融合多窗口特征的词对标记情感三元组抽取

方面情感三元组抽取旨在从句子中抽取方面词、意见词和对应的情感极性。针对目前研究未充分挖掘局部上下文语义信息,缺乏对局部范围内的方面意见词对关联学习,以及遭受错误传播等问题,提出一种融合多窗口特征的词对标记情感三元组抽取模型。该模型利用BERT对句子信息进行处理,获取句子编码特征,采用多窗口特征学习机制学习局部范围内的情感特征关联,并挖掘句子包含的潜在语义信息,使用多头注意力图转换模块将所学习到的特征聚合成标记分布概率,利用改进的词对标记方案标记句子并解码得到三元组。在SemEval-ASTE的四个基准数据集上进行实验分析,相比GTS-BERT模型,所提模型在三元组抽取任务上F1分值分别提高了2.33、6.57、2.97、4.84个百分点。实验结果表明,所提模型可以有效学习局部语义信息,准确标记方面意见跨度,较为精确地提取情感三元组。

考虑柔性资源多维价值标签的交直流配电网灵活调度

可再生能源高渗透率使得交直流配电网面临严重的随机性和波动性,充分挖掘柔性资源调控潜力可以有效地降低可再生能源带来的网络运行风险。针对当前交直流配电网优化调度主要考虑电压源型换流器(VSC)的调控能力,对VSC与柔性资源协同研究不足的问题,提出一种考虑柔性资源多维价值标签的交直流配电网灵活调度方法。首先,考虑柔性资源调控特性差异,构建了包含响应时段、调节能力、调节成本及响应意愿的多维价值标签评估体系,准确全面地评估柔性资源聚合调控潜力范围;其次,以运行成本最小为目标函数,柔性资源多维价值标签为约束,建立交直流配电网两阶段鲁棒日前优化调度模型,并采用嵌套列和约束生成算法(C&CG)及强对偶理论进行求解;最后,通过改进的IEEE 33节点交直流配电网仿真结果表明,所提方法能够充分发挥柔性资源的调控潜力和协同能力,同时可有效提高模型求解效率和求解精度。

基于分组查询树的RFID标签识别算法

为了解决多标签碰撞问题,设计一种新型RFID防碰撞算法。通过在QT防碰撞算法基础研究,针对大量移动标签场景提出了一种分组查询树防碰撞(GQT)算法。新算法通过将标签ID码进行分组的方式进行重新编码,按连续三比特位一组形式进行组合,同组之间前两位做异或或者同或运算,如果异或结果得到的是第三位的值,将这组编号为0,如果同或运算结果为第三位的值,将这组编号为1,交叉进行编号,将生成的编号进行重新编码形成新的二进制比特位,最后采用查询树算法进行识别。理论分析表明GQT算法能消除空闲时隙,仿真结果表明,与QT算法和AHT算法作比较,GQT算法能减少碰撞时隙数,并且在大量标签数的情况下,算法识别效率能保持在0.76左右。可见GQT算法在物流运输、贮存、管理等场景具有良好的应用价值。

多模态南海疆维权证据本体模型构建

[研究目的]大国博弈背景下,南海疆维权关乎国家安全、区域和平与亚太经济发展。南海疆维权证据本体模型的构建是南海维权证据链建设的重要前提,也是实现多模态南海疆维权证据链系统的迫切需求。[研究方法]首先,从本体模型构建和本体属性标记两个方面综述了国内外相关研究现状;其次,从文本型和图片型两种模态出发,对多模态南海疆维权证据要素进行了界定;接着,融合属性层、逻辑层和证明层关系,构建了多模态南海疆维权证据本体模型;最后,基于提出的本体模型对《开罗宣言》实现了语义结构化表示。[研究结论]结果表明该文所提出的多模态南海疆维权证据本体模型能够较好地表示多模态证据的多维度语义与多层次关系,为多模态南海维权证据链的智能化构建奠定了基础。

基于改进粒子群算法的标签天线结构参数多目标优化设计

为了解决天线设计人员应用电磁仿真软件优化天线结构时存在的优化方向不明确和优化速度慢的问题,文中以干式水表的嵌入式射频识别标签天线设计为例,提出了基于改进粒子群算法的标签天线结构参数多目标寻优方法。首先,根据干式水表产品追溯需求,提出了中心频点尽可能接近理想中心频点、回波损耗尽可能低、带宽尽可能宽、面积尽可能小的四个目标函数。其次,为避免粒子群算法陷入局部最优,采用多维均匀拉丁超立方初始化、Logistic混沌映射非线性变化惯性权重、网格划分变化学习因子、高斯扰动策略等方法对算法进行改进,并应用于标签天线结构参数多目标优化中。最后,进行了实例验证。验证结果表明:利用改进后的粒子群算法得到的标签天线结构参数优化结果可更大程度满足优化目标需求,优化耗时仅为电磁仿真软件的40.1%。

基于蜂窝立体结构靶标的多目相机标定方法

为解决多目相机快速标定以及构建不同坐标系之间位姿关系的问题,提出一种基于新型蜂窝立体结构靶标的多目相机标定方法,能够快速准确完成多目相机标定。通过仿生学原理设计的蜂窝立体结构具有5个附着自识别阵列标记的不同空间位姿平面,提升了标定稳定性以及鲁棒性;使用多目相机拍摄一幅图像即可完成相机标定以及坐标系间关系构建,提升了标定效率;最后,将所提方法与传统的相机标定方法进行了实验对比。结果表明:相比于传统标定方法,所提方法的相机标定平均重投影误差降低了18.4%,多目相机间外参平均重投影误差降低了8.5%,遮挡干扰下平均重投影误差的相对误差仅为0.01 pixel,进一步验证了所提标定方法的可行性。

计算机虚拟专用网络的安全技术分析

阐述在计算机网络信息传输过程中,引入了虚拟专用网技术问题的应对措施,对数据包进行加密和目标位置的转换,多协议标记交互虚拟专用网络技术,从而实现异地教学中的信息沟通。

融合多粒度特征的低资源语言词性标注和依存分析联合模型

研究低资源语言的词性标注和依存分析对推动低资源自然语言处理任务有着重要的作用。针对低资源语言词嵌入表示,已有工作并没有充分利用字符、子词层面信息编码,导致模型无法利用不同粒度的特征。对此,该文提出融合多粒度特征的词嵌入表示,利用不同的语言模型分别获得字符、子词以及词语层面的语义信息,将三种粒度的词嵌入进行拼接,达到丰富语义信息的目的,缓解由于标注数据稀缺导致的依存分析模型性能不佳的问题。进一步将词性标注和依存分析模型进行联合训练,使模型之间能相互共享知识,降低词性标注错误在依存分析任务上的线性传递。以泰语、越南语为研究对象,在宾州树库数据集上的试验表明,该文方法相比于基线模型的UAS、LAS、POS均有明显提升。

一种基于多种群遗传算法的双频RFID标签天线设计方法

高频和超高频双频RFID标签既能完成近场(13.56MHz)数据交换,又能实现远场(860~960MHz)通信,具有巨大的市场潜力。本研究利用改进的惠勒公式设计了双频标签天线中的高频天线,以新型偶极子天线为原型,通过添加电感环结构来产生超高频信号,完成了双频标签天线的初始结构设计;针对传统仿真调参试验无法高效地确定双频天线的最佳尺寸参数问题,提出基于多种群遗传算法的双频标签天线优化设计方法。仿真结果表明:优化后的超高频天线在915MHz时的输入阻抗为(16.75+j349.9Ω)较为接近理想值(22.5+j349Ω),实现了与芯片良好的阻抗匹配;优化后的双频标签天线的尺寸为42mm×42mm×0.075mm,最大增益为1.4dB,与现有的双频标签天线尺寸相比,在小型化方面也有很大的提高。

物联网环境下的激光全息RFID多标签防碰撞方法

针对物联网RFID多标签防碰撞方法中数据采集量较少,导致数据采集效率低等问题,本文引用激光控制技术研究了一种新的激光全息RFID多标签防碰撞方法。依据标签的输出功率大小,计算多标签路径长度;根据需求将多标签路径长度按范围分类,小范围内计算每个标签极限路径长度,剔除相同路径长度的多标签;识别读写器的响应请求,根据自身信号波进行对应需求的扩频处理,初次发出一个帧长度的通信请求,读写器确认后,标签根据初次信号波进行通信。通过单片机、三极管以及激光驱动器完成标签响应电流控制,实现激光全息RFID多标签防碰撞。实验结果表明,本文设计激光全息RFID多标签防碰撞方法能够有效提高数据采集量,提升数据采集效率。

面向试验数据的标签本体及标签实例推荐方法

针对海量试验数据标签管理及标签管理智能化问题,提出一种标签本体及标签实例推荐方法。采集结构化、非结构化数据以及半结构化数据,根据试验数据类型,构建本体概念,形成标签库;对图像、文本、音频、视频、纸质等多模态数据采用不同方法进行装备实体以及实体关系抽取,构建标签实例库;利用规则映射和自然语言处理方法对标签本体与标签实例进行关系映射;最后,挖掘用户个人信息以及使用标签信息,结合个人信息以及标签信息,形成基于标签及标签实例的智能推荐。对比现有模型,该推荐模型在MAE和MSE指标上分别降低了8.82%和5.56%,AUC指标提高了13.33%,对试验数据智能化管理具有重要意义。

融合多粒度特征的老挝语词性标注研究

词性标注是自然语言处理领域的基础任务之一。语料稀缺、词形复杂、存在大量低频词和未登录词,句式较长,在数据传递过程中信息易丢失,这些都是导致老挝语词性标注不准确的主要原因。因此,该文提出一种融合多粒度特征的老挝语词性标注方法,构建了融合老挝词、字符和音节特征的Transformer-CRF模型。首先,在传统词向量的基础上融合老挝语字符和音节特征向量,使模型在三个粒度级别上充分利用语料信息;其次,使用Trans-former对老挝语句子进行长远上下文信息提取,解决重要信息丢失问题;最后,使用CRF提取相邻词性约束关系,从而获取最优词性标签。实验结果表明,在语料有限的情况下,该模型与其他主流模型相比达到了更显著的效果,精确率、召回率和F1值分别为94.76%、93.93%、94.34%。

自动生成影像学报告的混合特征提取无卷积结构深度学习模型

在影像学报告的生成中,由于正常区域和异常区域的数据不平衡,描述疾病的关键词经常被描述图像正常区域的句子掩盖,导致异常图像特征的误判和漏判,严重影响医疗报告的质量。本研究提出混合特征提取无卷积深度学习模型,首次将Swin Transformer引入放射学报告中,设计了一个混合特征提取器,以提取更加细粒度的图像特征,准确地捕捉生成影像学报告所需要的异常特征;设计一个名为视觉-语义协同注意力的注意力机制,在生成报告时突出图像重点特征信息,对非关键信息进行过滤,有效提升生成异常报告的质量;使用具有记忆机制的解码器模块生成影像学报告。最后,在流行的影像学报告IU X-Ray数据集上与当前的主流模型进行对比表明,本模型在语言生成指标和临床评估方面都达到较理想的效果。

基于Transformer的多维度图像应用

Transformer自提出以来便热度不降,特别是在自然语言处理领域热度不减。该文首先回顾Transformer的发展历程,分析Transformer在自然语言处理领域的特点和优缺点。总结基于计算机视觉领域应用Transformer模型的技术瓶颈,特别是基于Transformer的多维度图像分类的模型应用C-Tran模型,该文着重于Transformer对计算机视觉领域的革新和模型应用,在现有研究基础上分析多标签多维度图像应用的模型及模型效果,最后提出多维度视觉图像的具体应用情况。

基于多任务学习的文本信息关联性抽取仿真

存在逻辑标签文本信息具有关联性特征,在关联性抽取过程中,逻辑标签转化为信息实体关系时易出现信息混乱问题,导致抽取次数较少、关联性获取不全面。针对上述问题,设计基于多任务学习的文本信息关联性抽取方法。采用解码模块输出文本信息内逻辑标签,抽取文本信息实体关系,使用分词工具将医院内网文档标记为在线文本和临床文本形式。搭建多任务学习的关联框架,实现关联性抽取。关联处理医院内网信息,准备基于深度学习的关联性抽取方法、基于知识图谱的文本信息关联性抽取。仿真测试结果表明:所设计方法的抽取次数最多,可全面获取文本信息之间的关联性,应用效果最为理想。

多标签快速识别算法的研究

解决RFID多标签碰撞问题常用的时隙aloha方法效率较低,二进制树方法要求区域内标签数量不变。以提高aloha法的标签识别效率为目的,分析不同时隙内标签的碰撞个数,构建了标签碰撞的分布数学模型,分析最大时隙利用率,提出了一种多标签快速识别算法。该算法以阅读器发出的Query命令决定的时隙数为一段观察时间,对期间的标签响应状况进行统计分析以便对下一轮识别做出正确的指导,是一种动态帧时隙aloha算法。Matlab仿真结果表明,物流射频识别系统中,算法比时隙aloha算法的识别效率提高近一倍。

双时隙二进制树堆栈式RFID防碰撞算法

随着射频识别系统的广泛应用,标签数量不断增加,导致了系统通信性能下降。文章通过分析和比较查询树算法(QT)、二进制树算法(BT)的优缺点,提出一种双时隙二进制树堆栈式标签防碰撞算法。该算法利用曼彻斯特编码的特性来确定标签识别过程中的ID碰撞位置,并且利用堆栈形成进一步搜索命令,逐一识别标签。通过仿真比较几个相关的算法,结果表明,双时隙二进制树堆栈式标签防碰撞算法在减少数据传输量、减少识别标签所需响应比特数及时隙数上明显优于现有QT和BT算法。

RFID集成系统支持下的供应链优化控制

从多物品标签的优化识别和供应链库存优化两个方面研究了供应链优化控制策略.首先给出一个由物理层、数据通信层和应用层组成的基于RFID(Radio Frequency Identification)集成系统的供应链管理体系,分析各层次的功能.在此基础上,研究数据通信层中的供应链多物品标签防碰撞优化识别模型,以提高供应链物品流动的时间效率.虽然RFID的应用增加了供应链硬件的成本,但其对可见性的改善提高了供应链运作的效率,因此,通过RFID系统在供应链中应用的固定成本和不同库存情形下可变成本的建模分析,探讨供应链库存成本的控制方法,可以实现RFID系统支持下的供应链优化运作.

基于RFID技术的多标签定位系统设计

提出了一种基于低成本无线射频识别RFID的局域定位系统设计方法,介绍了系统主要硬件模块的结构和接口设计。针对RFID多标签信号碰撞的问题,采用序列号对时隙数运算的排序算法实现了多标签防碰撞策略。介绍了RFID局域定位系统的定位工作原理及定位算法的设计和实现。实验测试表明,该系统能够通过多标签信号的识别有效实现无线局域定位的功能。

基于动态时隙ALOHA的多标签识别防碰撞算法

对于RFID系统中多标签识别过程中的标签信息碰撞问题,分析了动态时隙ALOHA算法中的不足,提出了改进算法.改进算法通过优化冲突时隙数的变化,使得在每个标签识别周期内通信吞吐率最大,从而减小RF场内所有标签识别时间,并通过调整ACK确认命令的发送格式,在下一个单次识别周期中,集体确认已识别标签,这使得标签识别与确认分离,增加了无源标签吸收的能量,提高了通信的可靠性.仿真实验表明,改进算法在减少碰撞率方面具有良好的性能.