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知识库是进行各种自然语言处理任务不可或缺的一项基础性的资源。而目前知识库的构建还是一个难点问题,尤其是以自动方式构建复杂的领域性知识库系统的研究还处于探索阶段。本文提出一种基于实体-属性框架的领域知识库自动构建方法,致力于利用航空百科辞典的信息自动获取术语之间的上下位关系及部分实体属性关系,其中,基于多策略的上下位关系术语对提取融合了后缀子串匹配、模板自动构建、实质提取三种方法,分别考虑了辞典中反映上下位关系的不同信息。其中模板自动构建方法,在无需人工标注语料的情况下获得了比较好的效果。属性提取部分采用了以人工标注语料为前提的模板匹配方法。实验表明,本文系统对术语上下位关系抽取的F值达到76.01%,对各个属性的抽取也达到了75%以上。 相似文献
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为研究振动载荷和定应变对HTPB推进剂基体/颗粒粘接界面的影响,进行了振动载荷和定应变作用下HTPB推进剂高温老化试验,测试了不同载荷和老化时间下推进剂的宏观力学性能,利用扫描电镜观测了推进剂的细观破坏过程,基于颗粒增强本构理论,分析了推进剂基体/颗粒粘接界面的损伤规律。结果表明,振动载荷和定应变的作用使HTPB推进剂的初始模量和抗拉强度均减小,高温老化、定应变和振动载荷的作用都会破坏推进剂基体/颗粒粘接界面、降低推进剂固体颗粒模量增强效果,定应变状态下振动载荷作用后,粘接界面损伤最严重。 相似文献
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港口经济是厦门城市经济的重要组成部分,厦门港口与产业集群互动对于区域经济发展有着重要意义.文章分析了厦门主要港区、产业群及临港产业的发展现状,以灰色系统理论为基础从定量的角度分析了厦门港口与产业群互动发展关联状况.根据定性定量分析的结果,提出了促进厦门港口与产业集群互动发展的对策. 相似文献
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Marking arbitrary three-dimensional(3D) target curves on given objects with curved surface is required in many industrial fields, such as fabric prepreg placement in composite material part fabrication, product assembly, surface painting for decoration, etc. A shortcut to the solution of this intractable problem is proposed by utilizing a galvanometric laser scanner(GLS) with the aid of a camera. Without using the existing tedious GLS calibration procedures,the proposed method directly establishes a mapping between the 3D coordinates of the laser spots on the object surface and the control voltages of the scanner. A single-hidden layer feedforward neural network(SLFN) is employed to model the mapping. By projecting a dense grid of laser spots on the object to be marked and simultaneously taking only one image, the SLFN model is trained in minutes via a linear solving mechanism. Experiments demonstrate that the trained SLFN model has a good generalization performance for marking 3D target curves. The 3D laser marking errors on experimental objects are less than 0.5 mm. The proposed method is especially suitable for on-site use and can be conveniently extended to multiple GLSs for marking large complex objects. 相似文献
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This paper addresses the problem of real-time object tracking for unmanned aerial vehicles. We consider the task of object tracking as a classification problem. Training a good classifier always needs a huge number of samples, which is always time-consuming and not suitable for realtime applications. In this paper, we transform the large-scale least-squares problem in the spatial domain to a series of small-scale least-squares problems with constraints in the Fourier domain using the correlation filter technique. Then, this problem is efficiently solved by two stages. In the first stage, a fast method based on recursive least squares is used to solve the correlation filter problem without constraints in the Fourier domain. In the second stage, a weight matrix is constructed to prune the solution attained in the first stage to approach the constraints in the spatial domain. Then, the pruned classifier is used for tracking. To evaluate proposed tracker's performance, comprehensive experiments are conducted on challenging aerial sequences in the UAV123 dataset. Experimental results demonstrate that proposed approach achieves a state-ofthe-art tracking performance in aerial sequences and operates at a mean speed of beyond 40 frames/s. For further analysis of proposed tracker's robustness, extensive experiments are also performed on recent benchmarks OTB50, OTB100, and VOT2016. 相似文献
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