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机器翻译中的多模糊语义自动判断方法研究 被引量：4
1
作者 吴承凤 刘涛 《现代电子技术》 北大核心 2017年第14期75-77,共3页
为了提高机器翻译对模糊语句的准确翻译能力,提出基于多模糊语义自动判断的机器翻译优化方法。构建机器翻译的主题词表的上下文语义映射的概念树模型,基于语义本体主题词表对翻译文本进行规则约简和文本信息模糊语义特征抽取,采用多模... 为了提高机器翻译对模糊语句的准确翻译能力,提出基于多模糊语义自动判断的机器翻译优化方法。构建机器翻译的主题词表的上下文语义映射的概念树模型,基于语义本体主题词表对翻译文本进行规则约简和文本信息模糊语义特征抽取,采用多模糊自然语言形式化结构分析方法进行模糊语句的自动翻译判断,提高翻译的自动配准性。仿真结果表明,采用所提方法进行机器翻译中的多模糊语义自动判断,能提高翻译的准确度。 展开更多
关键词 机器翻译 模糊语义 自动判断 语义映射
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基于计算机视觉的学生考试自动监考系统设计与实现 被引量：2
2
作者 张海涛 唐权华 《现代电子技术》 北大核心 2017年第14期99-101,105,共4页
针对当前视频监控进行考试监考的丢包率大和智能化程度不高的问题,在计算机视觉下进行学生考试自动监控系统优化设计,提出一种基于视频帧循环纠错编码的计算机视觉自动监考系统设计方法。系统设计分为硬件和软件部分,包括A/D电路、时钟... 针对当前视频监控进行考试监考的丢包率大和智能化程度不高的问题,在计算机视觉下进行学生考试自动监控系统优化设计,提出一种基于视频帧循环纠错编码的计算机视觉自动监考系统设计方法。系统设计分为硬件和软件部分,包括A/D电路、时钟电路、视频帧循环纠错编码电路、程序加载电路和输出接口电路。实验测试结果表明,该系统能有效降低监考过程中的视频丢包,提高监考区域的视觉覆盖度,系统集成性和智能性较高。 展开更多
关键词 计算机视觉 考试 自动监考 视频帧
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仿人机器人关节驱动柔性特征自动检测系统
3
作者 杨斌 《现代电子技术》 北大核心 2020年第8期176-178,182,共4页
以快速检测大量仿人机器人关节驱动柔性特征为目标,设计仿人机器人关节驱动柔性特征自动检测系统。系统检测关节特征为关节扭矩,检测模块的轮辐式扭矩传感器与扭矩转速测量仪配合使用,测量关节扭矩大小。PLC控制器从步进电机与扭矩传感... 以快速检测大量仿人机器人关节驱动柔性特征为目标,设计仿人机器人关节驱动柔性特征自动检测系统。系统检测关节特征为关节扭矩,检测模块的轮辐式扭矩传感器与扭矩转速测量仪配合使用,测量关节扭矩大小。PLC控制器从步进电机与扭矩传感器中获取检测信息,向关节驱动器与控制器传输检测命令,实现关节扭矩自动检测。实时控制单元与非实时控制单元构成系统软件,二者以内存共享区域为中介分享检测数据,为检测模块提供软件支持。测试结果显示,系统检测仿人机器人关节扭矩误差低于0.2 N·m,符合仿人机器人关节特征检测标准。 展开更多
关键词 仿人机器人 关节驱动 系统设计 关节特征监测 关节扭矩 系统测试
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基于特征采样引导和集成RFELM的道路高排放源识别模型
4
作者 周汉胜 段培杰 +1 位作者 李泽瑞 周金华 《现代电子技术》 北大核心 2024年第6期124-130,共7页
机动车排放的污染气体会对环境造成严重危害,其中尾气排放超标的车辆是主要污染来源,因此实现对道路高排放源的有效识别具有重要意义。针对尾气遥测数据,提出一种基于特征采样引导和集成随机傅里叶特征极限学习机(RFELM)的道路高排放源... 机动车排放的污染气体会对环境造成严重危害,其中尾气排放超标的车辆是主要污染来源,因此实现对道路高排放源的有效识别具有重要意义。针对尾气遥测数据,提出一种基于特征采样引导和集成随机傅里叶特征极限学习机(RFELM)的道路高排放源识别模型。首先对遥测数据进行多次随机采样,构建多组训练子集;然后对每组训练子集进行多次特征采样,并训练对应的子分类器,根据组内最优子分类器的输入特征更新特征采样的概率与特征权重;最后对所有子分类器的验证分数进行排序,筛选出一定比例的RFELM组成分类器集合,采用加权投票法预测数据的标签。实验结果表明,相比于RFELM和随机森林等算法,所提模型在真实的道路遥测数据上具有更好的识别效果,还有着更强的抗噪能力。 展开更多
关键词 道路高排放源识别 遥测数据 特征采样 集成学习 随机傅里叶特征极限学习机 子分类器
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基于半监督支持向量机的期刊收稿系统自动分类方法 被引量：1
5
作者 耿晓军 《现代电子技术》 北大核心 2018年第24期174-177,共4页
现阶段的期刊收稿系统主要采用人工方式将投稿论文分配给相关专业领域的审稿专家,从而完成论文审稿。但是当面对大量的稿件时,人工分配方式存在效率较低,不能满足期刊时效性需求。针对以上问题,为了实现投稿论文的自动分配,建立一种基... 现阶段的期刊收稿系统主要采用人工方式将投稿论文分配给相关专业领域的审稿专家,从而完成论文审稿。但是当面对大量的稿件时,人工分配方式存在效率较低,不能满足期刊时效性需求。针对以上问题,为了实现投稿论文的自动分配,建立一种基于半监督支持向量机的论文自动分类方法。首先提出了基于TF/IDF特征项权重的向量空间模型来实现论文的特征向量表示;然后采用半监督支持向量机对论文数据集进行分类;最后通过对某期刊收稿实例的分析,验证了该方法的有效性。实验结果表明,提出的基于半监督支持向量机的期刊收稿系统自动分类方法的平均F1的结果约为68%,从而在满足一定准确度的条件下提高了收稿系统的工作效率。 展开更多
关键词 期刊收稿系统 自动分类 专家审稿 半监督支持向量机 工作效率 特征向量
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