摘要：在机动车加油过程中,由于蒸发排放产生的挥发性有机物不仅是大气中VOCs的重要源头之一,而且会造成巨大的能源损失;因此,车载加油油气回收技术(ORVR)逐渐受到重视。获得关键部位的压力变化对设计ORVR系统至关重要,但国内外针对机动车加油过程流动机理的研究工作较少。针对ORVR机动车加油过程,建立了一种包括加油管、燃油箱和翻车阀等的集总参数模型,通过MATLAb编程对建立的微分控制方程进行了隐式求解,并通过实验验证了集总参数模型的可靠性;研究了燃油系统的几何结构、加油枪加油速率、燃油挥发性、燃油箱中的空气/燃油蒸汽比例等参数对压力变化的影响程度,成功预测了在加油过程中加油管和燃油箱内气相空间的压力变化。计算结果表明,在加油过程中,加油速度和汽油的RVP值对气相压力的影响最大;翻车阀直径对气相压力的影响次之;加油管直径和空隙比对气相压力几乎没有影响。

摘要：微博空间内充斥着大量广告信息,这些广告信息对舆情分析造成了极不利的影响.分析广告型微博特点,提出了一种广告型微博识别方法:在传统文本特征的基础上,引入"非活跃期微博数"、"微博重复度"、"特征词对权重"三类特征,并结合支持向量机模型对微博文本进行分类,识别广告微博发布者;分析广告微博发布者与普通用户的差异,提取广告微博发布者的"主题"特征,并面向用户对微博文本进行过滤,实现对广告型微博的识别.实验结果正确率为87.6%,召回率为97.2%,F值为91.6%,证明该方法能高效准确地识别广告型微博.

摘要：劣质原油的电脱盐预处理是当前炼油企业普遍面临的一个技术难题。通过系统介绍世界范围内原油乳化液电场破乳技术的发展历程,指出高频/高压脉冲交流电场应该引起国内业界的关注。实验室内可行性实验和工业侧线试验结果均表明,高频/高压脉冲方波交流电场的破乳效果优于常规工频/高压交流电场,获得最佳破乳效果的电场频率应该依据原油乳化液的具体理化特性(如水含量、乳化程度、破乳温度等)筛选确定,且一般在1 500 Hz以上。bIPTHFAC-Ⅲ型高频/高压脉冲方波交流电源的现场测试结果表明,在最佳电场频率区间内的电脱盐率均高于同期参照对象的平均电脱盐率,同时还能缩短水力停留时间以及节省加热成本。高频/高压脉冲交流电场破乳技术为炼油企业应对复杂劣质原油的脱盐难题提供了一条切实可行的解决方案,值得进一步开展工业应用研究。

摘要：基于互动问答社区问句中多字词表达和问句理解的关系,提出针对互动问答社区问句进行多字词表达抽取,并基于互动问答社区问句中多字词表达的特点,提出适用于互动问答社区的多字词表达提取方法.该方法在利用互信息和停用词表的方法从问句中抽取候选多字词表达的基础上,将候选多字词表达分为正确串、残缺串、冗余串和错误串4类,借助搜索引擎对查询串的优化和候选多字词表达在互联网上的检索结果,设计候选多字词表达校正方法,实现对多字词表达的提取.以新浪爱问知识人问题库中的问句进行实验,结果表明,多字词表达抽取的准确率、召回率和F值分别达到84%,52%和0.64,验证了该方法的有效性.

摘要：随着Web2.0时代的兴起,与微博相关的研究得到学术界和工业界的广泛关注。选取微博文本中的动词和形容词作为特征;提出基于层次结构的特征降维方法;采用设计的基于表情符号的方法计算特征极性值;在此基础上,提出基于特征极性值的位置权重计算方法,借助SVM作为机器学习模型将微博文本分为正面、负面和中性三类。实验结果表明,提出的方法能够比较有效地对中文微博文本进行情感分类。

摘要：为了解决基于VSM方法在进行短文本分类时存在的严重数据稀疏问题,提出了基于语义与最大匹配度的短文本分类方法。以《知网》为知识源,设计了基于义原距离、义原深度与区域密度的义原相似度计算方法,实现基于词类的词语相似度计算;提出了基于语义与最大匹配度的方法计算短文本相似度,应用KNN算法进行短文本分类。实验结果表明,该方法与基于语义、基于AD_Nb等方法相比,正确率、召回率和F值均得到了明显的提高。

摘要：为实现由汽车类外观设计专利图像到三维模型的恢复,结合汽车类外观专利图像的特点,提出融合从明暗恢复形状(SFS)与轮廓线法的汽车类外观专利图像三维重建方法。结合右视图及主视图的轮廓对由SFS得到的模型进行深度校正,得到较为精确的单幅图像三维模型;利用轮廓法恢复物体的整体模型,通过计算各单幅图像模型及整体模型的位置坐标,进行各模型之间的对齐操作,使两种方法得到的模型融为一体,得到融合模型。实验结果表明,与其它方法相比,该方法得到的三维模型在整体与细节方面都得到较大提升。

摘要：以匹配"是一个"模式的句子作为研究对象,提出了一种基于句法分析与规则匹配相结合的上下位关系抽取方法.针对结构复杂的句子中下位概念抽取困难的问题,借助句法分析的结果,给出了下位概念中心词的获取方法;结合中心词位置信息和概念边界信息,设计了合适的下位概念抽取规则.实验结果具有较高的准确率和召回率,证实了方法的有效性.

摘要：针对传统的轮廓提取方法在机械设计图像上无法获取令人满意结果的问题,提出基于区域填充和标引消除的主轮廓提取方法。根据机械图孔洞分布的特点,提出一种能自动选择种子点的种子填充算法实现图像内部孔洞填充,并结合图像形态学和轮廓跟踪算法实现图像中标引的消除,从而得到图像主轮廓。实验结果表明,该方法能够对机械设计图准确而高效地进行填充,且能够准确提取出机械设计图像的主轮廓。

摘要：对专利文献自身特点及TF-IDF和TextRank关键词抽取技术进行研究,提出面向专利文献标题和摘要的技术主题检测方法。通过分析专利文献标题和专利文献摘要中专利技术主题的分布特点、词长特征和位置信息,计算候选技术主题的主题度,筛选主题度最大的候选主题词作为显式技术主题;根据TF-IDF算法和TextRank算法,从专利文献内容中提取关键词作为隐式技术主题词;将所提取的关键词进行加权计算,筛选权值最大的词作为最终的专利技术主题来评测。实验结果表明,该方法是有效的,可用于进一步支撑专利技术功效矩阵的构建工作。