基于DCNN和全连接CRF的舌图像分割算法

针对中医舌诊中舌体分割不准确、分割速度较慢且需要人工标定候选区域等问题,提出了一种端到端的舌图像分割算法。与传统舌图像分割算法相比,所提算法可以得到更为准确的分割结果,并且不需要人工操作。首先,使用孔卷积算法,可以在不增加参数的条件下扩大网络的特征图谱。其次,使用孔卷积空间金字塔池化（ASPP）模块,令网络通过不同的感受野学习舌图像的多尺度特征。最后,将深度卷积神经网络（DCNN）和全连接的条件随机场（CRF）相结合,细化分割后的舌体边缘。实验结果表明:所提算法优于传统舌图像分割算法和主流的深度卷积神经网络,具有较高的分割精度,平均交并比达到了95.41%。      

JOVIAL语言语法语义处理

1 概述JOVIAL 语言是美国空军航空电子工程中使用的一种高级实时程序设计语言。从1958年至今,它在航空作战及控制系统中得到了广泛的应用。三十年来,根据航空电子工程应用的要求,JOVIAL 语言经历了多次修订,先后推出了许多版本。最新的版     

基于改进DeepLabV3+的石漠化地区裸岩信息提取

针对传统喀斯特地区裸岩提取方法成本高、精度低的问题,文章构建了一种基于改进DeepLabV3+的裸岩提取方法。该方法首先在编码器中用CA-DC-MobileNetV3替换DeepLabV3+骨干网络Xception进行特征提取,很大程度上减少了模型的参数量;其次,将编码器提取的特征通过特征金字塔网络和坐标注意力机制进行加强特征提取,以获取更多小目标信息并减少图像细节损失;最后在空洞空间金字塔池化模块将不同空洞率的卷积层进行特征融合,提高信息的利用率。研究结果表明：文章方法在不同场景裸岩提取任务中表现最好,模型参数量约为DeepLabV3+的1/13,交并比、F1分数分别为72.46%、84.03%,上述2个指标相比于DeepLabV3+模型分别提高了4.62和3.19个百分点,并优于其余常用语义分割模型,提高了裸岩提取精度。     

“机设基础”精品课程智能答疑系统研究与设计

针对《机械设计基础》精品课程,提出了一个基于潜在语义索引的智能答疑系统,并对其中的中文分词技术和句子相似度计算进行了研究,对系统进行了设计,给出了实现方法。     

基于本体的工艺设计语义检索与决策技术研究

在工艺设计决策过程中,利用判别分析对工艺知识本体模型中的知识库进行实例分析,通过计算新样本与知识库中不同类别总体间的马氏距离来判定其所属类别,从而确定新样本的工艺设计决策结果,并通过工程实例验证了决策方法的可行性与有效性.     

一种基于语义分析的大数据视频标注方法

提出一种基于Spark计算框架的海量视频语义标注方法。将存储在Hadoop分布式文件系统（Hadoop distributed file system,HDFS）上的海量视频部署到若干计算节点上,依据分形特征实现镜头快速分割。提取样本关键帧的颜色、纹理和分形特征向量,进行元学习策略训练,进而形成视觉词典。根据视觉词典对检测视频内容进行分析,产生一系列能表征视频内容的视觉单词。根据重要程度,通过马尔科夫链按重要程度对视频的视觉单词进行排序,并将排列结果作为该视频的标注。最后,从检测正确率、平均运行时间和扩展效能方面与传统分布式计算模型进行了对比。     

航天器自动化测试语言的设计与实现(英文)

航天器自动测试系统是基于各种测试标准的航天器综合测试信息化系统,测试语言是关于各种测试标准描述的形式体系,是提高测试效率的重要手段。在我国多航天器测试的新需求下,航天器测试语言的研究已成为航天器测试领域面临的新挑战。结合当前的测试需求,本文提出了一种高阶航天器测试语言CATOL(China Aerospace Test and Operation Language),介绍了语言的组成结构。为了刻画和定义航天器测试过程,给出了该语言子集 CATOL-PR的语法和操作语义,实现了该语言的原型系统。该语言可促进国内航天器测试的标准化工作,提高测试人员工作效率,使航天器自动化测试工作得到进一步发展。     

UML状态图的形式化建模及其分析

为解决状态图的建模问题,特别是带有复合状态的层次化状态图的建模问题,分析了UML状态图的结构特点和语义特征,构造了层次化着色Petri网HCPN.将复合状态的Petri网子网结构划分成输入/输出端口、状态迁移部分和历史状态部分.其中输入/输出端口分别用于完成子网进入弧的解析和离开的弧的汇总,状态迁移部分完成状态机子网内部状态变换,历史状态部分通过"记忆单元",完成复合状态的"记忆恢复"和"记忆刷新".基于所构造的HCPN结构,总结了状态图复合状态转入/转出迁移的语义和约束规则,阐述了复合状态的Petri网子网的相应描述方法和分析技术.最后针对状态图的安全性要求详细论述了历史状态完备性判定原则、父子层一致性判定原则和状态可达性判定原则的HCPN语义表示.研究成果对进一步开发自动化分析验证工具,优化复杂系统设计方案,提高软件质量具有重要的指导意义.      

有限语言下占先模型的赋值结构

占先语义是知识表示与推理中应用最广的语义结构，它有多种定义方式，其中以S.Kraus,D.Lehmann及M.Magidor提出的KLM占先结构最为著名。但是对KLM占先结构本身的模型论性质却缺少系统深入的研究。本文在有限语言框架下，对一般KLM占先模型的赋值结构性质进行了研究，给出了占先模型与其赋值结构逻辑等价的充分必要条件，证明了有限语言框加下，逻辑等价的单射模型在同构意义下的唯一性。这些结果说明，KLM赋值结构为证明有限语言下单可表示类后承的表示定理提供了一种充分的通用性方法。     

基于多语义线索的跨模态视频检索算法

针对现有的大多数跨模态视频检索算法忽略了数据中丰富的语义线索,使得生成特征的表现能力较差的问题,设计了一种基于多语义线索的跨模态视频检索模型,该模型通过多头目自注意力机制捕捉视频模态内部对语义起到重要作用的数据帧,有选择性地关注视频数据的重要信息,获取数据的全局特征;采用双向门控循环单元（GRU）捕捉多模态数据内部上下文之间的交互特征;通过对局部数据之间的细微差别进行联合编码挖掘出视频和文本数据中的局部信息。通过数据的全局特征、上下文交互特征和局部特征构成多模态数据的多语义线索,更好地挖掘数据中的语义信息,进而提高检索效果。在此基础上,提出了一种改进的三元组距离度量损失函数,采用了基于相似性排序的困难负样本挖掘方法,提升了跨模态特征的学习效果。在MSR-VTT数据集上的实验表明:与当前最先进的方法比较,所提算法在文本检索视频任务上提高了11.1%;在MSVD数据集上的实验表明:与当前先进的方法比较,所提算法在文本检索视频任务上总召回率提高了5.0%。