基于PhraseLDA-SNA和机器学习的技术主题影响力测度方法研究

[目的/意义]旨在利用PhraseLDA-SNA和机器学习方法准确测度技术主题的影响力,以期为制定科技政策、优化资源配置提供理论参考。[方法/过程]本研究首先分析了技术主题影响力的显性及隐性决定因素,据此构建了技术主题影响力测度指标体系。其次,基于PhraseLDA-SNA与机器学习方法分析测度指标,实现对技术主题影响力的测度。最后,以纤维素生物降解领域为例进行实证研究,验证方法的有效性。[结果/结论]本研究提出的基于PhraseLDA-SNA和机器学习的技术主题影响力测度方法与传统方法相比,显著降低了受专利数据授权及引用时滞问题的影响。

多无人机高速公路巡逻任务规划方法

定期巡逻高速公路交通状况和疏导堵塞道路至关重要。由于无人机同时具有远程自主飞行、道路抓拍、定点悬停和实时语音通信等功能,使得无人机巡逻高速公路相比于传统的交通巡逻模式有诸多优势。针对无人机编队在高速公路交通巡逻的应用,定义了一种新的问题,即多站点固定终点的多旅行商问题(Multi-Depot Fixed Destination Multi Travelling Salesman Problem,MD-FD-MTSP)。该问题在考虑了实际巡逻过程中无人机续航能力、道路路网约束和巡逻任务的异构性后,以无人机编队执行所有异构巡逻任务的总路径最短为目标,完成无人机编队的任务规划。设计了一种改进的单亲遗传算法(Improved Partheno-Genetic Algorithm,IPGA)求解MD-FD-MTSP模型。数值实验结果表明,该算法可以快速求得高质量的无人机巡逻任务规划方案。

试论小学语文自主学习能力的培养

学生自主学习能力对于学生的快速、健康、有效的发展有着重要的作用,如何基于小班化教学模式下立足语文教学对学生的自主学习能力加以培养,其研究意义重大。在小学语文教学中教师必须对学生的自主学习能力进行培养,因为课上、课下的衔接想要有效实现,对学生的自学能力有一定要求。

图模型框架下的报道性新闻自动摘要方法研究

[目的/意义]针对现有文本自动摘要形成过程中重要技术节点——图模型框架下摘要知识表达方式中内容语义揭示深度不够的问题,提出报道性新闻自动摘要模型方案,为相关领域利用经过摘要处理后的网页报道性新闻文本数据开展实践研究提供借鉴参考。[方法/过程]利用ETM(Embedded Topic Model)融合词向量的主题模型分析工具,在图模型框架下针对目标摘要句的主题构造环节,加入主题重要度特征和语义相关性特征并重新设计报道性新闻句间统计特征,对报道性新闻文本深层次主题语义信息进行挖掘、过滤,以此初步形成报道性新闻自动摘要抽取模型;后续依据报道性新闻摘要主要功能需求提出摘要主题测度功能量化指标体系,建立测度标准与句子统计特征量化方法的对应关系,以此优化调整提出的报道性新闻自动摘要抽取模型。[结果/结论]利用图模型框架下的报道性新闻自动摘要方法具体选取农业领域科技动态报道性新闻的摘要抽取过程进行实证,建立报道性新闻自动摘要测度标准进一步得到优化后报道性新闻摘要模型方案,结果显示在外部报道性功能及内部ROUGE评价测评综合表现上优于对比方法,可以有效提高报道性新闻自动摘要抽取的准确性。