基于卷积神经网络的FrameNet框架消歧研究摘要在自然语言处理领域，语义消歧是一个重要的课题。本文探讨了基于卷积神经网络的FrameNet框架消歧研究。首先介绍了FrameNet框架的基本概念和构成，并且明确了语义角色标注的任务目标和应用场景。其次，着重探讨卷积神经网络在语义消歧中的应用，分析了卷积神经网络的优点和具体实现。最后，提出了未来研究的方向和前景展望。关键词：语义消歧，FrameNet框架，卷积神经网络Introduction语义消歧是自然语言处理领域中一个重要的任务，常用于涉及多义词的语境分

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2024-12-05

基于传递熵和小波神经网络的电子式电压互感器误差预测基于传递熵和小波神经网络的电子式电压互感器误差预测摘要：电子式电压互感器是电力系统中非常重要的测量设备之一，但是由于各种因素的影响，其输出误差可能会增加，导致测量结果的不准确性。因此，对电子式电压互感器的误差进行预测和补偿具有重要的意义。本文提出了一种基于传递熵和小波神经网络的电子式电压互感器误差预测方法。首先，通过采集一定时间范围内的电子式电压互感器输出数据，构建了误差时间序列。然后，利用传递熵方法对误差时间序列进行特征提取，获取了误差序列的自相关和互相

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基于声信号和一维卷积神经网络的绝缘子污秽度监测方法研究基于声信号和一维卷积神经网络的绝缘子污秽度监测方法研究摘要：随着电力系统的不断发展，绝缘子作为电力系统的重要组成部分，起着连接输电线路和支撑输电线路的作用。然而，由于外界环境的影响，绝缘子表面容易积聚各种污染物，从而导致绝缘子污秽度的增加，从而影响电力系统的安全运行。为了实时监测绝缘子的污秽度，本文提出了一种基于声信号和一维卷积神经网络的监测方法。首先，通过麦克风采集绝缘子上的声信号，并对信号进行预处理和特征提取。然后，利用一维卷积神经网络对特征进行训

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基于小波神经网络的深基坑竖向位移预测最佳时间序列研究基于小波神经网络的深基坑竖向位移预测最佳时间序列研究摘要：深基坑在建筑工程中起着至关重要的作用，但其竖向位移的准确预测对于施工和安全管理至关重要。本研究提出了一种基于小波神经网络的深基坑竖向位移预测方法，通过将小波分析和神经网络相结合，提高了位移预测的准确性和稳定性。通过实际工程数据的验证，结果表明这种方法在深基坑竖向位移预测方面具有较好的效果。关键词：深基坑，竖向位移，小波分析，神经网络1.引言近年来，随着城市化进程的不断推进，高层建筑和地下工程的建设

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基于对抗神经网络模型的中国铀资源可持续发展安全评价（英文）TITLE:SustainableDevelopmentandSafetyAssessmentofChineseUraniumResourcesusingAdversarialNeuralNetworkModelABSTRACT:Uraniumisacrucialresourceforthenuclearenergyindustry.However,thesustainabledevelopmentandsafetyassessmentofuran

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基于国干网MSTP网络传输4K超高清信号的仿真测试基于国干网MSTP网络传输4K超高清信号的仿真测试摘要：随着科技的进步和数字化时代的到来，4K超高清视频得到了广泛应用。然而，4K超高清信号的传输对网络的带宽和传输质量提出了更高的要求。为了评估国干网MSTP网络传输4K超高清信号的可行性和性能，本文进行了一系列的仿真测试。通过构建一种典型的国干网MSTP网络模型，模拟了4K超高清信号的传输过程，并对其带宽利用率、延迟和误码率等性能指标进行了评估。实验结果表明，在合适的网络配置和参数设置下，MSTP网络能够

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基于卷积神经网络与投票机制的蒲黄炮制品近红外判别方法基于卷积神经网络与投票机制的蒲黄炮制品近红外判别方法摘要：近年来，蒲黄炮制品的质量安全问题备受关注。为了能够快速、准确地鉴别蒲黄炮制品的真伪，本文提出了一种基于卷积神经网络和投票机制的近红外判别方法。首先，使用近红外光谱仪对各种蒲黄炮制品进行扫描，得到近红外光谱数据。然后，构建卷积神经网络模型，对光谱数据进行特征提取和分类判别。最后，引入投票机制，集成多个卷积神经网络模型的分类结果，并作出最终的判别结果。实验结果表明，该方法在蒲黄炮制品的近红外判别上取得

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基于固移IMS网络的新型彩铃业务研究基于固移IMS网络的新型彩铃业务研究摘要：随着通信技术的快速发展和智能手机的普及，彩铃业务作为一种个性化娱乐服务，受到越来越多用户的喜爱。然而，传统彩铃业务存在着内容单一、接入方式受限等问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于固移IMS（IPMultimediaSubsystem）网络的新型彩铃业务模式，并对这一模式进行了详细的研究和分析。关键词：固移IMS网络；新型彩铃业务；个性化娱乐引言：传统彩铃业务通常是通过将音乐、歌曲或其他声音文件作为来电铃声，以使来电者在通

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基于多层双向长短时记忆网络的水声多载波通信索引检测方法摘要随着水声通信的广泛应用，水下环境中的多载波通信成为一个重要的研究领域。然而，由于水声通信中存在的信道衰落、多径传播等问题，导致信号的传输效果受到了较大的影响，特别是在水声多载波通信中。因此，本文提出了一种基于多层双向长短时记忆网络的水声多载波通信索引检测方法，该方法可以有效地提高水声通信中的索引检测性能。关键词:多层双向LSTM；水声多载波通信；索引检测1.引言水声通信作为一种在水下环境中的通信方式，具有广泛的应用前景。然而，水声通信中存在着一系列

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基于小波降噪与贝叶斯神经网络联合模型的短时交通流量预测基于小波降噪与贝叶斯神经网络联合模型的短时交通流量预测摘要：交通流量预测在城市交通管理中起着重要作用。传统的预测模型存在模型复杂度高、预测误差大的问题。为了提高交通流量预测的准确性和稳定性，本文提出了一种基于小波降噪与贝叶斯神经网络联合模型的短时交通流量预测方法。首先，利用小波降噪方法对原始交通流量数据进行去噪处理，通过小波基函数将交通流量信号分解为不同尺度的成分。然后，通过贝叶斯神经网络对每个尺度的成分进行预测，得到各自的预测结果。最后，将各尺度的预

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基于复杂网络特征的大脑功能网络分析标题：基于复杂网络特征的大脑功能网络分析摘要：随着功能磁共振成像技术的发展，大脑功能网络的研究变得越来越重要。大脑功能网络是指通过不同脑区之间的连接构建起来的复杂网络结构。本文将重点介绍基于复杂网络特征的大脑功能网络分析方法，包括网络度、特征路径长度、聚类系数以及模块度等指标。通过对这些指标的分析，可以更好地理解大脑的结构和功能。此外，本文还将介绍一些优化方法，用于提高大脑功能网络分析的准确性和效率。最后，本文将讨论大脑功能网络分析的应用前景和发展趋势。关键词：大脑功能网

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基于双线性CNN与DenseBlock的导光板标记线缺陷检测1.引言导光板是液晶显示器中的重要部件之一，其作用是将背光源的光线均匀地分布到整个屏幕上，使显示效果更加均匀和柔和。然而，在导光板的生产和使用过程中，常常会出现一些缺陷，如标记线缺陷。这些缺陷会严重影响导光板的工作效果，降低显示器的质量。因此，如何快速准确地检测导光板中的缺陷，对于提高工作效率和生产质量具有重要意义。本文提出了一种基于双线性CNN与DenseBlock的导光板标记线缺陷检测方法，通过该方法可以快速准确地检测导光板中的标记线缺陷，提

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基于小波包和串并行CNN的脑电信号分类基于小波包和串并行CNN的脑电信号分类摘要：脑电信号在脑机接口系统中起着重要的作用，因为它可以捕捉到与不同脑活动相关的信号特征。脑电信号分类是脑机接口中的一个关键任务，其目标是根据脑电信号的特征对脑活动进行有效分类。本文介绍了一种基于小波包和串并行CNN的脑电信号分类方法。首先，使用小波包将原始脑电信号转换为具有更好时频特性的小波包系数。然后，将小波包系数作为输入，采用串并行CNN进行特征提取和分类。通过在公开数据库上进行实验，验证了该方法的有效性和性能优势。实验结果

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基于分段重标定的稠密卷积神经网络的分带染色体图像类型识别Abstract:Inrecentyears,thedevelopmentofdeeplearninghasgreatlyboostedtheadvancementofimagerecognitiontasks.However,forchromosomeimagetyperecognition,duetotheuniquecharacteristicsofchromosomeimages,existingdeeplearningmethodsofte

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基于关键特征提取和Elman神经网络的开关电源多参数辨识基于关键特征提取和Elman神经网络的开关电源多参数辨识摘要：开关电源是现代电子设备中常见的功率转换电路，其性能参数对设备的工作稳定性和能效起着至关重要的作用。然而，由于开关电源的非线性和复杂性，传统的电路分析方法往往无法准确地辨识出其多个关键参数。本文提出了一种基于关键特征提取和Elman神经网络的开关电源多参数辨识方法。通过对开关电源的输入输出波形进行分析，提取出与关键参数相关的特征向量，并将其作为Elman神经网络的输入。利用Elman神经网络

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基于多尺度特征逐层融合深度神经网络的无参考图像质量评价方法基于多尺度特征逐层融合深度神经网络的无参考图像质量评价方法摘要：无参考图像质量评价是一项旨在根据图像本身的信息，即使没有任何参考图像，也能够准确评估图像质量的任务。本文提出了一种基于多尺度特征逐层融合深度神经网络的无参考图像质量评价方法。该方法首先使用多尺度卷积神经网络提取图像的多尺度特征，然后通过逐层融合的方式将这些特征进行融合，最后使用一个深度神经网络进行图像质量评估。实验结果表明，所提出的方法在准确性和鲁棒性方面均优于现有的无参考图像质量评价

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基于动态集群和DKF的协作式目标跟踪基于动态集群和DKF的协作式目标跟踪摘要：目标跟踪是计算机视觉和机器人领域的重要研究方向之一。然而，传统的目标跟踪方法往往只考虑了单个机器人或传感器进行目标跟踪的情况，忽略了在多机器人或多传感器的协作下进行目标跟踪的潜力。本文提出了一种基于动态集群和DKF（分布式卡尔曼滤波）的协作式目标跟踪方法。该方法利用动态集群的形成来优化目标跟踪的效果，并利用DKF进行信息融合和协作。1.引言目标跟踪是指在一段时间内，检测和跟踪运动目标的位置和轨迹。目标跟踪在诸多领域中有着广泛的应

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基于小波和长短期记忆混合神经网络的电力用户异常用电模式检测基于小波和长短期记忆混合神经网络的电力用户异常用电模式检测摘要电力系统中的异常用电行为可能导致电网的不稳定甚至引发事故。因此，精确地检测电力用户的异常用电模式对于电力系统的安全和稳定至关重要。本文提出了一种基于小波和长短期记忆（LSTM）混合神经网络的电力用户异常用电模式检测方法。首先，利用小波变换对电力数据进行特征提取，提取出具有时间和频率信息的特征表示。然后，将提取的特征序列输入到LSTM混合神经网络中进行异常用电模式检测。通过实验验证，本文的

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基于多卡绑定单兵通信的地震灾情获取平台设计探讨地震是一种自然灾害，具有破坏性巨大且难以预测的特点，因此在地震发生时，灾情的及时获取和快速响应至关重要。传统的地震灾情获取方法主要依赖于人工巡查和通讯手段，但这些方法存在着时效性差、效率低下等问题。基于此，本文提出了一种基于多卡绑定单兵通信的地震灾情获取平台，以期提升地震灾情获取的效率和时效性。一、平台的概述及功能本平台利用无线网络技术，通过单兵终端与指挥中心实现快速可靠的音视频通讯和数据传输，同时支持多卡绑定，达到卡顺畅使用的效果。具体功能如下：1.快速获取

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基于增强电子传输的双层MXene半导体高性能n型薄膜晶体管（英文）Title:High-performancen-typeThin-FilmTransistorsBasedonEnhancedElectronTransportinBilayerMXeneSemiconductorAbstract:Thedevelopmentofhigh-performancethin-filmtransistors(TFTs)isessentialtoenableadvancedelectronicdevices.Int

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