基于格语法思想的范畴类型逻辑研究

格语法的基本思想是:自然语言语句的底层结构以动词为中心,动词的论元由动词周围具有不同格角色的名词所担任,构成复合表达式的部分表达式分为中心成分和非中心成分。格语法的分析是多分法的语法模式。在格语法看来,有时候句中围绕同样动词的名词性成分可多可少,动词的语法功能因此改变。汉语体现了格语法的动词中心思想,产生了各式各样的格语句。动词双宾语现象和动词前和动词后的多重介词短语句皆是多分法分析的例证。汉语格语句中有不少的可选格名词,这样使得其中动词的语法功能发生变化。对格语法进行范畴语法的抽象,获得一种新型的范畴类型逻辑系统:中心成分和非中心成分的区分要求积范畴分为左积和右积;多分法的分析模式使得积范畴和函子范畴的论元是多元的,动词语法功能的改变对应函子范畴的论元增添。这种范畴类型逻辑系统的框架语义中的可及关系是非单一的,构建基于这种框架的语义模型,可以证明系统的可靠性和完全性。     

可重构制造系统的体系结构

可重构制造系统是现代企业生存和发展的基本手段,具有较高可重构性的企业能在难以预测的环境中,面对竞争对手脱颖而出,本文从可重构制造系统的概念,组织体系,商业体系,产品体系及信息体系等方面研究了可重构制造系统的体系结构,探讨了可重构制造系统的可行性。     

基于Ontology的智能问答系统的研究

提出了一种基于Ontology的智能问答系统模型及设计框架。利用Stanford Parser语法解析工具对句子进行语法分析;通过规则引擎对语法树产生的类型依赖关系进行处理,得到句子中的语义信息,生成中间表达式语言DRS。在训练问答系统时,把DRS转换成Ontology三元组存储到RDF库中;而在查询问答系统时,把DRS转换成Sparql查询语句,通过执行Sparql得到查询结果。实验结果证明:这种方案实用、可行,而且可以通过引入本体词库提高问答系统回答的准确度和查询范围。所提供的方法适用于针对特定领域进行的定制。     

基于二叉扫描树的电调天线设备扫描算法

针对ASIG协议的不足,提出了基于二叉扫描树的电调天线设备扫描算法。叶扫描阶段重用上一轮扫描的对应可读周期的扫描码,直接对可读结点进行扫描识别;根扫描阶段从根结点开始扫描,对新增设备扫描识别。通过利用自适应冲突避免机制和叶-根两阶段扫描方法,有效地减少了扫描过程中冲突次数。仿真实验表明,该算法能有效地减少电调天线设备扫描时间,提高了设备扫描识别效率。     

基于背景重构的视频对象分割

本文阐述了变化检测存在的两类误差,从理论上论证了基于背景重构算法可以消除这两类误差,并给出了基于背景重构的视频对象分割算法。实验证明,本算法具有一定的实用性和鲁棒性。     

基于非接触采集下的鲁棒掌纹识别

为了扩大掌纹识别的应用范围,使非接触式掌纹识别系统在复杂背景和光照变化的条件下都能使用,提出了一种适用于非接触采集下的鲁棒掌纹识别算法.该算法使用肤色阈值的方法把手掌从复杂的背景中分割出来,采用一种新颖的指根点检测算法找到指根点,用指根点来定位掌纹ROI,使用对光照具有良好鲁棒性的LBP算法提取掌纹特征,并用Chi平方统计法进行分类.实验使用的数据库是在不同光照和复杂背景下采集的,当等错率为3.0986％时,正确识别率达到97.833 7％.实验结果表明,该方法能够扩大掌纹识别的应用范围,使非接触掌纹识别系统在复杂背景和可变光照的条件下达到较理想的识别效果.     

宏代换优化程序结构方法探讨

宏代换以其高概括能力在计算机数据信息处理中发挥着重要作用,作者在实践中巧用宏代换代换结构相似的条件语句,将本属于程序组成部分的语法成分转化为数据库文件,既简化了程序结构,又改良了程序性能,加强了程序可维护性和通用性。     

复杂背景下航检视频字符的识别算法与应用

传统的OCR技术在复杂背景视频中的字符识别方面,其识别结果的准确率不尽如人意。为此,本文通过改进及优化传统识别算法,研究出一种新的复杂背景下的字符识别算法。该算法借鉴统计模式识别的思路,通过大量实验得出每个字符的特征规律,并形成公式,实现了字符的识别。然后以输电线路航拍图像为例,设计开发了字符识别系统。通过系统运行表明,采用本文算法识别字符的准确率为99.4%,优于开源Tesseract-OCR接口函数方法及样本训练方法,对于复杂背景中的字符识别具有较高的准确性和广阔的应用前景。     

NetWare系统的安全性与安全性实验

计算机网络教学内容复杂、抽象,不易于学生理解和掌握,所以在教学过程中结合具体的网络系统和相应的实验是计算机网络教学中的重点。文章从NetWare系统的安全特性出发,设置了NetWare系统安全性的验证实验,将网络安全性这一抽象的内容具体化。     

基于有限元和数据重构的连续梁移动荷载识别研究

以公路桥梁中常见的连续梁为研究对象,提出了一种基于有限元和数据重构的移动荷载识别方法。采用有限元方法和Newmark方法编写连续梁在移动荷载作用下动力响应的计算程序,获得桥梁的位移响应;由切比雪夫多项式重构位移响应;由Newmark方法重构桥梁的速度和加速度响应;通过重构的数据采用正则化技术进行移动荷载识别。研究了荷载移动速度、荷载大小和桥梁跨数对移动荷载识别结果的影响。     

基于28069M的参数辨识和无位置控制算法研究

针对电压检测中的滤波环节会产生相位滞后,对高速区的观测器造成不良影响的问题,在研究TI公司28069M的参数辨识及无位置控制算法的基础上,引入 了电压重构算法来代替通常的电压检测。分析了电压重构中实际死区时间的影响。利用同一台电机电阻辨识结果不变的特性,设计了利用2次电阻辨识获得实际 死区时间的方法,完善了电压重构公式,提高了电压重构的精度。使用电压重构代替电压检测,进行参数辨识及无位置控制实验,在验证28069M算法有效性的同 时,也说明改进后的电压重构算法具有工程实用性。     

内嵌基因表达式编程及其在函数发现中的应用

为了提高表达效率,提出了新的基因解码方案,形成了内嵌基因表达式编程算法EGEP;提出了极大表达树、嵌套表达树和拼接表达树等概念;分析了基因的表达空间和算法的复杂度。实验表明,该算法提高了函数发现的成功率;在小规模种群的函数中其能力明显优于GEP。在单基因情况下,目标为一元函数和二元函数时,EGEP平均成功辈数分别为GEP算法的25.5%和16.3%;各种规模下,在EGEP算法中二元函数的成功率平均比GEP提高43%以上。     

多分辨数据融合中信号的分解与重构

在进行多分辨数据融合系统的研究中，设计了用于小波分解与重构算法的正交镜像滤波器和Ｂ－样条小波。它们具有线性相位，在利用它们进行的分解与重构过程中，取得了良好效果。     

论言语交际中模糊限制语和情态系统的交叉性及重叠性

模糊限制语作为模糊语言最典型的代表,是语言交际中普遍存在的语言现象。将模糊限制语和系统功能语法中的情态系统作比较,证明两者之间无论是在抽象的定义层面还是在具体的词汇层面都存在着相似性和重叠性。模糊限制语是人际功能的一个重要语言构建手段,是系统功能语法的人际功能的实现手段的一个有力增补。     

频率可重构的微波煤炭脱硫实验装置

国内外现有实验结果已经初步证明微波脱除煤中硫具有很好的效果,但是对其反应机理和最优条件尚无认知,尤其无法确定微波脱硫的最佳工作频率。该文基于这一应用需要,提出了一种频率可重构的实验装置,包括宽带微波源、宽带微波传输系统和频率可重构的反应腔,介绍了反应腔的实现原理和设计流程。相较传统微波反应装置,该设计结构简单、成本低廉,可实现大于67%可调范围(500～1 000 MHz)的谐振式工作。这就能有效地开展微波煤炭脱硫实验,在较低输入功率下,准确认知最优反应频率和工作条件。该套装置也可以适用于相关微波化学反应实验。     

从构式角度看英语语句理解、改进及对二语习得的启示

Goldberg的构式语法理论提出了一直未被人们重视的构式意义认知现实性的问题,使我们对英语语句的理解机制有了新认识.构式是形式、意义和功能的统一体,论元结构在构式意义及英语语句理解中起了关键作用.当然,Goldberg构式语法也存在一些不足.在借鉴Iwata模式基础上,笔者认为若能将动词的动态性意义与构式意义相结合会更加符合认知规律、有助于语句理解.同时笔者也讨论了构式研究对二语习得的启示.     

基于SVM的多类模拟调制方式识别算法

提出了一种基于支持向量机的多类模拟调制方式识别算法。该算法通过分析模拟调制信号的特点,提取有效的特征向量以区分不同的调制方式,并基于支持向量机和判决树分类思想,将特征向量映射到高维空间中加以分类。仿真结果表明:在具有加性带限高斯噪声的环境下,信噪比不小于10dB时,识别正确率大于90%。     

一种新的彩色图像边缘检测算法

自动阀值选取是彩色图像边缘检测的难点和关键问题,首先从人类的视觉特性出发,分析了人类视觉系统的亮度感知门限函数,利用数学建模方法和色度学方面的研究成果,给出人类视觉系统对彩色图像边缘所能识别的最小彩色差函数。利用小波边缘检测原理,给出一种能根据不同彩色背景自动选取阀值的小波边缘检测算法. 仿真实验证明算法有较好的自适应性和良好的边缘识别性能。     

基于指导滤波的单次曝光强度关联成像研究

针对低采样条件下单次曝光强度关联成像重构图像质量不理想问题,提出一种基于指导滤波的单次曝光强度关联成像重构算法。首先,通过快速投影Landweber正则化获得较低质量的初始估计图像,然后将该图像作为指导图像,采用指导滤波进行多次联合迭代,最后获得去噪后的高质量重构图像。在不同采样率条件下与基于压缩感知全变差低秩约束算法的重构图像进行了对比分析,数值模拟和实验结果均证明了本文算法的有效性。     

基于关联规则的中文姓名识别方法

从中文姓名识别技术是中文分词领域的重要分支的角度,分析了传统统计中文切词方法正确率低的缺失,表现为基于机器学习方法的中文姓名识别技术对词典规模和语料库容量依赖性大的缺陷,以至于不能够有效地发现未登录词,降低了中文姓名识别的正确率;以中文姓氏用字为线索,提出了一种改善的无监督的中文姓名识别方法,在统计法的基础上,利用关联规则算法挖掘出与姓氏相关的强规则进行姓名识别。实验结果表明：此方法对词典规模和语料库依赖性较小,能够自动消除歧义,有效地发现未登录词,提高了中文姓名识别的正确率。