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基于感性意象的白酒酒瓶造型多维度特征分析 被引量：8
1
作者 武玉娇 郑枫 葛玉鹏 《包装工程》 CAS 北大核心 2021年第18期253-261,共9页
目的为了更深层地探寻消费者对白酒酒瓶造型设计的情感诉求,找到影响消费者感性意象的设计要素并构建情感意象与造型要素之间的联系。方法提出一种从多维设计变量出发对白酒酒瓶造型进行感性工学研究的方法,从消费者的感性意象出发,运... 目的为了更深层地探寻消费者对白酒酒瓶造型设计的情感诉求,找到影响消费者感性意象的设计要素并构建情感意象与造型要素之间的联系。方法提出一种从多维设计变量出发对白酒酒瓶造型进行感性工学研究的方法,从消费者的感性意象出发,运用人机界面元件(HIEs)解构方法对白酒酒瓶造型进行多维度设计特征分析,然后通过灰关联与因子分析筛选出最具有代表性的设计特征元素,并运用数量化Ⅰ类建立白酒酒瓶主设计特征元素与消费者感性意象之间的映射关系模型。结果设计出新产品对构建的白酒酒瓶感性意象预测模型进行实例验证分析,模型预测值与实际评价值的T检验结果证明了该模型的有效性和可靠性。结论实现了对白酒酒瓶造型的意象评价值预测,并了解到目标感性意象对应的设计特征要素。 展开更多
关键词 白酒酒瓶设计 感性意象 人机界面元件(HIEs) 多维度特征分析
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煤矿瓦斯爆炸事故不安全动作多维属性统计及特征分析
2
作者 李宣东 胡兵 +4 位作者 石福泰 曹富荣 王冰山 李永元 吴斌 《煤矿安全》 CAS 北大核心 2024年第1期233-240,共8页
瓦斯爆炸事故是煤矿各类事故中造成损失最严重的事故类型。为探究此类事故相关不安全动作发生的规律以及规范煤矿井下相关工种操作过程中的行为,对2005—2022年的116起煤矿重特大瓦斯爆炸事故进行了统计及分析;探讨了煤矿瓦斯爆炸事故... 瓦斯爆炸事故是煤矿各类事故中造成损失最严重的事故类型。为探究此类事故相关不安全动作发生的规律以及规范煤矿井下相关工种操作过程中的行为,对2005—2022年的116起煤矿重特大瓦斯爆炸事故进行了统计及分析;探讨了煤矿瓦斯爆炸事故中不同维度下的不安全动作分布特征,讨论了其出现的原因,并提出了针对性措施。结果表明:从工种作业类型和事故地点耦合的方面分析,爆破作业人员和瓦检作业人员分别在掘进工作面和采煤工作面不安全动作次数最多;从工种与法律法规的耦合方面分析,爆破作业人员是违反法规频数最多的作业人员,违反最多的法规为《煤矿安全规程》。 展开更多
关键词 煤矿 瓦斯爆炸事故 不安全动作 事故统计 多维度特征分析
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基于多维特征分析的戏曲类方志文献命名实体识别研究
3
作者 翟姗姗 余华娟 +1 位作者 陈健瑶 夏立新 《情报学报》 CSCD 北大核心 2024年第9期1094-1104,共11页
方志是我国特有的一种具有极高史料价值的地方文献,对其进行数字化处理并实施知识挖掘,对传承传播中华传统文化、建设文化强国具有重要意义。命名实体识别作为一种基础性技术与关键环节,对方志知识组织与发现具有重要影响。目前,虽然方... 方志是我国特有的一种具有极高史料价值的地方文献,对其进行数字化处理并实施知识挖掘,对传承传播中华传统文化、建设文化强国具有重要意义。命名实体识别作为一种基础性技术与关键环节,对方志知识组织与发现具有重要影响。目前,虽然方志命名实体识别已经取得了一定进展,但是仍缺乏适应方志文本特征与领域资源特征的系统化技术方案。基于此,本文提出融合多维特征与Bi-LSTM-CRF的戏曲类方志命名实体识别模型。首先,结合句法特征与符号、尾词、构词、上下文和负例等文本特征,对方志文献中的戏曲类实体特质进行解析;其次,利用在长文本结构中表现优异的Bi-LSTM-CRF模型,借助已解析的戏曲类实体特征,提升实体识别效率;最后,以《楚剧志》为具体对象开展实证研究,结果表明,本文提出的模型在命名实体识别效果上优于基准模型,F1值达到0.869。 展开更多
关键词 方志文献 戏曲类方志 命名实体识别 Bi-LSTM-CRF 多维特征分析
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基于多维特征分析的链式电网短期用电量预测研究 被引量：2
4
作者 张雨薇 王庆杰 +1 位作者 李江涛 李文军 《电网与清洁能源》 2019年第11期37-42,共6页
针对链式电网短期用电量既具有波动性,又具有非线性特征,导致用电量预测精度低的问题,进行了基于多维特征分析的链式电网短期用电量预测研究。结合组织映射电网与实际环境,借助多维特征分析方法从非平稳随机序列中提取趋势变量和周期变... 针对链式电网短期用电量既具有波动性,又具有非线性特征,导致用电量预测精度低的问题,进行了基于多维特征分析的链式电网短期用电量预测研究。结合组织映射电网与实际环境,借助多维特征分析方法从非平稳随机序列中提取趋势变量和周期变量。通过计算用户多维特征评价结果,能够构建用户多维度用电特征集合,依据该集合分类多维用电特征集,分别为电模式特征和辅助用户特征,通过这些特征能够获取时间序列关键性信息,构建多维特征分析下用电量预测模型,获取整体数据流转情况,完成链式电网短期用电量预测。通过实验研究结果可知,该方法预测效果较好,相比于以往方法能显著提高预测精准度。 展开更多
关键词 多维特征分析 链式电网 短期用电量
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