采用基于多源异类信息的化学羽流追踪方法。通过加权平均融合算法将浓度、红外避障及视觉检测传感器对化学羽流源模型采集的数据进行融合,计算出决策阈值;再通过建立的先验知识库和化学羽流... 详细信息

为了在多种信息融合中提高化学羽流追踪效果,采用基于多源异类信息的化学羽流追踪方法。通过加权平均融合算法将浓度、红外避障及视觉检测传感器对化学羽流源模型采集的数据进行融合,计算出决策阈值;再通过建立的先验知识库和化学羽流源模型库的支持下,提出基于多源异类信息的化学羽流追踪策略,包括化学羽流搜寻、追踪及羽流源确认过程。通过实验验证,化学羽流源位置误差?e=0.216,实现了机器人对羽流源位置的精确定位。

关键词：化学羽流加权平均融合算法知识库多源异类信息决策阈值先验知识库

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中文命名实体识别粒度和特征选择研究

中文命名实体识别粒度和特征选择研究

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作者：刘章勋哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

本课题来源于国家自然科学基金重点项目——国家自然科学基金重点项目“融合语言知识与统计模型的机器翻译方法研究”(60736014)、国家863计划重点项目“面向跨语言搜索的机器翻译关键技术研究”(2006AA010108)、微软亚洲研究院IFP(FY09... 详细信息

本课题来源于国家自然科学基金重点项目——国家自然科学基金重点项目“融合语言知识与统计模型的机器翻译方法研究”(60736014)、国家863计划重点项目“面向跨语言搜索的机器翻译关键技术研究”(2006AA010108)、微软亚洲研究院IFP(FY09-RES-THEME-158)。命名实体识别是众多自然语言处理的基础,近些年来有很多学者对命名实体任务进行研究。大体上,命名实体的识别过程分为两大类,规则与统计。对于不同的命名实体类别,如人名、地名、机构名等,分析其固有的规律,国内外学者也做了大量的研究,发现了很多针对性强的特征,并取得了很好的效果。本论文尝试回答中文命名实体识别中的两个问题:1.怎样选择中文命名实体识别的粒度,以字还是以词作为处理单位?2.对不同类别的中文命名实体,什么样的特征或者特征组合最有效?本文首先将中文命名实体识别转化为序列标注问题。理论上讲,一切可以用于序列标注问题的机器学习模型,都能够用于命名实体识别,在本论文实验选择的是近几年来应用比较广泛的条件随机域模型。条件随机域模型是一个典型的判别式模型,能避免严格的独立性假设,也能综合利用生成模型中生成的假设,因此,判别式模型能融合大量的特征,比如语言学特征,从而更适用于序列标注。同时,我们不仅用到了同一个句子中的局部特征,也综合利用了从整个语料中提取处的全局知识特征。本文的主要研究内容包括如下三个部分:1.命名实体识别的颗粒度研究。本论文使用了两种颗粒度,基于字和基于词。通过特征模板实验,对于基于字和基于词的方法,分别选取了3个字和2个词的特征模板区间。通过验证可以发现,人名、地名因其颗粒度较小,用基于字的方法能取得更好的结果;机构名因其颗粒度较大,用基于词的方法能取得更好的结果。2.先验知识库的构建。通过加入先验知识库,能从全局的范围提取特征,从而能极大的提高命名实体识别的性能。根据实验,形成了姓氏库、人名库、地名库、左指界词库、右指界词库、地名后缀库、机构名后缀库等先验知识库词典。通过词典的加入,从全局的角度加入了大量知识库特征,避免了数据稀疏。3.特征的选取。CRF能通过事先指定的特征模板,自动地从训练语料中提取特征。根据不同的颗粒度以及不同的知识库,我们加入了不同的特征模板,如一维特征模板、词二维特征模板、知识库二维特征模板,从而生成了不同的特征。大量特征的加入,全面地提高了实验的性能,尤其提高了命名实体识别的准确率。

关键词：命名实体识别特征选择颗粒度先验知识库

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