基于多层次语义约束的煤矿灾害事件本体模型构建

煤矿生产信息化、智能化是我国煤矿发展的必然趋势,矿山安全流程的智能化管理是亟待解决的关键问题之一。为了从煤矿安全相关的基础信息、地质资料、事故类型等海量信息中快速获取所需特定信息,针对煤矿安全应急数据多源、异构、时空性、相关性等特征,引入事件本体模型。将突发性煤矿灾害事件作为研究单元,以相关事件类的层次(逻辑)结构为主线,研究煤矿灾害事件本体信息、类型、属性及其之间的关联关系;结合地质灾害概念,按照灾类、灾型和灾种三级划分,分析煤矿生产安全事故特征,确定了煤矿灾害事件属性,从而完成煤矿灾害事件本体构建;定义了煤矿灾害事件本体的逻辑结构,形成煤矿灾害事件语义层次的形式化表达,为后续矿山应急信息快速集成及发布提供理论借鉴。

基于深度学习和层次语义模型的极化SAR分类

针对复杂场景的极化合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像,堆叠自编码模型能够自动学习高层特性,有效表示城区、森林等复杂地物的结构,然而,却难以保持图像的边界和细节.为了克服该缺点,本文结合深度自编码器和极化层次语义模型(Polarimetric hierarchical semantic model,PHSM),提出了新的无监督的极化SAR图像分类算法.该方法根据极化层次语义模型,将复杂的极化SAR图像划分为聚集、匀质和结构三大区域.对聚集区域,采用堆叠自编码模型进行高层特征表示,并构造字典得到稀疏特征进行分类;对匀质区域,采用层次模型进行分类;对于结构区域,进行线目标保留和边界定位.实验结果表明,该算法通过不同的分类策略优势互补,能够得到区域一致性好且边界保持的分类结果.

基于层次语义特征的复杂产品工业设计研究

目的为实现复杂产品工业设计多层语义整合与创新,促进多学科知识共享与协同,提高产品品质。方法基于产品符号学和认知语义学理论,提出产品工业设计层次语义概念,基于复杂产品开发流程与信息加工理论,构建层次语义工业设计过程情境模型。使用感性工学、动作分析等科学表义方法和产品语义学比喻的艺术表义方法提取特征,构建具体设计情境。结论得到了复杂产品图标语义特征、指示语义特征、象征语义特征及其关联,通过系谱轴与比邻轴情景区间中特征要素构成的设计线索和遗传组合、突变、隐喻的策略指导设计,取得良好的实践效果。

基于层次语义的URL排序方法研究

为了提高主题爬取的采集性能,提出了基于层次语义的URL排序算法。主题爬取过程中引入了层次语义的启发信息,采用层次语义组合排序度量进行URL排序,并对层次语义引导主题爬取的采集率性能进行实验研究。实验表明,采用基于层次语义的URL排序方法,爬取过程中由初始URL链接能快速导向某目标主题集的Web文档。同时,当目标主题集的邻近区域没有相关的页面时,逐步放宽主题范围,在较宽的主题区域中爬取,能较快地导向其它不相邻的主题区域。

软件体系结构的层次语义分析

软件体系结构设计具有层次性,不同层次软件体系结构抽象级别不一样,相邻两层的软件体系结构存在着确定的转换关系。从拓扑关系和计算关系的视角分析了软件体系结构的层次语义,说明了相邻层的软件体系结构具有因果连接关系,上层是下层的抽象、约束,下层是上层的具体化、解释。

一种基于层次语义图像分类的改进方法

为了解决层次语义图像中分类率低,特别是高层语义图像分类率低的问题,采用两种解决措施。首先引入Fuzzy Support Vector Machine(FSVM)理论,并对FSVM做出改进,消除由Support Vector Machine(SVM)构成的多类分类器中的不可分区域,从而使低层语义图像分类准确率提升,为高层语义分类提供基础。然后再建立底层图像特征与低层语义图像之间的映射关系,对低层语义的图像做高层语义上的关联,最终实现层次化的语义描述结构。实验表明,所提出的方法提高了层次语义图像,特别是高层语义图像分类准确率。

基于词汇树层次语义模型的图像检索算法

解决语义鸿沟必须建立图像低层特征到高层语义的映射,针对此问题,本文提出了一种基于词汇树层次语义模型的图像检索方法.首先提取图像包含颜色信息的SIFT特征来构造图像库的特征词汇树,生成描述图像视觉信息的视觉词汇.并在此基础上利用Bayesian决策理论实现视觉词汇到语义主题信息的映射,进而构造了一个层次语义模型,并在此模型基础上完成了基于内容的语义图像检索算法.通过检索过程中用户的相关反馈,不仅可以加入正反馈图像扩展图像查询库,同时能够修正高层语义映射.实验结果表明,基于该模型的图像检索算法性能稳定,并且随着反馈次数的增加,检索效果明显提升.

一种基于Adaboost-SVM的高层次语义概念提取方法

针对传统的高层语义提取方法对训练数据集的高度依赖以及准确率不足的问题,提出一种基于Adaboost-SVM的高层次语义概念提取方法,将SVM作为Adaboost的弱分类器训练方法,并充分利用Adaboost对训练数据的平衡及融合弱分类器的特点,提取出高可靠的语义检测器。实验结果表明,与传统方法相比,该方法不仅跨越训练数据不平衡的障碍,而且能够提取出更加可靠的语义检测器。

试论基于层次语义特征的复杂产品工业设计

随着工业经济的发展进步,复杂产品的工业设计逐渐成为研究与应用热点,为了提高复杂产品工业设计的创新性,提升产品品质,设计人员可以将层次语义作为基础,构建层次语义复杂产品工业设计情景模型.本文基于认知语义学和产品符号学对复杂产品的工业设计进行阐述,希望可以有效提升复杂产品设计水平.

网页内容链接层次语义树的恶意网页检测方法

针对攻击者利用URL缩短服务导致仅依赖于URL特征的恶意网页检测失效的问题,及恶意网页检测中恶意与良性网页高度不均衡的问题,提出一种融合网页内容层次语义树特征的成本敏感学习的恶意网页检测方法。该方法通过构建网页内容链接层次语义树,提取基于语义树的特征,解决了URL缩短服务导致特征失效的问题;并通过构建成本敏感学习的检测模型,解决了数据类别不均衡的问题。实验结果表明,与现有的方法相比,提出的方法不仅能应对缩短服务的问题,还能在类别不均衡的恶意网页检测任务中表现出较低的漏报率2.1%和误报率3.3%。此外,在25万条无标签数据集上,该方法比反病毒工具VirusTotal的查全率提升了38.2%。

基于篇章层次结构识别的信息提取方法

汉语语篇中段落和句子之间存在从属、并列和因果关系,互联网文章中,跨句、跨段语篇含有大量的省略和指代,信息提取时易造成语义理解欠佳。以汽车故障诊断文本的信息提取为例,本文提出了一种结合编号层次和语义层次的语篇结构提取方法。首先,通过编号层次分析句子间的从属和并列关系,通过谓语分析句子间的因果关系。然后,根据句子的从属、并列和因果关系构建三种类型的结构树。最后,将不同种类结构树转换为标准型,从而实现对语篇结构的分析。该方法能有效识别跨句、跨段的句子中省略、指代等语法结构,提高语义理解的正确性和精准度。

可扩展分层次编译码的语义通信系统

针对目前文本语义通信大部分研究主要依靠仿真系统进行理论验证的问题,利用分层次编译码架构在语义层次和语法层次上的分离性,提出了一种可扩展分层次的语义通信系统。该系统通过语义和语法层次相分离的模式有效兼容香农信息框架下的可靠通信技术,实现语义通信与传统通信的嵌套结合。进一步,基于软件无线电平台搭建了一个通用可扩展的验证系统,对所提语义通信系统架构进行实用化验证。该验证系统以语义通信软件平台作为硬件驱动和算法调用的驱动核心,集成了信号产生、信息发送、接收端数据采集、译码和评估的全过程,并且能够面向语义和语法层次进一步扩展。最后,基于该验证系统进行了文本语义通信的测试,验证了其相较于传统通信方式具有更高的有效性和可靠性。

遥感信息聚焦服务的多层次语义约束模型

针对遥感信息服务中用户需求语义的复杂性,数据维度语义的丰富性,传感器语义的多样性,遥感信息处理语义的错综复杂性和遥感信息传输语义的时变性,从用户语义约束、数据语义约束、处理服务功能语义约束和处理服务质量语义约束等4个不同层次,建立多层次语义约束模型。

基于产品层次语义的交互式产品设计方法研究

文章探索产品语义视角下的交互式产品设计方法,以解决如何提升用户体验满意度的问题。基于产品符号学和认知语义学理论,构建用户认知与产品层次语义转换理论框架,提出产品层次语义交互设计概念。使用形态、动作分析、感性工学等科学表义方法提取产品语义设计要素,构建基于产品层次语义交互的产品设计流程,包括设定交互情景、明确用户认知、确定要素表达、提炼情感意向、实现方案设计5个步骤,通过老年家用手持吸尘器的设计实例去验证方法的有效性和可行性。

专利领域本体概念语义层次获取

根据专利领域本体构建的需求，提出一种专利领域本体概念语义层次获取方法。通过分析专利领域技术主题概念在形式化时的构词规律以及上下位关系的表现方式，利用相对修饰度和关联规则识别上下位关系。然后分析上下位关系的特性，总结关系冗余和关系冲突的消除规则，构建出专利领域概念语义层次图。实验结果表明，上下位关系识别方法具有较高的准确率和召回率，构建概念语义层次图的方法取得了较好的关系冗余和关系冲突的消除效果，证实了本文方法的有效性。

时间隐喻的语义层次网络模型研究

本研究采用启动技术考查了上级时间隐喻对下级时间隐喻的启动效应。结果发现不管是在反应时还是在意义相关程度的评定上 ,时间根概念隐喻的启动效应明显次于基本概念隐喻的启动效应 ,而基本概念隐喻的启动效应又明显低于派生隐喻的启动效应 。

基于多层次视觉语义特征融合的图像检索算法

目的为了解决低层特征与中层语义属性间出现的语义鸿沟,以及在将低层特征转化为语义属性的过程中易丢失信息,从而会降低检索精度等问题,设计一种多层次视觉语义特征融合的图像检索算法。方法首先分别提取图像的3种中层特征(深度卷积神经网络(DCNN)特征、Fisher向量、稀疏编码空间金字塔匹配特征(SCSPM));其次,为了对3种特征进行有效融合,定义一种基于图的半监督学习模型,将提取的3个中层特征进行融合,形成一个多层次视觉语义特征,有效结合3种不同中层特征的互补信息,提高图像特征描述,从而降低检索算法中的语义鸿沟;最后,引入具有视觉特性与语义统一的距离函数,根据提取的多层次视觉语义特征来计算查询图像和训练图像的相似度量,完成图像检索任务。结果实验结果表明,与当前检索方法对比,文中算法具有更高的检索精度与效率。结论所提算法具有良好的检索准确度,在医疗、包装商标等领域具有一定的参考价值。

禅籍俗语语义层次及其分类

禅籍中保留了相当大一部分俗语俗谚,"除宋元评话、元明杂剧和明清小说而外,保存汉语民俗语言最富者,当属禅宗典籍和俗讲文献"。[1](p101)禅录堪称唐宋时代俗语俗谚之宝库。本文将出现在禅籍中的俗语的语义层次分为一般义和宗门义两个层次,按此划分,将禅籍俗语分为三类:第一类是只具有一般义的俗语;第二类是同时具有一般义和宗门义的俗语;第三类是只具有宗门义的禅林生造俗语。同时重点讨论了第三类俗语。

语言中介命题的语义层次体现

以历时和共时的语言观为主线,分三部分研究（主要是英语）语言中介命题（IP）的语义功能。探讨IP的特点和性质,从功能语法的角度对该语义现象作词汇层、句法层和语用功能分析。IP的概念属于一种语义现象,不仅对语言研究的互补择优、兼容并蓄起着积极的作用,而且对社会发展亦承载着深刻的现实意义。

通用量词跨类组合的强弱等级及其语义泛化层次的类型学研究

称量具有不同语义类特征的对象、并与属于不同语义类的名词组合的量词为通用量词。从类型学角度看,通用量词的跨类组合强弱分为强跨类通用量词、较强跨类通用量词、较弱跨类通用量词和弱跨类通用量词四个等级;通用量词在语义泛化上具有"弱→较弱→较强→强"的层次等级。