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高速公路桥梁桥面板养护方案多目标决策方法
被引量：
16
1
作者
齐锡晶
唐梁
+1 位作者
康伟鑫
秦娇娇
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第7期1033-1040,共8页
针对桥梁养护决策效率低、养护资金不足和分配不合理等问题,提出了一种高速公路桥梁桥面板养护方案多目标决策方法.首先,建立养护技术数据库以储存养护技术的量化数据;之后,使用基于熵权的理想点(TOPSIS)法和层次分析法(AHP)分别确定高...
针对桥梁养护决策效率低、养护资金不足和分配不合理等问题,提出了一种高速公路桥梁桥面板养护方案多目标决策方法.首先,建立养护技术数据库以储存养护技术的量化数据;之后,使用基于熵权的理想点(TOPSIS)法和层次分析法(AHP)分别确定高速公路网络内桥梁桥面板养护优先级系数和养护目标的权重;然后,构建以0-1背包问题为基础的多目标决策模型;最后,以辽宁省沈阳市绕城高速(G1501)公路上5座桥梁为案例验证该方法的有效性.结果表明,该方法在养护决策的过程中能够充分考虑桥梁桥面板的养护优先级,制定合理、有效的养护策略,从而有效支持公路桥梁养护管理决策.
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关键词
桥梁
养护
管理
理想点法(TOPSIS)
层次分析法(AHP)
0-1背包问题
多目标优化
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职称材料
桥梁检测领域知识图谱构建与知识问答方法
被引量：
9
2
作者
杨小霞
杨建喜
+4 位作者
李韧
罗梦婷
蒋仕新
王桂平
杨一帆
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第S01期28-36,共9页
针对桥梁检测报告中数据抽取融合不充分以及管养决策过程中知识问答服务不足的问题,提出一种桥梁检测领域知识图谱构建与知识问答方法。首先,采用Web本体语言(OWL)对桥梁检测领域知识进行形式化语义建模,定义了该领域的概念、属性及公...
针对桥梁检测报告中数据抽取融合不充分以及管养决策过程中知识问答服务不足的问题,提出一种桥梁检测领域知识图谱构建与知识问答方法。首先,采用Web本体语言(OWL)对桥梁检测领域知识进行形式化语义建模,定义了该领域的概念、属性及公理约束;然后,采用基于Transformer编码器、双向长短时记忆(BiLSTM)网络和条件随机场(CRF)的联合模型以及网格化长短时记忆(Lattice-LSTM)网络对细粒度息进行抽取,并将融合后的实例数据存储在Neo4j图数据库中,实现知识图谱化表示;最后,采用朴素贝叶斯分类算法进行问题模板匹配,根据匹配结果生成结构化查询,并以自然语言形式返回问题答案,实现细粒度领域信息的交互式问答。在与卷积神经网络(CNN)、BiLSTM的对比实验中,该方法在命名实体识别、关系抽取任务中的F1值分别为93.28%、74.00%,优于上述神经网络模型。实验结果表明,所提方法能较好地适应桥梁检测领域交互式问答实际需求。
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关键词
知识图谱
问答系统
桥梁
检测
本体
桥梁管理养护
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职称材料
公路桥梁定期检测领域命名实体识别语料库构建
被引量：
6
3
作者
莫天金
李韧
+3 位作者
杨建喜
李童
蒋仕新
李东
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第S01期103-108,共6页
针对目前业界缺少适应我国公路桥梁检测领域文本特性的中文命名实体语料库的现状,构建一个较大规模并具有较高标注质量的公路桥梁定期检测命名实体语料库。在分析该类型文本的领域特性基础上,定义了由桥梁实体、结构实体、结构病害实体...
针对目前业界缺少适应我国公路桥梁检测领域文本特性的中文命名实体语料库的现状,构建一个较大规模并具有较高标注质量的公路桥梁定期检测命名实体语料库。在分析该类型文本的领域特性基础上,定义了由桥梁实体、结构实体、结构病害实体等六种目标命名实体类别及其标注规范,完成了1 245份真实桥梁检测报告和1 400余万字相关网页文本信息的数据准备和预处理工作,选取了其中150份作为标注语料并完成了多轮迭代标注,标注总字数超过32万字,各类型实体最终标注一致性最高达到98.5%,最低达到85.2%。选取了当前命名实体识别领域主流算法和通用领域预训练模型对标注语料进行初步实验,实验结果表明其识别效果有较大提升空间。该语料库的提出可为后续研究提供识别目标定义,并奠定数据和评测基础。
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关键词
命名实体识别
语料库
桥梁管理养护
桥梁
检测
信息抽取
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职称材料
题名
高速公路桥梁桥面板养护方案多目标决策方法
被引量：
16
1
作者
齐锡晶
唐梁
康伟鑫
秦娇娇
机构
东北大学资源与土木工程学院
辽宁生态工程职业学院建筑学院
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第7期1033-1040,共8页
基金
辽宁省自然科学基金资助项目(20170540303).
文摘
针对桥梁养护决策效率低、养护资金不足和分配不合理等问题,提出了一种高速公路桥梁桥面板养护方案多目标决策方法.首先,建立养护技术数据库以储存养护技术的量化数据;之后,使用基于熵权的理想点(TOPSIS)法和层次分析法(AHP)分别确定高速公路网络内桥梁桥面板养护优先级系数和养护目标的权重;然后,构建以0-1背包问题为基础的多目标决策模型;最后,以辽宁省沈阳市绕城高速(G1501)公路上5座桥梁为案例验证该方法的有效性.结果表明,该方法在养护决策的过程中能够充分考虑桥梁桥面板的养护优先级,制定合理、有效的养护策略,从而有效支持公路桥梁养护管理决策.
关键词
桥梁
养护
管理
理想点法(TOPSIS)
层次分析法(AHP)
0-1背包问题
多目标优化
Keywords
bridge maintenance management
TOPSIS
analytic hierarchy process(AHP)
0-1 knapsack problem
multi-objective optimization
分类号
TP20 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
桥梁检测领域知识图谱构建与知识问答方法
被引量：
9
2
作者
杨小霞
杨建喜
李韧
罗梦婷
蒋仕新
王桂平
杨一帆
机构
重庆交通大学信息科学与工程学院
重庆交通大学土木工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第S01期28-36,共9页
基金
重庆市自然科学基金资助项目(cstc2020jcyj-msxmX0047)
重庆交通大学研究生科研创新项目(CYS21365)。
文摘
针对桥梁检测报告中数据抽取融合不充分以及管养决策过程中知识问答服务不足的问题,提出一种桥梁检测领域知识图谱构建与知识问答方法。首先,采用Web本体语言(OWL)对桥梁检测领域知识进行形式化语义建模,定义了该领域的概念、属性及公理约束;然后,采用基于Transformer编码器、双向长短时记忆(BiLSTM)网络和条件随机场(CRF)的联合模型以及网格化长短时记忆(Lattice-LSTM)网络对细粒度息进行抽取,并将融合后的实例数据存储在Neo4j图数据库中,实现知识图谱化表示;最后,采用朴素贝叶斯分类算法进行问题模板匹配,根据匹配结果生成结构化查询,并以自然语言形式返回问题答案,实现细粒度领域信息的交互式问答。在与卷积神经网络(CNN)、BiLSTM的对比实验中,该方法在命名实体识别、关系抽取任务中的F1值分别为93.28%、74.00%,优于上述神经网络模型。实验结果表明,所提方法能较好地适应桥梁检测领域交互式问答实际需求。
关键词
知识图谱
问答系统
桥梁
检测
本体
桥梁管理养护
Keywords
knowledge graph
question answering system
bridge inspection
ontology
bridge management and maintenance..
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
公路桥梁定期检测领域命名实体识别语料库构建
被引量：
6
3
作者
莫天金
李韧
杨建喜
李童
蒋仕新
李东
机构
重庆交通大学信息科学与工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第S01期103-108,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(51608070)
重庆市教委科学技术研究项目(KJQN201800705,KJQN201900726)。
文摘
针对目前业界缺少适应我国公路桥梁检测领域文本特性的中文命名实体语料库的现状,构建一个较大规模并具有较高标注质量的公路桥梁定期检测命名实体语料库。在分析该类型文本的领域特性基础上,定义了由桥梁实体、结构实体、结构病害实体等六种目标命名实体类别及其标注规范,完成了1 245份真实桥梁检测报告和1 400余万字相关网页文本信息的数据准备和预处理工作,选取了其中150份作为标注语料并完成了多轮迭代标注,标注总字数超过32万字,各类型实体最终标注一致性最高达到98.5%,最低达到85.2%。选取了当前命名实体识别领域主流算法和通用领域预训练模型对标注语料进行初步实验,实验结果表明其识别效果有较大提升空间。该语料库的提出可为后续研究提供识别目标定义,并奠定数据和评测基础。
关键词
命名实体识别
语料库
桥梁管理养护
桥梁
检测
信息抽取
Keywords
named entity recognition
corpus
bridge management and maintenance
bridge inspection
information extraction
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高速公路桥梁桥面板养护方案多目标决策方法
齐锡晶
唐梁
康伟鑫
秦娇娇
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
16
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
桥梁检测领域知识图谱构建与知识问答方法
杨小霞
杨建喜
李韧
罗梦婷
蒋仕新
王桂平
杨一帆
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
公路桥梁定期检测领域命名实体识别语料库构建
莫天金
李韧
杨建喜
李童
蒋仕新
李东
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020
6
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职称材料
已选择
0
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引证文献
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