人工智能理论的机器自动翻译系统

以高精度翻译多种自然语言的单词/语句为目标,设计基于人工智能的机器自动翻译系统。首先设计了机器自动翻译系统的总体结构,然后重点描述了机器自动翻译系统的核心模块,该模块获取单词/语句通过训练获取词向量,初始词向量并赋予词性特征,采用对数线性模型实现多种自然语言的单词/语句的词向量多特征融合翻译,最后进行了实例分析与验证。结果表明,该系统可高精度翻译自然语言,在不同句型、不同并发用户量、未登录词不同字符数量下,系统翻译性能较为稳定,能够满足实际应用需求。

基于低频频温平移的变压器油纸绝缘换油老化寿命预测

油纸绝缘作为变压器内绝缘的主要组成部分,其绝缘状态对变压器的运行寿命起决定作用,现场变压器通过滤油环节过滤出油中的水分、小分子酸、糠醛等杂质,使其绝缘性能提高。为了研究换油周期和温度对油纸绝缘寿命的影响,首先对3组初始条件相同的油纸绝缘XY模型分别进行5天换油、15天换油、30天换油不同换油周期的130℃加速热老化试验,并间隔15天进行模型变温介电谱测试及绝缘纸板聚合度、含水率测试;其次研究发现,绝缘纸板的老化会影响油纸绝缘模型低频段的介质损耗因数,其数值与纤维素活化能有关,提出一种基于变压器结构模型的低频频温平移归算方法,由此构建低频平移因子表达式,得到了变压器油纸绝缘温度-换油周期-寿命关系式,可用于预测不同温度、不同换油周期下变压器油纸绝缘寿命。

施工隧道无线调度通信方案论证

论述了施工隧道无线移动通信的若干问题 。

基于contourlet变换的图像处理

本文提出了一种基于contourlet变换合的图像处理新方法,利用contourlet变换分解的特征,对于模糊的图像,为了在去噪声的同时更多地保留弱边缘信息,又利用循环平移的方法。仿真实验结果表明,得到具有更好视觉效果和更优量化指标的融合图像,本方法突破了图像边缘的处理局限。

低频词表示增强的低资源神经机器翻译

在神经机器翻译过程中,低频词是影响翻译模型性能的一个关键因素。由于低频词在数据集中出现次数较少,训练经常难以获得准确的低频词表示,该问题在低资源翻译中的影响更为突出。该文提出了一种低频词表示增强的低资源神经机器翻译方法。该方法的核心思想是利用单语数据上下文信息来学习低频词的概率分布,并根据该分布重新计算低频词的词嵌入,然后在所得词嵌入的基础上重新训练Transformer模型,从而有效缓解低频词表示不准确问题。该文分别在汉越和汉蒙两个语言对四个方向上分别进行实验,实验结果表明,该文提出的方法相对于基线模型均有显著的性能提升。

基于双对数谱和卷积网络的船舶辐射噪声分类

卷积层平移等变性与线性谱不适配,卷积网络对高维特征的长距离依赖建模能力不足。该文提出一种双对数谱特征用于船舶辐射噪声分类。双对数谱通过重新排列对数谱频点,保证高频端分辨率的同时,规避使用太深的卷积网络。利用双对数谱各行表征同一目标的先验知识,构建卷积网络和目标函数。DeepShip数据集上的试验结果表明,特征维数相同情况下,提出的算法分类正确率比以线性谱为输入的卷积网络提高2.4%以上。