传统编目分类和规则匹配方法存在工作效能低、过度依赖专家知识、缺乏对古籍文本自身语义的深层次挖掘、编目主题边界模糊、较难实现对古籍文本领域主题的精准推荐等问题。为此,本文结合古籍语料特征探究如何实现精准推荐符合研究者需...传统编目分类和规则匹配方法存在工作效能低、过度依赖专家知识、缺乏对古籍文本自身语义的深层次挖掘、编目主题边界模糊、较难实现对古籍文本领域主题的精准推荐等问题。为此,本文结合古籍语料特征探究如何实现精准推荐符合研究者需求的文本主题内容的方法,以推动数字人文研究的进一步发展。首先,选取本课题组前期标注的古籍语料数据进行主题类别标注和视图分类;其次,构建融合BERT(bidirectional encoder representation from transformers)预训练模型、改进卷积神经网络、循环神经网络和多头注意力机制的语义挖掘模型;最后,融入“主体-关系-客体”多视图的语义增强模型,构建DJ-TextRCNN(DianJi-recurrent convolutional neural networks for text classification)模型实现对典籍文本更细粒度、更深层次、更多维度的语义挖掘。研究结果发现,DJ-TextRCNN模型在不同视图下的古籍主题推荐任务的准确率均为最优。在“主体-关系-客体”视图下,精确率达到88.54%,初步实现了对古籍文本的精准主题推荐,对中华文化深层次、细粒度的语义挖掘具有一定的指导意义。展开更多
以编目分类和规则匹配为主的古籍文本主题分类方法存在工作效能低、专家知识依赖性强、分类依据单一化、古籍文本主题自动分类难等问题。对此,本文结合古籍文本内容和文字特征,尝试从古籍内容分类得到符合研究者需求的主题,推动数字人...以编目分类和规则匹配为主的古籍文本主题分类方法存在工作效能低、专家知识依赖性强、分类依据单一化、古籍文本主题自动分类难等问题。对此,本文结合古籍文本内容和文字特征,尝试从古籍内容分类得到符合研究者需求的主题,推动数字人文研究范式的转型。首先,参照东汉古籍《说文解字》对文字的分析方式,以前期标注的古籍语料数据集为基础,构建全新的“字音(说)-原文(文)-结构(解)-字形(字)”四维特征数据集。其次,设计四维特征向量提取模型(speaking,word,pattern,and font to vector,SWPF2vec),并结合预训练模型实现对古籍文本细粒度的特征表示。再其次,构建融合卷积神经网络、循环神经网络和多头注意力机制的古籍文本主题分类模型(dianji-recurrent convolutional neural networks for text classification,DJ-TextRCNN)。最后,融入四维语义特征,实现对古籍文本多维度、深层次、细粒度的语义挖掘。在古籍文本主题分类任务上,DJ-TextRCNN模型在不同维度特征下的主题分类准确率均为最优,在“说文解字”四维特征下达到76.23%的准确率,初步实现了对古籍文本的精准主题分类。展开更多
本文以美国国家科学基金会(National Science Foundation, U. S., NSF)及国家自然科学基金委员会(National Science Foundation of China, NSFC)资助发表的期刊论文为研究对象,对其进行学科交叉度的测量和对比分析,并采用Spearman秩相...本文以美国国家科学基金会(National Science Foundation, U. S., NSF)及国家自然科学基金委员会(National Science Foundation of China, NSFC)资助发表的期刊论文为研究对象,对其进行学科交叉度的测量和对比分析,并采用Spearman秩相关性检验方法分析论文数量特征、基金资助特征和学科交叉度之间的相关性。分析结果表明,学科交叉论文数量受项目资助的影响,且这种影响在NSFC资助体系下表现更加明显,NSFC资助项目经费是影响学科交叉论文数量最显著的特征。学科交叉论文数量及资助项目特征还通过影响学科丰富性、均衡度、差异度和异质度,进一步影响学科间的交叉。此外,本文综合分析了中美两国自然科学领域学科交叉发展的历史演变与发展现状,并对我国学科交叉发展与NSFC学科交叉研究资助政策提供参考和建议。展开更多
为了更有效地控制舰船动力机械宽频和低频线谱振动的传递,提出了一种将磁悬浮作动器与气囊隔振器集成应用的磁悬浮-气囊主被动混合隔振装置。通过对磁悬浮作动器机电耦合特性和混合隔振系统动力学特性的分析研究,确定了满足线谱振动控...为了更有效地控制舰船动力机械宽频和低频线谱振动的传递,提出了一种将磁悬浮作动器与气囊隔振器集成应用的磁悬浮-气囊主被动混合隔振装置。通过对磁悬浮作动器机电耦合特性和混合隔振系统动力学特性的分析研究,确定了满足线谱振动控制要求和满足混合隔振装置性能要求的参数设计方法。针对主动控制时,FxLMS(filtered-x least mean square)算法在小阻尼系统上需用高阶FIR滤波器建模,运算量大的问题,提出了分频段控制的改进FxLMS算法,并有效地解决了作动器的非线性效应问题。样机实验结果表明:理论分析是正确的,该项技术控制力需求小,装置稳定性好,具有优良的宽频隔振和低频线谱振动控制效果。展开更多
文摘传统编目分类和规则匹配方法存在工作效能低、过度依赖专家知识、缺乏对古籍文本自身语义的深层次挖掘、编目主题边界模糊、较难实现对古籍文本领域主题的精准推荐等问题。为此,本文结合古籍语料特征探究如何实现精准推荐符合研究者需求的文本主题内容的方法,以推动数字人文研究的进一步发展。首先,选取本课题组前期标注的古籍语料数据进行主题类别标注和视图分类;其次,构建融合BERT(bidirectional encoder representation from transformers)预训练模型、改进卷积神经网络、循环神经网络和多头注意力机制的语义挖掘模型;最后,融入“主体-关系-客体”多视图的语义增强模型,构建DJ-TextRCNN(DianJi-recurrent convolutional neural networks for text classification)模型实现对典籍文本更细粒度、更深层次、更多维度的语义挖掘。研究结果发现,DJ-TextRCNN模型在不同视图下的古籍主题推荐任务的准确率均为最优。在“主体-关系-客体”视图下,精确率达到88.54%,初步实现了对古籍文本的精准主题推荐,对中华文化深层次、细粒度的语义挖掘具有一定的指导意义。
文摘以编目分类和规则匹配为主的古籍文本主题分类方法存在工作效能低、专家知识依赖性强、分类依据单一化、古籍文本主题自动分类难等问题。对此,本文结合古籍文本内容和文字特征,尝试从古籍内容分类得到符合研究者需求的主题,推动数字人文研究范式的转型。首先,参照东汉古籍《说文解字》对文字的分析方式,以前期标注的古籍语料数据集为基础,构建全新的“字音(说)-原文(文)-结构(解)-字形(字)”四维特征数据集。其次,设计四维特征向量提取模型(speaking,word,pattern,and font to vector,SWPF2vec),并结合预训练模型实现对古籍文本细粒度的特征表示。再其次,构建融合卷积神经网络、循环神经网络和多头注意力机制的古籍文本主题分类模型(dianji-recurrent convolutional neural networks for text classification,DJ-TextRCNN)。最后,融入四维语义特征,实现对古籍文本多维度、深层次、细粒度的语义挖掘。在古籍文本主题分类任务上,DJ-TextRCNN模型在不同维度特征下的主题分类准确率均为最优,在“说文解字”四维特征下达到76.23%的准确率,初步实现了对古籍文本的精准主题分类。
文摘本文以美国国家科学基金会(National Science Foundation, U. S., NSF)及国家自然科学基金委员会(National Science Foundation of China, NSFC)资助发表的期刊论文为研究对象,对其进行学科交叉度的测量和对比分析,并采用Spearman秩相关性检验方法分析论文数量特征、基金资助特征和学科交叉度之间的相关性。分析结果表明,学科交叉论文数量受项目资助的影响,且这种影响在NSFC资助体系下表现更加明显,NSFC资助项目经费是影响学科交叉论文数量最显著的特征。学科交叉论文数量及资助项目特征还通过影响学科丰富性、均衡度、差异度和异质度,进一步影响学科间的交叉。此外,本文综合分析了中美两国自然科学领域学科交叉发展的历史演变与发展现状,并对我国学科交叉发展与NSFC学科交叉研究资助政策提供参考和建议。
文摘为了更有效地控制舰船动力机械宽频和低频线谱振动的传递,提出了一种将磁悬浮作动器与气囊隔振器集成应用的磁悬浮-气囊主被动混合隔振装置。通过对磁悬浮作动器机电耦合特性和混合隔振系统动力学特性的分析研究,确定了满足线谱振动控制要求和满足混合隔振装置性能要求的参数设计方法。针对主动控制时,FxLMS(filtered-x least mean square)算法在小阻尼系统上需用高阶FIR滤波器建模,运算量大的问题,提出了分频段控制的改进FxLMS算法,并有效地解决了作动器的非线性效应问题。样机实验结果表明:理论分析是正确的,该项技术控制力需求小,装置稳定性好,具有优良的宽频隔振和低频线谱振动控制效果。
文摘根据对虾白斑综合征病毒(WSSV)囊膜蛋白VP28基因保守序列,利用Primer Explorerv 4.0软件设计了4条引物,建立了白斑综合征病毒环介导等温扩增快速检测方法,对反应温度和反应时间等参数进行了优化,同时将建立的LAMP检测方法与巢式PCR进行了比较分析。结果表明,LAMP最适反应在64℃恒温条件60min内完成,凝胶电泳呈现梯型条带;反应体系中添加SYBR Green I荧光染料后,绿色的阳性结果明显区别于橙色阴性结果。LAMP方法的最低检出限为100拷贝/μL,灵敏度较巢式PCR高100倍,而且LAMP方法在1h内即可完成检测,操作简单,无需复杂仪器,肉眼可直接观察检测结果。用建立的LAMP方法对临床发病南美白对虾样品进行了检测,结果表明,LAMP方法适合对虾白斑综合征病毒的现场快速检测。
