谈受限汉语在机器翻译中的运用——以中文简历英译为例

随着国际交流的深入,越来越多的中国人需要把中文简历翻译成英文。但是,简历汉语的特殊性使机器翻译还存有许多不足,导致汉译英的简历表达不尽如人意。要解决这一问题,就有必要对简历中汉语的词汇、句法和语义等进行限制,并建立翻译句模,以简化句子结构,减少或消除汉语表达的歧义,从而提高机器翻译系统的译文质量。受限汉语和句模在机器翻译中的应用,可以推广到饭店订餐和房间预订等受限领域的机器翻译系统中。     

机器翻译系统的历史与研究现状分析

机器翻译系统的研究发展已有50多年的历史,应用领域也由原本的单一局限扩展为如今更广的范围。一些旨在提高并改善机器翻译系统翻译质量的研究正在陆续进行,但如何能更好地探索机器翻译的新理论和新技术,满足用户的使用需求,解决机器翻译系统存在的问题,仍是研究者面临的严峻考验。     

CRTSⅡ型轨道板翻转机主梁结构的有限元分析

通过研究CRTSⅡ型轨道板翻转机的翻转过程,结合传统翻转机的翻转过程,对传统翻转机的主梁结构进行改进。改进后的翻转机主梁采用箱式结构,这种主梁结构更紧凑,并且容易加工。对改进的翻转机主梁结构进行有限元分析,结果表明,改进后的箱式主梁结构满足强度和稳定性要求,可以实现在翻转过程中结构稳定,为主梁结构的优化设计提供依据。     

吊挂式高楼清洗机

安全可靠的高楼清洗设备设计已成为当前重要课题。由于高空作业要求安全、稳定、贴墙、行走、平衡等,文章突破吊栏等传统结构,采用双钢丝吊挂式设计,从材料选用到自带电、液结构等方面,对高楼清洗机进行了优化设计,保证高楼清洗机的安全、轻便与简洁。     

基于支持向量机的中国股指期货回归预测研究

本文针对股指期货预测的特点,选择对股指期货指数有重要影响的相关指标,首次提出用支持向量机(SVM)方法对其进行回归预测,并用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)分别优化四种不同核函数的支持向量机,构建了八种不同的中国股指期货回归预测方案,用实证研究的方法对这八种方案的准确性和时效性进行了比较。实验结果表明粒子群算法优化的线性核函数支持向量机作为中国股指期货回归预测的模型,具有更好的预测效果。     

Online scheduling on parallel machines with two GoS levels

This paper investigates the online scheduling problem on parallel and identical machines with a new feature that service requests from various customers are entitled to many different grade of service (GoS) levels. Hence each job and machine are labeled with the GoS levels, and each job can be processed by a particular machine only when the GoS level of the job is not less than that of the machine. The goal is to minimize the makespan. In this paper, we consider the problem with two GoS levels. It assumes that the GoS levels of the first k machines and the last m−k machines are 1 and 2, respectively. And every job has a GoS level of 1 alternatively or 2. We first prove the lower bound of the problem under consideration is at least 2. Then we discuss the performance of algorithm AW presented in Azar et al. (J. Algorithms 18:221–237, 1995) for the problem and show it has a tight bound of 4−1/m. Finally, we present an approximation algorithm with competitive ratio . Research supported by Natural Science Foundation of Zhejiang Province (Y605316) and its preliminary version appeared in Proceedings of AAIM2006, LNCS, 4041, 11-21.     

基于最优支持向量机模型的经营失败预警研究

根据中国资本市场的实际和样本数据特点,设计一套从样本准备到模型参数优化、再到模型比较的集成解决方案,对上市公司经营失败进行预警,通过实验分析参数调整和核函数选择对支持向量机建模的影响,寻求最优的支持向量机模型.实证结果表明,经营失败预警应用中,参数和核函数的选择对预警模型有较大影响,基于最优支持向量机模型的预测效果优于统计方法和神经网络方法,支持向量机适合中国上市公司分行业小样本的实际.特别处理事件作为经营失败样本切分标准对模型产生一定影响.     

Binary discrimination methods for high-dimensional data with a geometric representation

Four binary discrimination methods are studied in the context of high-dimension, low sample size data with an asymptotic geometric representation, when the dimension increases while the sample sizes of the classes are fixed. We show that the methods support vector machine, mean difference, distance-weighted discrimination, and maximal data piling have the same asymptotic behavior as the dimension increases. We study the consistent, inconsistent, and strongly inconsistent cases in terms of angles between the normal vectors of the separating hyperplanes of the methods and the optimal direction for classification. A simulation study is done to assess the theoretical results.     

基于支持向量机的股市风格轮换策略研究

作为一种增加潜在收益的工具,风格轮换策略已经成为广为接受的金融投资策略.通过对几种常见的风格轮换模型进行比较,采取支持向量机分别建立规模溢价和价值溢价的预测模型,根据预测结果形成规模风格和价值/成长风格轮换策略,并检验这种积极风格轮换策略在中国股市的有效性.研究结果表明,中国股市存在显著的价值溢价,规模风格轮换策略业绩显著优于消极持有小盘股策略和市场收益,适合采取规模风格轮换策略进行短期投资;消极持有价值股的投资策略业绩显著优于规模风格轮换的投资策略,这暗示在长期投资上更适合采取买入并持有价值股的消极风格投资策略.