材料来源回溯与试题本相识别^*——两种新的历史试题分析技术

描述：一、传统历史试题分析技术及其优缺点先来看一个传统意义上的历史试题分析实例:(2015年高考江苏卷第6题)某学者说:"农民造反者……长歌涌入金陵,开始建造人间小天堂,曾是他们的喜剧;天京陷落……则是他们的悲剧。""他们"从"喜剧"走向"悲剧"的根本原因是A.定都天京的战略失误B."人间小天堂"的腐朽享乐C.绝对平均的社会纲领D."农民造反者"的社会角色本题考查太平天国运动的失败,造成太平天国

基于互信息改进算法的新词发现对中文分词系统改进

描述：近几年,伴随着经济的发展和社会的进步,配电网在电网企业中发挥的作用在不断增大,基于此,要对营配台账予以重视。文章中主要是借助自然语言处理(NLP)中文分词、模型匹配等技术对相关问题进行分析,依据各个地区以及不同系统设备台账的命名常识有效提取标志性分词形式,借助台账关键属性完成系统之间台账匹配管理,合理性依据匹配规则完成台账实施监督和控制,从根本上发现异常数据从而辅助工作人员对台账数目和相关内容予以核查,能在提升营配基础数据质量的基础上,减少人工查验损耗的时间,具有重要的推广价值。

古滑坡复活问题研究进展与展望

描述：古滑坡是斜坡长期复杂演化过程的产物,物质组成复杂、岩土力学性质特殊,具有极强的隐蔽性和扰动敏感性。随着人类工程活动不断加剧和极端天气频繁出现,国内外发生了大量古滑坡复活导致的交通、水电工程等重要设施毁坏和人员伤亡等灾难性事件,灾害风险日益严峻。通过梳理国内外古滑坡研究现状,总结了古滑坡区域发育规律及古滑坡判识研究、古滑坡体和古滑带的物理力学性质研究、古滑坡的复活机理研究、古滑坡复活过程及其模拟分析、古滑坡复活的早期识别研究等方面的主要进展。结合当前防灾减灾需求,提出古滑坡复活问题研究的3个关键科学问题是:(1)古滑坡自动化判识方法和准则;(2)基于新强度理论的古滑坡复活起滑机理;(3)古滑坡复活的早期识别模型和评价方法。破解这些关键科学问题,将为重大工程规划和防灾减灾提供新的理论和技术支撑。

基于InSAR技术的古滑坡复活早期识别方法研究 ——以大渡河流域为例

描述：近年来,青藏高原东缘高山峡谷区古滑坡复活呈现活跃趋势,并造成重大灾害损失,因此古滑坡复活的早期识别成为地质灾害研究领域普遍关注的课题。本文以大渡河流域为例,在古滑坡发育特征调查分析的基础上,提出了基于InSAR技术的古滑坡复活早期识别的一般步骤:①分析古滑坡及周边主要SAR数据源及其适宜性,制定最优InSAR监测方案;②通过InSAR综合观测,获得高质量的长时间序列变形,筛选显著变形部位(特征点);③根据特征点的时序变形曲线,进行古滑坡复活的演化阶段判别和稳定性预测。基于斋藤原理,提出了古滑坡复活的三段式演化过程;结合PS-InSAR监测的累积位移-时间曲线,提出了将弹性变形与匀速变形之间的拐点作为古滑坡复活的起点标志,把匀速变形向加速变形转变的拐点作为复活失稳的标志,为高山峡谷区隐蔽型古滑坡复活的早期识别提供了新途径。

基于神经网络的智能故障诊断技术研究综述

描述：介绍了神经网络在设备故障诊断中应用的三个主要方面:故障模式识别、故障预测和诊断专家系统,对应用的方法、特点及存在的问题也作了概略分析,最后展望了今后研究的方向和重点。

基于WWSVDD多分类的遥感图像病害松树识别

描述：针对支持向量数据描述多分类中模糊数据域的误判问题,提出了一种改进的加权小波支持向量数据描述(WWSVDD)多分类方法,并应用于遥感图像病害松树识别.利用无人机搭载双光谱相机获取高分辨率遥感图像,提取地物特征,构建特征向量.用WWSVDD模型描述每类样本,根据待测样本在特征空间中的不同分布,分别采用最小相对距离法和隶属度函数法进行决策分类,从而实现病害松树的识别.实验结果表明,与传统的K近邻和支持向量数据描述多分类方法相比,所提方法在识别病害松树方面准确性更高.

基于视频序列的矿卡司机不安全行为识别

描述：目前许多矿山对于矿卡司机的不安全行为监督仍依赖于人为监管,无法及时准确地发现问题,利用计算机技术识别不安全行为是替代人工检测的一条高效途径。本文利用深度学习来解决视频序列的矿卡司机不安全行为识别,深度学习方法不依赖人工设计特征,而是自适应地学习更好的高维特征,具有稳健性更好、速度更快及准确率更高的优点。首先,对帧图像采用翻转、旋转和添加噪点等方法进行数据增强,以降低样本的不均衡性;其次,利用本文优化的模型训练数据。结果表明:网络测试准确率达到93.445%,相比原始双流网络模型提高了15%。将本文模型与不考虑时序动态信息的深度学习模型进行试验比较,证明了时域特征信息对于行为识别的重要性。综上,本文提出的网络模型对于矿卡司机不安全行为的识别率较高,对矿卡司机不安全行为的识别及采矿生产作业安全具有重要实践意义。