【摘 要】
:
飞行控制系统结构复杂,状态变量多且耦合性强,在工作过程中有较多干扰变量,难以建立精确的解析模型。而飞行控制系统的领域知识多存在于非结构化的文本信息中,因此构建飞行控制系统图结构化模型具有深远的意义。飞行控制系统实体与关系识别是构建图结构化模型的核心工作。本文以非结构化的飞行控制系统文本信息为研究对象,深入分析实体以及实体关系的特点,提出基于注意力机制的实体识别和实体关系识别算法,用于自动获取实体与
论文部分内容阅读
飞行控制系统结构复杂,状态变量多且耦合性强,在工作过程中有较多干扰变量,难以建立精确的解析模型。而飞行控制系统的领域知识多存在于非结构化的文本信息中,因此构建飞行控制系统图结构化模型具有深远的意义。飞行控制系统实体与关系识别是构建图结构化模型的核心工作。本文以非结构化的飞行控制系统文本信息为研究对象,深入分析实体以及实体关系的特点,提出基于注意力机制的实体识别和实体关系识别算法,用于自动获取实体与关系,构建实体关系图模型。首先,根据飞行控制系统实体类型复杂多样,实体结构错综复杂的特点,设计出一种基于径向基函数注意力(Radial Basis Function Attention,RBF-attention)的双向长短期记忆网络-条件随机场(Bidirectional Long-Short Term Memory-Conditional Random Filed,Bi LSTM-CRF)模型用于自动获取非序列化文本信息中的实体信息。该模型利用Bi LSTM网络提取序列上下文特征,采用RBF-attention充分利用序列中实体单词的相对位置信息,并调整实体特征在语义空间中的位置分布。该方法可根据不同特征之间的相似度完成权重分配,突出重要特征,减小冗余信息的影响,并输出包含更多语义特征的向量用于实体标签识别。同时实验表明该方法能从文本信息中有效提取实体信息,证明该方法的有效性。然后,结合飞行控制系统文本描述信息中所包含的实体及其位置信息,提出了一种基于门控自注意力(Gated Self-attention)的BiLSTM模型用于实体关系识别。此方法融合序列单词的词特征和位置特征,共同作为Bi LSTM特征提取网络的输入信息,有效提取序列上下文语义特征。Gated Self-attention网络能有效组合序列上下文语义特征和实体自身特征,并通过优化序列语义特征减小无关信息的影响。同时根据权重信息突出实体间的联系便于识别实体关系类别。并且在多个数据集上开展实验,展示模型识别性能,完成实体关系分类任务。最后,结合飞行控制系统实体集合和实体之间的关系类别构建飞行控制系统实体关系图,简明清晰地展现飞行控制系统领域知识,为后续系统维修和故障定位提供强有力的理论支撑。
其他文献
国内机场航站楼规模越来越大,导致旅客行走距离远、需要提前到达时间长。为此考虑在航站楼内设置载人机器人。而载人机器人实施服务需要机器人与人达成一致共识,从而保证服务的合法性及责任的追溯。为此,需要解决人机交互过程中的关键服务信息的识别,促进乘载合约达成。论文重点研究了如下问题:1)设计了一种融合图卷积和注意力机制的A-LSGCN情感分析模型,以提取旅客乘载意向信息促进契约达成。模型同时考虑句子句法结
髓核细胞变性是椎间盘退变疾病的主要原因之一。这种髓核细胞的变性无法通过传统的开放式手术或者微创手术得到治疗。然而,目前一种联合干细胞,生长因子和生物材料的方法为变性髓核再生提供了一种新的选择。可注射的生物材料同时作为生长因子和目标细胞的递送载体,能够成为一种对椎间盘的微创治疗方式。在本文中,经济高效的高通量电喷打印装置在短时间内打印出负载GDF5的GelMA微球,这种微球形状均一,大小可控,并可以
民用航空运输事业高速发展,使得民用航空的安全水平受到广泛的关注。对飞机状态进行监测、提升飞机维修保障效率,对已发生事故进行有效排查,成为了民航业亟待解决的问题。针对飞行数据的时间序列展开异常检测研究,可为以上场景提供可靠依据。然实际民航运营中飞行数据存在异常样本稀少,整体样本不平衡且缺少标注的问题。本文深入研究了深度学习理论、小样本学习以及生成对抗网络技术,就飞行数据的飞行级异常检测问题,提出了面
背景前交叉韧带是膝关节内最容易受损的韧带,也是膝关节重要的稳定结构之一。腱骨愈合是前交叉韧带损伤重建后治疗的关键,由于韧带重建后腱骨界面位置较深,传统的中频治疗型超声因衰减严重难以在骨道内产生充分的作用,无法有效促进前交叉韧带重建后的腱骨愈合。近年来,低频超声凭借其独特的性能备受瞩目。我们将低频超声作用于前交叉韧带重建兔模型来探究其对前交叉韧带重建腱骨愈合是否有促进作用。方法108只雄性兔接受前交
背景:阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)是一种隐匿起病、以逐渐进展的认知功能减退为主要临床特征的神经退行性疾病。AD是老年人最常见的一种痴呆类型,随着我国人口老龄化的加剧,AD的发病率逐年递增,给社会和家庭带来了沉重的经济负担。鉴于脑内淀粉样斑块的沉积和神经纤维缠结的发生是AD的重要病理特征,研究人员接连研发出多种以Aβ和tau蛋白为靶标的药物。随着多种治疗药物的临床实验
脊髓损伤的具体损伤机制通常由两部分组成,第一部分是急性的原始物理损伤,包括压迫,挫伤,撕裂等,急性物理损伤会直接导致神经元轴突破裂,另一部分则是继发性损伤。原始物理损伤所引发的一系列二次级联放大的病理过程便是继发性损伤,例如氧化应激,缺血水肿,以及炎症反应。许多研究表明针对继发性损伤进行有效的治疗对脊髓损伤后的感觉和功能恢复有着重大的意义。进一步的说,对脊髓损伤后的炎症反应进行有效的干预措施可以促
干细胞移植疗法是椎间盘退行性疾病的有效治疗手段。但是,椎间盘退行性疾病区域中活性氧含量的增加阻碍了人类脂肪干细胞(h ADSCs)移植后的治疗效率。过量的氧化应激(ROS)产物抑制了h ADSCs的增殖,并增加了细胞凋亡。在本研究中,我们设计了一种新型的两亲性共聚物PEG-PAPO,它可以自组装成纳米胶束并负载亲脂性Kartogenin(KGN)。这是一种可注射的酯酶反应性纳米胶束(PAKM),并
停机位作为机场中极其稀缺和昂贵的重要资源,是实现航班快速安全停靠,保证航班之间有效衔接,提高整个机场系统容量和服务效率的一个关键因素。但随着国民经济的快速发展,停机位分配问题呈现出高维、多目标、多约束等复杂特征,致使传统优化算法已很难求解,以及求解效率不高等问题。因此,寻求高效、稳健的新智能优化算法来求解停机位分配问题,不仅具有重要的理论意义,还具有广泛的应用前景。协同进化算法是在进化过程中考虑子
近年来,随着民航旅客运输量的逐年递增,各大空港综合交通枢纽不同程度出现到港旅客排队时间长、服务质量低等现象,空港综合交通枢纽传统的交通运力资源配置方式已经不能满足当前民航发展的现状,如何建立稳定、精确的到港客流短时预测模型成为实现空港综合交通精细化运营管理的关键问题,预测精度的高低直接影响了交通运力资源配置的效率与旅客出行的体验。本文对比分析了常见的短时预测方法,发现基于图卷积网络的预测方法更适合
目的建立一种基于影响组学技术通过磁共振诊断肩袖损伤并预测肩袖损伤患者术后再撕裂发生可能的模型。方法为回顾性研究。共选择了101例肩关节磁共振无异常的患者和101例因肩袖损伤接受了肩关节镜下肩袖修补术的患者。通过勾勒目标区域,提取影像组学特征,筛选特征,构建模型的步骤,利用202例患者冈上肌的影像组学特征,建立了肩袖损伤的诊断模型。并根据101例接受手术的肩袖损伤患者的冈上肌、冈下肌、肱骨的影像组学