目的零样本汉字识别(zero-shot Chinese character recognition,ZSCCR)因其能在零或少训练样本下识别未见汉字而受到广泛关注。现有的零样本汉字识别方法大多采用基于部首序列匹配框架,即首先预测部首序列,然后根据表意描述序列(ideogra...
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目的零样本汉字识别(zero-shot Chinese character recognition,ZSCCR)因其能在零或少训练样本下识别未见汉字而受到广泛关注。现有的零样本汉字识别方法大多采用基于部首序列匹配框架,即首先预测部首序列,然后根据表意描述序列(ideographic description sequence,IDS)字典进行最小编辑距离(minimum edit distance,MED)匹配。然而,现有的MED算法默认不同部首的替换代价、插入代价和删除代价相同,导致在匹配时候选字符类别存在距离代价模糊和冗余的问题。为此,提出了一种字符敏感编辑距离(character-aware edit distance,CAED)以正确匹配目标字符类别。方法通过设计多种部首信息提取方法,获得了更为精细化的部首描述,从而得到更精确的部首替换代价,提高了MED的鲁棒性和有效性;此外,提出部首计数模块预测样本的部首数量,从而形成代价门控以约束和调整插入和删除代价,克服了IDS序列长度预测不准确产生的影响。结果在手写汉字、场景汉字和古籍汉字等数据集上进行实验验证,与以往的方法相比,本文提出的CAED在识别未见汉字类别的准确率上分别提高了4.64%、1.1%和5.08%,同时对已见汉字类别保持相当的性能,实验结果充分表明了本方法的有效性。结论本文所提出的字符敏感编辑距离,使得替换、插入和删除3种编辑代价根据字符进行自适应调整,有效提升了对未见汉字的识别性能。
剩余使用寿命(Remaining useful life,RUL)预测是大型设备故障预测与健康管理(Prognostics and health management,PHM)的重要环节,对于降低设备维修成本和避免灾难性故障具有重要意义.针对RUL预测,首次提出一种基于多变量分析的时序图...
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剩余使用寿命(Remaining useful life,RUL)预测是大型设备故障预测与健康管理(Prognostics and health management,PHM)的重要环节,对于降低设备维修成本和避免灾难性故障具有重要意义.针对RUL预测,首次提出一种基于多变量分析的时序图推理模型(Multivariate similarity temporal knowledge graph,MSTKG),通过捕捉设备各部件的运行状态耦合关系及其变化趋势,挖掘其中蕴含的设备性能退化信息,为寿命预测提供有效依据.首先,设计时序图结构,形式化表达各部件不同工作周期的关联关系.其次,提出联合图卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)和门控循环单元(Gated recurrent unit,GRU)的深度推理网络,建模并学习设备各部件工作状态的时空演化过程,并结合回归分析,得到剩余使用寿命预测结果.最后,与现有预测方法相比,所提方法能够显式建模并利用设备部件耦合关系的变化信息,仿真实验结果验证了该方法的优越性.
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