动态安全智能评估中故障位置特征表达的电气坐标距离保持

电力系统动态安全性与故障位置密切相关,故障位置特征的准确表达是构建数据驱动动态安全评估模型的关键。该文基于电气坐标形式的故障位置特征表达方法,提出故障位置特征严格距离保持概念,构建计及故障位置特征距离保持的动态安全评估模型。首先,证明全维电气坐标在切比雪夫距离度量下满足严格距离保持要求。然后,分析切比雪夫距离度量下电气坐标的距离保持能力与电气坐标维数间的关系。最后,基于K近邻算法构建计及电气坐标距离保持能力的暂态稳定极限切除时间评估模型。以某省级电网为例,验证故障位置电气坐标距离保持能力对动态安全评估精度的贡献。

基于RoBERTa和位置特征的多注意力方面级情感分析

面向方面的情感分析是一种细粒度的情感分析,目的是识别句子中特定方面的情感极性。现有模型中存在句子和方面语义丢失以及语义提取不充分的问题,并且忽略句子中的上下文信息和方面术语的位置关系,导致情感极性识别准确率下降。因此,提出了基于RoBERTa和位置特征的多注意力方面级情感分析模型用于面向方面级别的情感分类。为验证模型的有效性,在SemEval2014餐厅14、SemEval2014笔记本电脑14、SemEval2015餐厅15、SemEval2016餐厅16数据集中进行了大量的实验,结果表明所提出模型的准确率和F 1高于比较的基准模型。

基于纹理和位置特征的麦田杂草识别方法

以化学防除适期麦田杂草为研究对象,对利用条播作物的位置和纹理特征识别田间杂草的方法进行了研究。根据条播作物小麦作物行的间距相对固定等位置特征,利用植物像素直方图法确定作物行的中心线和行宽,并识别行间杂草。然后,以作物行中心为基准来选取纹理块,计算量化级数为8级的H颜色空间的共生矩阵,提取5个纹理特征参数,利用K均值聚类法判别分析各块的类别来识别行内杂草。研究结果表明,杂草的正确识别率约为93%,作物的错误识别率约为7%。

基于位置特征的行间杂草识别方法

研究了利用条播作物的位置特征识别行间杂草的方法。根据条播作物成行排列的位置特征,利用像素位置直方图法识别作物中心行。根据多数杂草位于作物行之间裸土中的位置特征,以每条作物行左右边界线段的起始点作为种子,运用种子填充算法填充与其相连通的作物行区域,从而识别行间杂草。试验表明:行间杂草的准确识别率平均为80%,错误识别率平均为4.2%,适用于早期作物田间杂草识别。

长壁开采覆岩内水平定向长钻孔位置特征与卸压瓦斯抽采机理

长壁采空区卸压瓦斯抽采是煤矿绿色开采技术体系中煤与瓦斯共采的重要组成部分,在覆岩内布置水平定向长钻孔抽采卸压瓦斯近年来应用较多;与高抽巷、普通高位钻孔不同,其在采动覆岩内布置抽采时,对覆岩破坏及瓦斯运移的响应与敏感性具有显著的特殊性。通过理论分析、数值模拟与工程实例验证等方法研究了采动覆岩内水平定向长钻孔的位置特征与卸压瓦斯抽采机理。阐述了水平定向长钻孔抽采卸压瓦斯的技术原理,结合室内试验、数值模拟分析了水平定向长钻孔的3个位置特征:①钻孔布置位置区域瓦斯积聚程度高,为钻孔抽采瓦斯提供浓度条件;②钻孔布置位置区域裂隙较为发育,为钻孔抽采提供瓦斯源保障;③钻孔布置位置区域岩层受采动影响较小,为钻孔提供稳定性条件。在此基础上,从采动裂隙内瓦斯积聚程度、采动岩层渗透率和采动钻孔稳定性3个方面揭示了水平定向长钻孔布置抽采机理,提出了水平定向长钻孔的位置判据,给出了确定钻孔抽采位置的方法流程,并通过数值模拟、工程实例进行了合理性验证。研究结果表明:依据钻孔位置判据进行钻孔布置抽采的最大瓦斯抽采纯量达2.59 m^(3)/min,为其他对比钻孔的2.56倍;在定向长钻孔抽采作用下,回风巷最大瓦斯体积分数为0.11%~0.72%,风排瓦斯量为0.69~2.79 m^(3)/min,验证了按照钻孔位置确定方法进行钻孔布置抽采的合理性。研究成果可对矿井布置水平定向长钻孔抽采采空区卸压瓦斯提供技术依据,进而提高矿井卸压瓦斯抽采率、促进煤矿绿色开采技术发展。

利用形状与空间位置特征检索二值商标图象

为了充分利用商标图象的内部信息 ,以提高商标图象的检索精度 ,提出了一种综合利用商标形状特征与其内部空间位置关系特征来检索二值商标图象的方法 .由于二值商标属于人工图象 ,大多数二值商标都是由一些边界分明的几何形状体构成 ,因此可把二值商标图象看作是由一些具有显著形状特征的区域构成的集合体 .对这些集合体首先利用矩特征进行形状的相似性度量 ,然后利用投影分类的方法匹配空间位置关系 .该方法基于这一思想 ,既考虑了商标内部各组成部分的形状特征 ,又兼顾了它们之间的空间位置关系 ,将整个检索过程分为初级检索与检索求精两个阶段 .由于该方法保证了整体与局部的一致性 ,因此具有很好的检索精度 .与仅仅利用图象的形状特征进行检索的实验结果相比 。

基于位置特征的运动行人检测与跟踪方法

针对在静态背景视频中行人检测和跟踪时受行人运动状态影响较大,容易产生误识别,提出了一种基于位置特征的运动行人检测与跟踪方法。检测阶段得到运动行人的二值化差分图后,引入水平融合值、垂直融合值将满足融合要求的非连通区域外接矩形融合得到一个新矩形,以新矩形及其中心作为行人的位置特征,对行人进行检测与跟踪。用该方法跟踪行人视频中的两个行人,跟踪准确率分别为98%与95%。

局部位置特征与全局轮廓特征相结合的图像分类方法

在空间金字塔词袋模型的基础上,针对其空间信息利用不足的问题,本文先计算图像中每一个字典向量的相对位置分布来提取出局部位置特征.然后,用非下采样轮廓波变换和线性判别分析来生成图像的全局轮廓特征.最后,通过局部位置特征与全局轮廓特征相结合的方式提高空间信息利用率,从而提高场景和物体图像分类正确率.为了检验方法的可行性,本文分别在数据库Caltech 101、MSRC和15 Scene上进行实验.实验结果证明,本文提出的方法进一步利用了空间信息,从而提高了分类正确率.

我国女子排球运动员专项身体素质的位置特征分析

运用文献资料法和观察统计法,以2004年雅典奥运会中国女排同德国、美国和俄罗斯的3场比赛和部分中国女排运动员为研究对象,对中外优秀女子排球运动员进行研究,结果表明:主攻、副攻、二传、接应二传等不同位置运动员所需要的身体素质不同,在训练中应根据需要进行针对性训练.

我国优秀排球运动员比赛负荷及专项身体素质的位置特征研究

排球赛场运动员根据分工可分为主攻、副攻、二传、接应二传和自由人5种职责,不同职责运动员在比赛中的负荷特点不同,对专项身体素质的发展要求也不同。主要运用统计法和测试法对不同位置优秀排球运动员的比赛负荷特点和专项身体素质特点进行分析研究,结果认为:不同位置优秀排球运动员对专项身体素质的发展要求不同,或者说排球运动员专项身体素质具有位置特征。我国优秀排球运动员在进行专项身体素质训练时,应该考虑专项身体素质的位置特征,确定不同位置运动员专项身体素质的发展方向,从而提高训练的针对性和效率。

CUBA男子篮球运动员专项运动素质的位置特征研究

对篮球运动员的专项运动素质的位置特征进行研究有助于了解他们各项素质的优势和劣势,运用文献资料法、测试法及数理统计法等,分别对不同位置(后卫、前锋和中锋)CUBA男子球员进行了11项运动素质指标的测试分析。结果显示:从整体看,CUBA男子运动员在上下肢最大力量、灵敏性、反复冲刺和启动速度等专项运动素质存在较大的不足;代表有氧耐力水平的20米多级折返跑和代表无氧耐力素质的变向折返跑等运动素质普遍较好。从位置上看,除了代表有氧耐力素质的20-MSRT和弹跳耐力的30秒障碍跳两项指标在不同位置之间不存在显著性差异外,其他9项指标均存在显著性差异。

基于位置特征的穴间杂草快速识别算法

研究了利用穴播作物的位置特征进行穴间区块杂草识别的算法。针对穴播作物按规律分布生长的特点和田间场景中植物叶片交叠等问题,以穴播玉米为研究对象提出了一种基于作物位置特征的过分割区块投影定位作物株心的方法,据此确定出穴间喷雾操作区块并进行各区块像素统计、判别,实现穴间杂草的识别。试验表明:穴间区块杂草实时识别的正确率在87.7%以上,在MATLAB6.5环境下处理一幅640×512图像,从读入图像至给出杂草控制指令耗时在500ms以内,具有较好的实时性,且可适用于作物苗期各阶段的杂草识别。

融合位置特征注意力与关系增强机制的远程监督关系抽取

实体关系抽取是构建知识图谱的主要任务之一,旨在确定句子中实体之间的关系类别.远程监督关系抽取方法通过将远程知识库与文本数据对齐来自动标记数据,已成为处理关系抽取任务的主要方式.为解决远程关系抽取不能充分利用单词之间的位置关系信息,并且没有考虑重叠关系之间语义相关性的问题,本文提出一种融合位置特征注意力和关系增强机制的远程监督关系抽取模型.该模型使用基于高斯算法的位置特征注意力机制重新分配句子中单词的权重,并且采用分段卷积神经网络和词级注意力来捕获句子特征.然后,利用基于自注意力的关系增强机制来捕获重叠关系之间的语义关联.在NYT10公共数据集上的实验结果表明,本文模型的性能优于所比较的基线关系抽取模型.

基于语序位置特征的汉英术语对自动抽取研究

双语的术语抽取和对齐在跨语言检索、构建双语词典和机器翻译等研究领域有着重要的作用.提出一种基于语序位置特征信息的汉英术语对自动对齐算法.该算法对双语术语抽取两步走策略中的术语对齐部分进行了改进,将基于短语的机器翻译中的语序位置特征融合进术语对齐算法中,通过对基准方法的对比,新方法显著提高了术语对齐的精确率,特别在术语翻译概率较低时提高更为明显,同时又避免了基于短语的机器翻译中计算效率低的缺陷.

论现代排球运动员持续弹跳能力与位置特征

现代排球在高强度的对抗和高速度的技战术变换中,取胜的几率充分反映在一支球队的高度和速度、立体化进攻与防守的网上争夺上;场上运动员的位置特征正由显性分工向更加隐蔽的非显性化发展。除自由人外,已经打破了主攻与副攻的界限,包括二传和接应二传,均需积极参与进攻、拦网和掩护性持续弹跳。因此,持续弹跳能力是现代排球可持续发展的生命线。

利用位置特征法分离作物和行间杂草的研究

以化学防除适期豆田杂草为研究对象,根据条播作物豆田作物行的间距相对固定的位置特征,利用像素直方图法确定作物行的中心行宽并识别行间杂草。通过对几种填充作物行区域的算法进行了大量的研究,得出使用改进的扫描线填充算法分割杂草运行速度最快,避免了重复扫描现象的发生,满足动态实时处理的要求。

湍流空间位置特征长度理论

该理论是根据流体微团在空间位置中的可测(实测)参量,应用函数概念和量纲分析法,揭示并确立了脉动速度、时均速度与空间位置坐标的依从关系。求解雷诺湍流微分方程,得出了雷诺应力的结构方程,用来修正特征长度理论在湍流核心区中的雷诺应力公式。用它可分别推导湍流核心区与湍流边界层区域中的流速分布函数。

我国优秀青年女排高大队员位置特征及其专项身体素质的分析研究

通过文献资料法、专家访谈法、数据统计法和逻辑分析法,对我国优秀青年女排高大队员和超高大队员的位置特征和其专项身体素质现状进行分析。结果表明:目前我国青年女排各位置上高大和超高大运动员的选材和人数比例符合现代女排发展的需求,高大和超高大队员各项身体素质有一定的发展潜力,应加强针对性训练,以提高高大队员的成材率。

融合字位置特征的铁路事故命名实体识别

铁路事故的相关信息以事故概况文本的形式存在,对于铁路安全工作有重要意义.但由于缺乏有效的信息抽取手段,导致分散在文本中的铁路事故知识没有得到充分的利用.命名实体识别是信息抽取的重要子任务,目前关于事故领域的命名实体识别问题研究较少.针对铁路事故命名实体识别问题,提出一种融合字位置特征的命名实体识别模型,该模型通过全连接神经网络获取字的位置特征,并与语义层面的字向量合并作为字的最终向量表示输入BiLSTM-CRF模型获取最优标签序列.实验结果表明,模型在铁路事故文本命名实体识别问题上的准确率、召回率和F1值分别为93.29%、94.77%和94.02%,相比于传统模型,取得了更好的效果,为铁路事故知识图谱的构建奠定基础.

融合词性位置特征的多任务汉老双语短文本相似度计算方法

老挝语属于低资源语言,在有限的语料中获取更多的语义信息可以有效解决汉语和老挝语短文本相似度计算不准确的问题。多任务学习是有效获取语义信息的一种方法,该文对汉语和老挝语短文本特点进行研究后,提出一种融合词性位置特征的多任务汉老双语短文本相似度计算方法:首先,通过词性位置特征权重和TF-IDF权重加权表征双语短文本的同时,使用改进后的TextRank算法获取双语短文本的核心句;然后,通过带有自注意力机制的双向长短时记忆网络分别计算双语短文本的相似度与双语短文本对应核心句的相似度;最后,使用多任务学习方法,将双语短文本的核心句相似度计算作为辅助任务,获取更多的语义信息进行共享以提升汉老双语短文本相似度计算模型的性能。实验结果表明,该文提出的方法在有限的训练语料下取得了更好的效果,F_(1)值达76.16%。