基于二元语义的犹豫模糊语言决策方法

当决策者在给出语言评价信息而表示出犹豫时,决策信息更适合用犹豫模糊语言术语集表达。为了减少语言决策过程中信息的丢失,得到较精准的评价结果,本文提出基于二元语义的犹豫模糊语言决策方法。首先定义了犹豫模糊二元语义集、犹豫模糊二元语义集的均值函数、方差函数及其集结算子,然后用集结算子求出各方案的综合评价值,通过犹豫模糊二元语义的均值函数和方差函数确定方案排序。最后通过实例说明了该方法的实用性和有效性。     

“接触式轮廓仪的自动标注”的问题解析

就2020年"高教社杯"全国大学生数学建模竞赛D题"接触式轮廓仪的自动标注"给出了一种求解方法,并针对学生在参赛论文中出现的问题作了简要的说明与点评.为保证求解的连贯性,论文的前一部分是问题的求解,后一部分是参赛论文的点评.     

基于语言评价信息的知识资本要素识别方法

知识资本是组织创造价值和获取竞争优势的关键资源, 其要素通常具有复杂的关联性, 如何识别知识资本的核心要素、原因要素和结果要素,对于组织进行知识资本管理具有重要意义.本文在构建了知识资本要素识别体系的基础上,借鉴决策试验和评价实验室报告的思想提出了一种基于语言评价信息的知识资本要素识别方法,通过处理和集结专家针对知识资本要素关联给出的语言评价信息,对知识资本要素进行排序与归类.最后通过一个实例分析说明了该方法的应用, 并说明了如何根据识别结果制定相应的策略以便进行知识资本的投资和控制.     

矩阵奇异值分解及其在高维数据处理中的应用

矩阵奇异值分解能够实现对高维数据的局部特征提取及维数约减,在智能信息处理和模式识别研究领域具有十分重要的应用价值.首先分析了高维数据处理所面临的困境,并对常用的降维算法进行简单的归纳总结;然后阐述了矩阵奇异值分解的基本原理及其在维数约减和数据压缩中的物理意义;接着通过分析两种建立在奇异值分解基础上的PCA与LSA降维算法的数学导出过程,进一步给出了两者的等价性证明;最后总结了矩阵奇异值分解的优缺点,并且预测了高维数据处理技术未来的发展趋势.     

基于U-net模型的航拍图像去绳带方法

光启云端号平台是用电缆绳索牵引气囊的, 由于空中航拍摄像系统悬挂在气囊下方, 摄取的图像不可避免地含有绳带信息, 这些绳带信息影响图像质量, 所以在场景分析和目标检测中需要剔除。提出一种基于U-net模型的绳带检测算法, 引入深度可分离卷积提高计算速度, 采用一种带权重的交叉熵作为损失函数, 解决类别不均衡带来的收敛不稳定问题, 最终的模型能够用较少的样本在较短的时间内, 快速准确地检测绳带, 利用快速行进修复算法(FMM)对绳带图像进行了修复。实验结果表明:该算法的mIOU达到62.8%, 得到了较好的去绳结果。     

基于语义文法的属性知识获取

概念的属性和属性值获取是文本知识获取领域的一个重要的研究方向。提出一种基于语义文法获取属性知识的方法。首先,构造出一种描述属性知识的属性文法,该文法可以匹配包含属性知识的语句;然后,利用解析器EKEL和属性文法对文本进行匹配,获得谓词表达形式的属性知识。通过对互联网文本中属性知识的抽取,平均准确率达到71%。     

模型基编码中的运动估值研究

在介绍模型编码基本原理的基础上,着重介绍了语义基编码,对它的运动估值技术作了详细分析,并用光流法对运动图像进行了运动估值,对该估值算法作了评价和展望。     

基于本体的语义查询系统模型

由于网络的快速发展,人们每天被大量的信息包围。如何从中找出有价值的信息成为急需解决的问题。而现在大多数搜索引擎采用的是关键词匹配的方式,无法从语义的层面上理解用户的需求,导致查不准和查不全的情况,最终不能满足用户的需求。提出了基于本体的语义查询系统模型,通过本体来组织知识,让计算机能读懂查询条件,同时用wordnet来辅助查询,从而提高信息的查准率和查全率。还提出借助wordnet实现本体自我完善的方法,并增加了关键词快速查找表来加快查询的速度。     

语义Web数据的云存储研究

介绍了海量RDF数据分布式存储的一种解决方案。随着Web数据和各种网络资源的剧增以及语义网的发展,海量RDF存储成为当前比较紧迫的问题。文中研究了当前流行的几种分布式存储框架,依托开源框架Hadoop Database(HBase),在Linux集群上实现了高效、协作存储海量RDF数据。