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深度语句级实体关系抽取综述

西安电子科技大学学报 2024年

作者：赵从健焦一源李雁妮西安电子科技大学计算机科学与技术学院

语句级实体关系抽取（以下简称实体关系抽取）意指从给定的一条语句中抽取其中一对实体之间的语义关系，它是人工智能中知识图谱构建、自然语言处理、智能问答、Web搜索等应用的重要基础，是当前人工智能中最前沿的基础研究难题。随着... 详细信息

语句级实体关系抽取（以下简称实体关系抽取）意指从给定的一条语句中抽取其中一对实体之间的语义关系，它是人工智能中知识图谱构建、自然语言处理、智能问答、Web搜索等应用的重要基础，是当前人工智能中最前沿的基础研究难题。随着深度神经网络在多个领域的成功应用，现已出现了多种基于深度神经网络模型的实体关系抽取算法。近几年来，随着持续地处理与理解文本信息的需求，开始出现了一些实体关系抽取与持续学习相结合的深度持续实体关系抽取算法，该类算法可以使模型在不遗忘已学习的旧任务知识的同时，可持续高效地进行序列性的多个任务的实体关系抽取。文中将对现有典型的深度实体关系抽取和持续实体关系抽取方法，从其深度网络模型、算法框架、性能特征等方面进行深入分析综述，并指出其研究发展趋势，以为实体关系抽取的深入研究起到抛砖引玉的作用。

关键词：深度学习自然语言处理实体关系抽取持续学习持续实体关系抽取

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约束分级的飞行器任务指令序列编排方法

航空学报 2024年

作者：王路桥王璐庄慧盈吴磊李青山田恒宇西安电子科技大学计算机科学与技术学院

针对飞行器任务指令序列生成和优化问题，提出一种约束分级的任务指令序列处理框架，并进一步设计融合拓扑优化和优先级编码遗传的序列编排方法。首先，将指令及其约束建模成有向图，通过引入虚拟节点替代图中的强连通分量，实现去环效... 详细信息

针对飞行器任务指令序列生成和优化问题，提出一种约束分级的任务指令序列处理框架，并进一步设计融合拓扑优化和优先级编码遗传的序列编排方法。首先，将指令及其约束建模成有向图，通过引入虚拟节点替代图中的强连通分量，实现去环效果。然后，针对生成的有向无环图，通过拓扑优化构建指令序列的基本初始框架。对于抽取的强连通分量，对其节点的优先级进行编码，并在遗传过程中将其作为交叉对象的基因索引，不断迭代生成优化的指令序列片段。最后，将片段集成到初始框架中，实现任务指令序列的生成和优化。仿真结果显示，在不同规模和复杂度的指令集合场景中，相较于其它方法，本文所提方法能够显著降低指令序列的生成时间，并压缩指令序列的长度。

关键词：序列生成指令编排遗传算法任务规划指令上注

融合超分辨率重建的YOLOv7煤矸石识别模型

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计算机工程与应用 2024年

作者：李娜秦昆德李想张澳迪西安科技大学计算机科学与技术学院

在洗煤场景下拍摄的影像中煤矸石目标光照低且分布不均匀，同时在洗煤过程中目标存在遮挡、过曝或逆光现象，使得边界和纹理较模糊，提取特征过程中纹理特征容易丢失，造成误检。因此，对不均匀低光照的煤矸石目标检测方法进行研究，提... 详细信息

在洗煤场景下拍摄的影像中煤矸石目标光照低且分布不均匀，同时在洗煤过程中目标存在遮挡、过曝或逆光现象，使得边界和纹理较模糊，提取特征过程中纹理特征容易丢失，造成误检。因此，对不均匀低光照的煤矸石目标检测方法进行研究，提出一种融合超分辨率重建的煤矸石识别模型。对于图像中的小目标煤矸石，利用超分辨率重建技术将分辨率提高后再进一步利用YOLOv7模型检测目标以提升整体检测效果。在超分辨重建模块中加入煤矸石锐化功能模块，提升煤矸石目标边缘清晰度，以保证在特征提取时通过浅层特征层能更好地提取煤矸石目标轮廓、形状等信息。在构建的煤矸石数据集上进行煤矸石目标检测，试验结果表明，改进后算法在煤和矸石识别准确度分别提升了4.83%和6.85%，召回率则分别提升了9.97%和13.76%，当交并比阈值取0.5时的平均精度均值分别提升5.4%和7.37%，mAP50提升6.38%，改善了小目标与纹理模糊目标识别困难问题，为煤矸石识别提供技术参考。

关键词：煤矸石检测超分辨率重建小目标检测图像识别

“华龙一号”LOCA事故后IRWST内pH及碘扩散模型

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核动力工程 2024年第1期45卷 186-193页

作者：王城喻路长冬郭少强陈忆晨周文涛江娉婷西安交通大学核科学与技术学院西安710049 中广核研究院有限公司广东深圳518031 上海交通大学上海200240

“华龙一号”地坑设置非能动pH值调节篮,加入碱性添加剂控制大破口失水事故(LOCA)后安全壳内置换料水箱(IRWST)pH,从而降低壳内气相碘浓度,预测事故后pH和碘浓度对事故源项和放射性分析至关重要。本文针对LOCA后再循环水流程,结合碘的... 详细信息

“华龙一号”地坑设置非能动pH值调节篮,加入碱性添加剂控制大破口失水事故(LOCA)后安全壳内置换料水箱(IRWST)pH,从而降低壳内气相碘浓度,预测事故后pH和碘浓度对事故源项和放射性分析至关重要。本文针对LOCA后再循环水流程,结合碘的气液分配、双膜理论以及碘形态与pH关系,建立宏观瞬态模型,实现事故后IRWST瞬态pH、物质浓度以及安全壳内气液两相碘浓度计算。对比Visual MINTEQ软件结果验证了模型pH计算,选取工况参数代入模型分析影响因素,结果正确反映pH与碘浓度的关系,证明该模型具备预测事故后pH和碘浓度的能力。

关键词：大破口失水事故(LOCA) 安全壳碘 pH “华龙一号”

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基于GA-Elman的无线通信链路可靠性置信区间预测算法

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吉林大学学报(工学版) 2024年

作者：王娜娜韩升山西警察学院网络安全保卫系北京交通大学计算机科学与技术学院

针对无线通信链路状态随时间而变化的情况，为实现链路可靠性预测的实时更新和调整，提出基于GA-Elman的无线通信链路可靠性置信区间预测算法。依据对无线通信链路质量特征分析，构建对数距离路径损耗模型，将无线通信链路可靠性研究转... 详细信息

针对无线通信链路状态随时间而变化的情况，为实现链路可靠性预测的实时更新和调整，提出基于GA-Elman的无线通信链路可靠性置信区间预测算法。依据对无线通信链路质量特征分析，构建对数距离路径损耗模型，将无线通信链路可靠性研究转化为对无线通信链路信噪比的研究。通过小波分解将无线通信链路信噪比信号分解为平稳序列和噪声序列，并分别输入到Elman神经网络中实现预测。依据遗传算法（GA）迭代地对Elman神经网络权重和偏置参数寻优，以提升预测模型预测准确性。将预测值结合置信水平，实现无线通信链路可靠性置信区间预测。由实验分析，在遗传算法迭代次数为60次时，能够获得最优Elman神经网络参数，预测准确性有效提升。该算法在无线通信链路领域具有更高的准确性和可靠性，能够提供较为准确预测信息，为无线通信链路可靠性评估和优化提供有力支持。

关键词： GA-Elman 无线通信链路置信区间预测链路质量信噪比小波分解

快中子反应堆堆芯物理分析方法的研究现状与发展建议

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原子能科学技术 2024年第3期58卷 513-527,I0004页

作者：吴宏春杨红义郑友琦曹良志杜夏楠杨勇刘一哲胡赟西安交通大学核科学与技术学院陕西西安710049 中国原子能科学研究院北京102413

快中子反应堆在核能可持续发展中扮演着重要角色,是各核强国都在致力发展的重点堆型。快堆物理计算是快堆核设计的基础,其计算方法的研究和相应计算程序的开发是快堆理论研究和数值模拟技术发展中极其重要的环节。本文对国内外快堆物理... 详细信息

快中子反应堆在核能可持续发展中扮演着重要角色,是各核强国都在致力发展的重点堆型。快堆物理计算是快堆核设计的基础,其计算方法的研究和相应计算程序的开发是快堆理论研究和数值模拟技术发展中极其重要的环节。本文对国内外快堆物理计算方法,特别是近20年来的发展变化进行了系统梳理,以对国内外专用和通用快堆物理计算程序的总结为线索,介绍了快堆物理分析理论体系的发展情况,对其中体现出的一致性特点和最近几年发展的趋势进行了分析,并对我国快堆堆芯物理分析方法的发展给出了建议,为我国快堆物理计算理论的进步和自主化的物理分析软件研发提供参考。

关键词：快中子反应堆反应堆物理堆芯分析方法软件开发

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基于概率模型的组件间信息传播的静态分析方法

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计算机应用与软件 2024年

作者：刘晓建段瑶瑶西安科技大学计算机科学与技术学院

由于组件间通信静态分析方法的固有局限性，针对Intent属性值的不精确匹配导致系统产生大量误报的问题，提出一种基于概率模型的组件间信息传播的静态分析方法。该方法首先建立组件间通信模型并设计了Intent规则引擎和匹配算法，用于处... 详细信息

由于组件间通信静态分析方法的固有局限性，针对Intent属性值的不精确匹配导致系统产生大量误报的问题，提出一种基于概率模型的组件间信息传播的静态分析方法。该方法首先建立组件间通信模型并设计了Intent规则引擎和匹配算法，用于处理和匹配特定的数据或信息，并生成潜在的ICC链接；利用构建的概率模型计算输入特征下每个类别的概率，并以概率向量的形式返回，获取真实存在的ICC链接。实验结果表明，随机森林算法的表现效果最佳，准确率达到91%。该方法相较于IC3和DialDroid工具，有效提高了ICC链接匹配的精准度。

关键词：组件间通信静态分析 ICC链接随机森林概率模型

改进的YOLOv8n轻量化景区行人检测方法研究

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计算机工程与应用 2024年

作者：张小艳王苗西安科技大学计算机科学与技术学院

针对景区人流量大，人员密集而现有目标检测算法对于遮挡目标和小目标检测效率低且模型参数量大等问题，提出基于YOLOv8n的轻量化景区行人检测算法SSC-YOLOv8n。首先，提出空间和通道重建注意力卷积SCC2fEMA模块，以显著减少模型参数量... 详细信息

针对景区人流量大，人员密集而现有目标检测算法对于遮挡目标和小目标检测效率低且模型参数量大等问题，提出基于YOLOv8n的轻量化景区行人检测算法SSC-YOLOv8n。首先，提出空间和通道重建注意力卷积SCC2fEMA模块，以显著减少模型参数量，从而提升模型的检测速度。其次，采用精细的slim-neck范式，通过GSConv和V0V-GSCSP模块，在有效降低模型参数量的同时，提升模型的学习能力。此外，提出坐标注意力动态解耦头，以显著增强模型对位置信息的感知度和敏感度。最后，为了对样本进行更为精确的平衡处理，引入Focal Loss损失函数，进一步提高模型的检测精度与鲁棒性。实验结果表明，在景区行人数据集上，改进后的模型相较于原始模型，模型参数量减小了52%，mAP@0.5提升了1.2%，mAP@0.5:0.95提升了2.3%。在VisDrone2019数据集上，参数量减小了48%，mAP@0.5提高了11.6%，mAP@0.5:0.95提高了12.3%。改进后的算法具有更强的泛化性能，能够更好的适用于景区行人检测任务。

关键词：行人检测轻量化 YOLOv8 Focal Loss损失函数注意力机制

再压缩S-CO_(2)布雷顿循环性能分析及多目标优化

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化工学报 2024年第6期75卷 2143-2156页

作者：李子扬郑楠方嘉宾魏进家西安交通大学化学工程与技术学院陕西西安710049

结合储热的太阳能热发电技术输出稳定、调峰能力强,引入超临界二氧化碳(S-CO_(2))布雷顿循环可进一步提升热电转换效率。既有研究大多采用单一指标对S-CO_(2)循环进行性能评估,结果相对片面,因而有必要开展多指标综合性能评价以客观反... 详细信息

结合储热的太阳能热发电技术输出稳定、调峰能力强,引入超临界二氧化碳(S-CO_(2))布雷顿循环可进一步提升热电转换效率。既有研究大多采用单一指标对S-CO_(2)循环进行性能评估,结果相对片面,因而有必要开展多指标综合性能评价以客观反映循环性能状况。建立了35 MW再压缩式S-CO_(2)循环的热力学和经济性模型,考察了关键参数对循环性能的影响。构建了反向传播神经网络结合遗传算法的优化方法(BP-GA),对循环性能进行多目标优化。结果表明,回热器总热导率的增加可提升循环效率,但存在上限;透平入口温度、循环最低和最高压力、分流比与循环性能分别存在显著的非单调作用关系,优化后的设计值依次为639.14℃、8.10 MPa、29.74 MPa和0.70。与初始设计值下的循环性能相比,优化后的循环系统度电成本降低了11.1%,循环热效率和比功分别提高了5.1%和27.6%。

关键词：超临界二氧化碳再压缩布雷顿循环遗传算法整体优化热力学

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