基于PR-ERNIE模型的航空安全风险量化分析

有效地利用实体识别技术识别出航空不安全信息中的风险要素,提升安全风险识别和评价能力,对于实现航空安全风险量化分析具有重要意义。为精准识别非结构化航空不安全信息中的风险要素,提出了一种融合先验规则和知识增强语义表示模型的实体识别模型,以大量航空不安全事件案例文本报告为分析对象,在自建标注语料上训练ERNIE模型,获取动态词向量,同时引入能够表达风险要素结构的规则进行优化。实验结果表明,模型在测试集上的精确率、召回率和F1值分别达到了92.5%、92.4%和92.4%,优于实验对比的其他模型。模型能够有效识别航空不安全信息中隐含的风险要素,为航空安全风险量化分析提供数据支持。

一种松耦合的生物医学命名实体识别算法

生物医学命名实体识别(Bio-NER)是生物医学文献挖掘利用的基础工作。针对目前Bio-NER存在的困难和问题,提出了松耦合的Bio-NER算法LCA,该算法利用启发规则过滤器、词性模板匹配及改良的隐马尔科夫模型(HMM)识别生物医学命名实体。在GENIA corpus3.02语料库上进行的实验表明,LCA可以达到80%的准确率和89%的召回率,优于相关工作中的结果。

基于虚拟现实技术的文创产品色彩自动搭配系统设计

色彩搭配直接关系到文创产品的文化表达是否准确。针对以往色彩搭配系统存在的色彩搭配误差较大的问题,文中基于虚拟现实技术设计提出一种专门针对文创产品色彩自动搭配的系统。将虚拟现实技术(VR技术)应用到所提系统设计中,基于B/S三层架构,设计系统框架,构架包括数据访问层、业务逻辑层和表现层。硬件选择了分光测色仪、中央处理器、存储设备、虚拟现实体感交互装置,并对4种关键设备进行详细介绍。软件部分以BP神经网络算法为核心,对RGB三色值进行训练处理,根据训练结果构建文创产品色彩自动搭配模型,实现系统软件逻辑运算分析。系统测试与分析证明了所设计系统虽然与预期配色存在一定误差,但误差较小,因此产生的色差不影响视觉呈现效果。

Mathem atica在横向程序变换中的应用

本文讨论用Ｍａｔｈｅｍ ａｔｉｃａ 的两大核心工作机制即模式匹配和规则来实现横向程序变换．以两类不同的递归程序变换的抽象模式为例，本文设计了相应的Ｍａｔｈｅｍ ａｔｉｃａ 程序包将非尾递归的程序变换成为相应的尾递归形式，然后利用Ｍａｔｈｅｍ ａｔｉｃａ３．０ 提供的ＭａｔｈＬｉｎｋ 机制，在ＶＢ５．０

语音识别技术研究及实现

语音识别是语音信号处理的一个重要研究方向。文中介绍了语音识别中语音识别单元选取、特征参数提取技术、模式匹配准则及模型训练技术等关键技术,讨论了语音识别要在理论上获得突破面临的难题,以及从优化模式算法等的角度来解决这些困难的办法。最后,做了一个基于HMM的孤立词语音识别系统的实现。

基于QFD-OED集成分析模型的产品创新组织量化设计

构建包含产品创新组织量化设计的4个阶段质量屋(The House of Quality)的QFD-OED集成分析模型,并以海尔小微的量化设计为例,对组织创新职能转换到组织结构属性参数水平的定量匹配性组合关系进行数值模拟,验证了该模型的可操作性,最后提出使用该模型进行定量化产品创新组织设计时需遵循的技术规则。