模糊语义

摘要： 针对目前快速动画生成系统生成动画场景生动性差的缺陷,设计基于模糊语义的影视特效动画辅助生成系统.用户通过前台浏览器子系统展示界面输入所需生成影视特效动画的文字信息,利用通信网络将用户输入信息传送至后台服务器子系统的文字解析模块,再利用模糊语义方法解析输入文字.将文字解析结果发送至动画生成模块并利用数据库模块生成动画,影视特效生成模块依据用户需求利用粒子系统生成影视特效,所生成动画与影视特效利用场景合成模块通过小振波理论合成,并将最终生成结果通过通信网络传送至前台浏览器子系统,展示界面,从而实现影视特效动画辅助生成系统.系统测试结果表明,该系统可实现影视特效动画辅助生成效果,且具有较高的实时帧率,生动性强.

摘要： 本文基于模糊集合理论,通过大量的语言研究和实践材料,从数字概念词,模糊限制语的运用,代词指代及句法结构而引起的含糊等方面论证科技英语语义模糊现象产生的原因及类型,避免含糊、弄清真义,提高翻译质量.

摘要： 英语语言文学翻译具有非常大的难度,要想实现高质量的翻译目标,需要具有非常扎实的翻译基础.而模糊语义的翻译更是需要讲究一定的策略,同时还要在模糊语义的翻译过程中注重不同的翻译情景.如果单纯地按照字面意思来理解和翻译显然是达不到预期翻译效果的,尤其是英语语言文学作品之中更是如此.在分析英语语言文学翻译特点的基础上,结合翻译实践,能较为详细地阐述模糊语义的翻译策略.

摘要： 英语语言文学翻译具有非常大的难度,要想实现高质量的翻译目标,需要具有非常扎实的翻译基础。而模糊语义的翻译更是需要讲究一定的策略,同时还要在模糊语义的翻译过程中注重不同的翻译情景。如果单纯地按照字面意思来理解和翻译显然是达不到预期翻译效果的,尤其是英语语言文学作品之中更是如此。在分析英语语言文学翻译特点的基础上,结合翻译实践,能较为详细地阐述模糊语义的翻译策略。

摘要： 鉴于"营造"一词的模糊语义,与基于古代中国的特属语境,在当代全球化的背景下,这个词汇的含义、表现与影响在本质上是否产生了改变?在西方的现代主义建筑体系、不断迭代的建造技术,以及中国如今高速城乡发展建设和全球化的冲击下,"营造"在世界范围内又将作何阐释?带着这样的疑问,我们采访了中外十间各具特色的建筑事务所的实践建筑师,通过以下几个简短的问题,请他们谈谈从理念到设计与实践,再到各自真实的生活中,他们对当代营造的理解和体悟。——您是怎样理解"营造"与"建造"的(无论是从建筑理论、设计、实践或是超越建筑学科本体的角度)?您是否有自己的"营造观"?——怎样在(中国或全球)当代建筑设计的大背景下实践您心中的"营造"?您是否认为这个母题是中国式的、带有人文色彩的?它还有怎样未被挖掘的潜力?

摘要： 随着英语语言文学所受关注提升,如何有效开展模糊语义翻译逐渐成了相关人员及机构广泛关注的内容.该文围绕英语语言文学中模糊语义的翻译展开探讨,其中简要阐述了语言的模糊性及模糊语义的特点等,详细分析了模糊语义的一些翻译技巧,希望能为相关研究提供帮助.

摘要： 时间词是主观认知自然事物和社会活动的产物,在认知过程有模糊与明晰的对立统一特点。时间词在书面语和口语中使用频率较高的一类词,在不同的语言环境中表达也体现了时间词模糊与明晰的对立统一特点。

摘要： 模糊性是语言的自然属性,书面语和口语都存在模糊语义的属性。数词是语言中使用频率较高的一类词,是一种表计数或计量的实词,其看似精确无误,但在不同的语言环境中表现并非如此。

摘要： 在现有的神经机器翻译方法中,稀有词通常被所代替,这给翻译建模带来了很大的挑战.文中提出一种新的稀有词模糊语义表示方法.该方法将层次聚类集成到编解码框架中,通过提供模糊的上下文信息来捕捉稀有词的语义.特别地,文中方法很容易扩展到基于Transformer的神经机器翻译模型中,并且学习所有词汇单词的模糊语义表示,以增强除了稀有词之外的句子表示.实验结果证明,所提出的方法具有较好地性能.

摘要： 自然语言的语义具有与生俱来的模糊性,这增添了人们相互理解的困难;特别在使用不同语言的人群之间的交流中,这更易产生误解.中介逻辑揭示出语义模糊性的本质体现为语义的中介状态,中介真值程度的度量(MMTD)则从量的侧面度量这种中介状态.从词性上来看,语义的模糊性主要体现在形容词、动词和副词这三种词性上.文中运用MMTD,并根据各词性的独立性建立量化其模糊语义程度的度量函数,并在此基础上,提出叶词、词链接等概念,以建立量化语句模糊语义程度的方法,并将其运用于英、汉语句的互译.

摘要： 陶瓷感官评估结果的表达形式包括语言词汇、象征性符号和数值描述等,它们具有不确定性和不精确性。本文通过对不同陶瓷感官评估专家的感官评估数据进行分析,建立了一个陶瓷感官评估数据标准化模型,该模型在信息损失最小的前提下进行感官评估数据的标准化,实验证明该方法是有效的。

摘要： 本文将在国内目前所采用的向量空间搜索模型与Robot搜索引擎技术基础上,提出文本模糊向量空间搜索模型与具有模糊启发搜索策略的Robot引擎技术,介绍一个基于Web的信息资源获取系统(WRAS)的设计与实现原理和策略.

摘要： 基于视觉语义引导的图像去模糊方法，涉及计算机视觉和人工智能领域。提出结构化空间语义嵌入模型，构造S3树用于自动推断结构化内容和在推理期间提供结构化空间特征，连接图像语义理解和图像去模糊两大模块，在多任务中实现语义的建模和嵌入，以获得最佳的特征图；在模糊图像去模糊过程中，将获得的最佳的特征图采用卷积与合并操作输入到去模糊模块中；该去模糊模块基于树结构的生成对抗网络进行训练；其中损失函数包括：S3树引导的对抗损失以及S3树引导的内容损失；模糊图像自动描述和图像去模糊协同训练，对树模型进行行优化。采用基于结构化空间语义嵌入的全新深度学习网络设计，解决了模糊图像去模糊中没有考虑图像语义内容等问题。

摘要： 本发明公开了一种基于语义分割的道路置信估计模糊帧方法。本发明包括如下步骤：步骤1、搭建SegNet语义网络，用于输入检测道路的图像；步骤2、获取检测道路的图像数据集；步骤3、对数据集中的基础图像进行训练；步骤4、道路帧模糊性判断。本发明实现了一种基于语义分割的道路置信估计模糊帧，对智能驾驶中检测模糊图像有较大意义。本发明中的方法利用图片的语义特性将，道路驾驶的图像经过语义分割处理输出图像特征图，并通过时间差分法实现对图像进行置信估计，找出模糊、不稳定帧。排除这些干扰图像对智能图像识别的成功具有较高的提升。

摘要： 本发明公开了基于句级深度学习语言模型的语义模糊搜索的方法。本发明中，本发明模糊程度高，本发明引入了深度学习语言模型，充分的考虑了语义问题，可以将与目标语句语义相似度高的语句检索出来，并且使用分层计算语义相似度的方式高效的判断语句之间的语义相似度大小；运算速度快，使用了向量化处理代替常规的循环遍历处理文本的方式，确保了每个语义匹配任务单元能够并行处理，极大提高了搜索速度；搜索查全率高，利用蕴含指数，使得系统对语法干扰的鲁棒性更好，有效提升了搜索的查全率；系统灵活，本发明将语义理解、模糊查询、信息精准定位等机制进行融合，然后将整个算法模块进行了接口封装，方便用户调用。

摘要： 本发明涉及一种面向电力业务数据的基于图结构的语义级模糊匹配方法，包括以下步骤：步骤1、对电网数据中的原始通道路由数据进行预处理；步骤2、将预处理后的数据的路由拓扑信息进行结构化表示，形成结构化的路由拓扑数据。本发明能够分别从子串级别和网络拓扑结构级别两个角度对数据进行有效匹配。

摘要： 本发明公开了一种基于超赋值语义的模糊位置描述定位方法，该方法包括单一空间断言的定位方法和复合空间断言的定位方法，具体包括：步骤1：单一空间断言的定位框架，定位方法的目的在于建立模糊位置描述与现实空间位置的映射关系，当位置描述中只存在一组参照物、目标物及其空间关系时，本发明将其定义为单一空间断言。步骤2：基于上下文的观察值阈值计算。步骤3：不同上下文间的阈值对比与转换。本发明有效解决了不同语境中位置描述模糊性差异显著而难以定位问题，适应于互联网+时代背景下文本描述中空间位置存在模糊性情况，满足大数据时代位置服务向智能化转型的迫切需求。通过多个空间断言上下文的超赋值较为准确地获得目标物的空间定位。

摘要： 本发明涉及基于模糊语义推理的炼焦过程耗热量影响因素优化方法，属于冶金智能控制、冶金自动化技术领域。本发明根据AFS公理模糊集理论，针对炼焦过程中耗热量的影响因素，挖掘内在的模糊语义，通过语义的评价和重要性因子的计算，提取各影响因素的关键简单语义，并对耗热量影响因素的参数范围进行设定，完成炼焦过程耗热量影响因素优化。本发明对炼焦过程耗热量影响因素优化，实现在实际生产过程中确保焦炭质量合格的同时使得耗热量较低的目标。

摘要： 本发明公开的一种基于TSK模糊语义的心律失常分类方法及系统，包括：获取心电信号数据，并对其进行预处理；进行QRS波群的定位、TP波群的定位，并进行特征选择以及特征提取；将所得到的数据样本集随机划分为训练集和测试集，训练集输入到TSK模糊分类器当中训练该模型，设置模糊规则数目，通过前件参数的识别和后件参数的优化，对网络进行调整，获得优化后的TSK模糊分类器模型；将测试集数据输入到训练好的TSK模糊分类器模型当中，通过网络结构内部训练好的模糊规则对测试集数据进行推理，最后，网络输出值的大小比较来进行类别的判决。本发明所提出的模型空间复杂度低，可解释性强，并且对于心率失常的识别率效果好。

摘要： 本发明公开了一种基于模糊语义建模的深度场景文本检测方法和装置，该方法包括：步骤一，获取现有的用于训练场景文本检测的多组具有真值标注的图像数据集；步骤二，对数据集中的图像进行特征学习与全局特征融合，得到融合的全局特征图；步骤三，对融合的全局特征图进行像素级别语义分类，同时通过数值回归预测像素级别的语义可靠性，在全监督下进行多分支的联合优化，完成端到端联合学习框架的构建；步骤四，使用端到端联合学习框架，预测图像中的模糊语义信息，并利用可靠性分析及融合获得文本属性图；步骤五，对文本属性图进行二值化和联通域提取，得到最终的文本检测结果。本发明实现方法简便，灵活鲁棒，适用范围广。

摘要： 根据本发明实施例公开的基于变结构T‑S模糊语义模型的目标跟踪方法及相关装置，估计第i个模糊模型的状态预测值；基于预设模型条件滤波公式，计算模型的状态估计；结合观测矩阵及状态估计，计算每个模型的预测观测；基于预设隶属度更新表达式，计算预测观测的第一模糊隶属度；更新前件参数，计算前件变量的第二模糊隶属度，基于第二模糊隶属度计算每个模型的权值；结合状态估计、第一模糊隶属度、权值计算目标状态及协方差。通过本发明的实施，引入反馈学习到强跟踪滤波方法，实现对模糊模型后件参数的辨识，将EM算法和模糊子空间聚类结合构建模糊聚类目标函数，实现前件参数的辨识，提高了估计性能和运动状态确定的准确性，降低了计算负担。

摘要： 本发明公开了一种基于模糊语义建模的深度场景文本检测方法和装置，该方法包括：步骤一，获取现有的用于训练场景文本检测的多组具有真值标注的图像数据集；步骤二，对数据集中的图像进行特征学习与全局特征融合，得到融合的全局特征图；步骤三，对融合的全局特征图进行像素级别语义分类，同时通过数值回归预测像素级别的语义可靠性，在全监督下进行多分支的联合优化，完成端到端联合学习框架的构建；步骤四，使用端到端联合学习框架，预测图像中的模糊语义信息，并利用可靠性分析及融合获得文本属性图；步骤五，对文本属性图进行二值化和联通域提取，得到最终的文本检测结果。本发明实现方法简便，灵活鲁棒，适用范围广。