问答系统中复杂类问题的分析方法研究

基于自动构建的问句模板库,对中文复杂类问题进行问题分类和关键词抽取,并提出一种基于在线百科知识和搜索引擎的关键词扩展方法,从而提高了系统的整体表现.实验采用NTCIR-7CCLQA的测试语料,表明该方法的问题分类准确率达88%.关键词的扩展使得系统F值提升了20%.     

实践社区行为特征及其研究展望

实践社区研究反映了现代知识管理研究的深入和发展.国内外大多数研究采用定性的方法,研究实践社区的活动内容、影响因素及作用机制;最新的取向则主张采用问卷调查和访谈的方式研究实践社区的团体心理及行为特征,不同研究方法所得到的实践社区的心理结构维度具有一定的差异.研究表明,社区成员的学习力、创新力、满意感、共同愿景、沟通方式及主观幸福感是构成实践社区行为特征的主要因素,而实践社区则通过社区团队的行为变量影响整个组织的绩效和创造力,进而制约企业知识管理体系框架的性质.文章在系统回顾国内外相关文献的基础上,分析了以往研究结果产生分歧的原因以及实践社区研究中团体行为特征变量的整合问题,指出了当前研究的不足并对未来研究进行了展望.     

基于智能空间的家庭服务机器人混合定位方法

智能空间在家庭服务机器人的应用中具有重要的作用,服务机器人的定位是其中的难点.首先提出了一种家庭环境下实现服务机器人进行家庭辅助操作的智能空间架构,然后对一种低成本的服务机器人混合定位方法进行了研究,该方法首先基于加权概率匹配定位算法的无线网络信号强度确定位置范围,然后读取智能空间中的无线射频标签进行位置计算,最后基于比例不变特征变换算法进行最终位置的视觉定位.在家居环境下的实验证明了该混合定位方法的有效性,该混合定位方法为服务机器人走入家庭提供了一种低成本、高可靠性的定位解决方案.     

基于中文地址类信息的分词处理

数据仓库中脏数据处理的热点问题是识别与消除相似重复记录.针对中文地址类重复信息的处理,提出了一种基于特征字符的分词策略,在建立了包含分词规则的元数据库基础上,描述了基于特征字符的分词算法.实验结果表明分词所用的时间随着数据集的增长变化不大.因此,将分词方法应用于中文地址类重复记录的检测,也不会增加检测的时间.     

一种新型聚酰亚胺泡沫的制备与表征

采用自制聚酰亚胺泡沫先驱体,高温直接发泡制备聚酰亚胺泡沫.结果表明:红外光谱分析表征特征吸收峰与文献值吻合很好;泡沫的Tg为260℃、热分解温度(Td5)高达510℃;通过泡沫微观结构表征,其内部结构均匀;泡沫阻燃性良好,离火自熄,仅炭化不产生熔滴,不产生烟雾,氧指数为43.5%;力学性能测试表明泡沫具有优良的拉伸和压缩强度.     

轴流压气机角区分离的研究进展

角区分离是一种常发生于轴流压气机"吸力面-端壁"角区的三维分离现象,该现象以及随之产生的流场堵塞和流场损失会对压气机的稳定工作和效率造成不良影响,严重时会发展为"角区失速"。随着现代轴流压气机单级负荷的提升,角区分离所产生的负面影响日益突出,严重阻碍了高负荷压气机的发展,各种主动、被动流动控制方法也因此被广泛应用于角区分离的流动控制。首先,从角区分离对轴流压气机性能的影响、角区分离的流场特征和角区失速的判别准则3个方面对轴流压气机角区分离的流动机理研究进行了回顾,详细讨论了角区分离的影响因素、角区分离的流动拓扑分析以及角区失速的定义与判别方法。其次,对三维叶片设计、翼刀与凹槽、旋涡发生器、非轴对称端壁造型、射流式旋涡发生器、等离子体气动激励以及附面层抽吸与附面层射流7类流动控制方法的研究进展进行了回顾,重点探讨了这些流动控制方法在抑制角区分离方面的应用,并给出了这些流动控制方法的对角区分离的作用机制。最后,对角区分离领域的研究现状进行了简要地总结,指出了现有角区分离的机理研究和流动控制研究所存在的不足,并对该领域未来的发展进行了展望。     

基于空间多特征综合推理的航迹航路关联

针对航迹分类问题,研究了基于空间多特征的综合推理在航路判读中的应用。首先根据空管系统对航路以及飞机飞行的要求,对航迹航路相关问题进行建模。然后根据已知的传感器系统输出的目标特性(位置,航向)与已知的多个航路信息分别进行相关度计算,构造基本信任函数,通过对其融合,得到目标单特征识别结果。其中,通过合理地引入复合类,实现了对目标类别的广义信任分类。建立了多特征折扣融合算法,对多特征基本信任函数进行折扣后再融合,得到目标多特征识别结果。仿真结果以及空管实际数据测试表明:该算法不仅可以实现航迹分类,同时可以有效地降低分类的错误率。     

特征选择的多准则融合差分遗传算法及其应用

为了全面评价特征子集的好坏,提高特征子集作为最佳子集的可靠性,以及更快找到最佳子集,提出了一种用于特征选择的多准则融合差分遗传算法。引入多个评价准则对特征子集进行评价,并对遗传算法的选择算子进行改进,有利于选出适应度高且具有重要特征的个体;同时,引入差分策略改进变异算子,提高种群多样性和算法搜索能力;最后通过仿真实验和滚动轴承实例验证了该方法的有效性。     

基于VMD的自适应复合多尺度模糊熵及其在滚动轴承故障诊断中的应用

提出了一种基于自适应多尺度模糊熵、ILS（迭代拉普拉斯得分）特征选择和粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的滚动轴承故障诊断方法。该方法采用变分模态分解对振动信号进行分解和重构,并计算重构信号的复合多尺度模糊熵;同时采用迭代拉普拉斯得分选择敏感故障特征,并将特征选择结果输入到基于粒子群优化支持向量机的多故障分类器进行识别。将提出的方法应用于滚动轴承试验数据分析。结果表明:该方法对试验数据的故障识别率为100%。并将基于ILS特征选择方法与基于SFS（sequential forward selection）特征选择进行了对比,表明基于SFS特征选择的最高识别率为92.86%,而基于ILS特征选择的故障识别率达到100%。      

基于MBD的数控工艺设计及快速编程方法研究

面向基于模型定义技术在工艺设计中的应用,从提高工艺设计自动化及编程质量和效率出发,提出了一种基于MBD的数控工艺设计及快速编程方法,该方法根据基于MBD的特征信息描述,采用特征实例化方法,从易于制造及加工应用的角度对产品特征信息进行提取与构造.通过加工特征将几何信息与工艺信息相结合,分析三维关联的数控工艺信息模型内容.最后,利用工艺约束与制造数据库支持进行数控工艺设计,基于工艺结果以加工操作为基本单位驱动与数控加工系统的智能参数化映射,完成数控程序信息的自动生成.采用该方法进行工艺设计可以缩短编程周期,改善和提高加工编程质量和效率.