面向数据的英汉机译系统中关于组合基于实例的技术

提出在面向数据的英汉机译系统中,组合基于实例的技术实现源语分析的一种方法·其中介绍了基于编辑距离测量检索近似实例,以及根据候选分析得分的评价机制,利用近似实例及其对应分析获取最终源语分析结果的实现过程·实验结果表明,源语分析的测试指标查全率与查准率都比较令人满意·     

基于FIFA的主题相似性计算模型

针对主题检测和追踪的第五个技术任务连接分析,提出了一种事件主题相似性分析技术·通过引入领域知识库,将基于词汇的分析技术提升到领域知识计算层面·当输入不同两个文档时,采用该分析技术进行识别文档内容所涉及到的事件主题是否一致·首先采用FIFA模型进行内容主题识别,然后采用LDM模型进行事件主题相似性计算分析·实验结果显示主题相似性计算正确率为64%,召回率为69%·     

正交相似不确定组合系统的二次鲁棒分散镇定

正交相似组合系统是一类具有广泛工程背景的大系统,首先描述了Ｎ个控制系统间的正交相似性,然后研究了一类正交相似组合系统的二次鲁棒分散镇定问题·给出了二次鲁棒分散镇定的一个充分条件·研究表明,若系统具有正交相似结构,则其控制器的设计将大为简化·最后,仿真实例说明了所采用方法的有效性·     

一种基于组件技术的专家系统构建框架

在综合分析了目前开发专家系统常用的几种技术和用组件技术开发软件系统特点基础上,提出了一个以组件技术构建专家系统的方案·该方案将组件库和构架库作为构建专家系统的基础,采用专家系统的推理机方法实现对结果的分析,给出了用组件技术构建专家系统的框架,使专家系统的构建变得方便快捷和更切合需要·给出了一个检测分析专家系统的实例,分析了实例中知识库、数据库和推理机的设计,并对实例应用进行了说明·     

一种基于词汇功能描述的树库构建方法

提出在面向数据的英汉机译系统中,一种自动构建包含丰富语法与句法信息的树库的方法·即,基于词汇功能描述,将源语语料库中各句子转换为组成结构与功能结构的组合表示形式·其中,组成结构表示单词至较大单元或短语成分的分层组成,以一种比较简单的短语结构树的形式表示·而功能结构为语法功能如主语,宾语等等的表示·从目前的实验结果来看,已经达到比较令人满意的自动标注效果·因此,基于树库的成功构建,可有效且准确地进行源语分析·     

基于统计的汉英法律文献亚句子级对齐

基于统计的句子对齐是根据双语句子的长度在所有可能的对齐中找出概率最大的一个·提出两种对齐汉英语料的参数计算方法,使对齐模型中的评价函数满足标准正态分布·参数s2的值是对训练语料中的所有点(l1,(l2-cl1)2)进行线性回归分析所得直线的斜率,s2的另一种求法是直接计算方差·实验结果表明汉英法律文献亚句子级对齐的正确率为98 8%,召回率为99 2%·     

一种基于代理的动态价格模型及算法

利用回归树算法作为一种函数近似方法,发挥回归树在进行数值预测上的准确性及快速性,将Q学习和回归树算法组合在一起,改善单纯Q学习所需要的培训时间过长的缺点·详细分析了实际市场模型中使用基于回归树的Q学习算法来确定商品销售价格的策略·最后利用数值分析方法来说明此算法在实际应用中所获得的平均利润和培训时间两个参数的关系,并给出它们的关系曲线图·     

基于范数的多维数据模糊聚类方法

根据多维数据间相似度的定义,阐述了数据相似度与向量范数之间的关系,提出了一种基于范数的多维数据模糊聚类方法·该方法把每一个多维数据看做一个多维向量,利用与向量有关的范数对其中的数据进行排序,得到一个近似聚类族解·同理,对每一个近似聚类使用另一个范数做进一步分解,求解多维数据模糊聚类的近似解·最后,对得到的每一个近似聚类使用传统方法求出准确聚类·使用该方法不需建立模糊相似关系即可进行多维数据的近似聚类,总共所需访问数据库的次数也较小,因此具有较好的性能,特别适合于针对大型数据库的聚类·     

随机线性系统多执行器鲁棒故障诊断

针对随机线性控制系统提出了新的故障诊断方法·对于执行器故障情形,通过数学变换将故障转化为系统的未知输入,然后利用未知输入卡尔曼滤波器技术实现执行器故障诊断·诊断算法给出含噪故障估计值·为得到精确值,又采用了小波去噪方法·两种方法有机结合可对同时或接连发生的多执行器参数故障进行有效诊断,故障检测与估计及时准确·最后给出了仿真实例,结果验证了提出方法的正确性·     

一种数据规约的近似挖掘方法的实现

讨论基于数据规约的近似挖掘技术,在数据预处理阶段对海量数据集进行数据规约.近似数据挖掘的工作流程包括任务定义、数据准备与预处理、数据挖掘建模、结果的解释与评估、模型发布与应用5个阶段.同时,提出使用属性选择和实例选择方法实现近似挖掘的方案,并对该方案进行挖掘效率和结果模型准确性的分析评估.该方案能满足对企业级大数据集进行高效挖掘的需要.     

移动Agent迁移机制的研究与实现

分析了移动agent迁移机制的几种实现方法,包括Java的序列化和类装载机制,CORBA的对象外向化服务,CORBA对象生命周期服务的Move方法·对它们进行了分析与比较,最后给出了一个基于Java的序列化机制的实例·     

不确定非线性相似组合大系统的鲁棒观测器设计

对一类具有相似结构的不确定非线性组合大系统构造其鲁棒渐近观测器,利用原系统的相似性,使得所设计的各个分散观测器在结构上亦具有相似性,由于系统结构的特殊性,相对于现有结果,所设计的方法计算量小,易于工程实现·最后,举例说明所提出的渐近观测器的设计方法·     

基于信息融合的集成小波神经网络故障诊断

以非线性Morlet小波基作为激励函数,形成神经元,结合小波变换与神经网络各自的优点,建立了集小波分析与神经网络于一体的紧致型小波神经网络,并给出了具体的算法·基于信息融合技术的思想,从设备故障诊断的实际出发,建立了基于信息融合技术的集成小波神经网络故障诊断系统,即通过故障特征信息的有效组合,用各种子小波神经网络从不同侧面对设备故障进行初步诊断,然后对诊断结果进行决策融合·给出了系统的实现策略和子网络的组建原则·从诊断实例中可以看出,此诊断系统充分利用了各种特征信息,可以有效提高确诊率·     

基于实例的日中机译系统的模型构造

对于基于实例的机器翻译，最困难的是如何从多个翻译实例中选出最相信的样例，本文对日中机器翻译系统提出了一种基于概念分类与附属词的方法来计算相似性，该方法充分体现的名中词间的组合搭配关系，可适当缩减实例库规模，简化权值的计算，取得了较好的效果。     

高效分布存贮规则的模糊控制器

提出基于接近程度的度量来动态地构造逻辑系统的原理和方法,该方法包括：在对专家描述的规则库的预处理后,得出一组高木－菅野型模糊逻辑系统;按照实际的输入向量动态实时构造出模糊逻辑系统;对控制器参数进行自适应调整,以机器人的控制为例,给出了仿真的结果。     

数据挖掘技术在客户获取策略中的应用

对于客户获取策略中客户反应行为模式分析,从数据挖掘技术的角度可以归结为分类问题·依据组合分类方法的思想,提出一种基于遗传算法的多重决策树组合分类方法来提高分类的准确性和精确度·该组合分类方法将以概率度量水平的多重决策树进行并行组合,采用遗传算法优化连接权值矩阵·在仿真分析中采用二元反应行为模式的客户反馈仿真数据对该组合分类方法进行测试和评估·实验结果表明,在保持分类结果良好可解释性的基础上相比于单个决策树方法,该组合分类方法具有更高的分类精度,并优化了分类规则·     

不确定相似广义组合系统的鲁棒控制器设计

研究了一类具有相同线性结构的相似广义组合系统,其互联项是非线性的,而且含有不确定性·运用lyapnov方法,结合组合系统本身的结构特点和一般广义系统理论中状态反馈、受限等价概念,设计了状态反馈鲁棒控制器,使系统在平衡点处全状态渐近稳定且在状态响应中不包含脉冲项·由于受控系统具有相似结构,控制器本身也具有相似结构,因此易于工程实现·同时,根据不同控制器之间的相似性,毁坏的控制器也易于重新实现·研究结果表明,相似结构可以简化广义组合系统的分析和设计·     

一类具有不确定性的相似组合系统的鲁棒输出反馈镇定

讨论了一类具有不确定性的单输入,单输出相似组合系统的鲁棒输出反馈镇定问题·这类组合系统的子系统的一个显著特点是其标称系统的传递函数是严格正实的·在一定假设条件下,这类相似组合系统可以用结构类似于“砰砰”控制器的分散输出反馈控制器鲁棒渐近镇定·最后,把所得到结果用于有源磁旋浮径向旋转运动系统,仿真结果表明了所采用方法的有效性·     

苏联地植物学的几个问题

大多数苏联学者把地植物学理解为关于植被的科学。这门科学的内容包括对植物群落,它的构造、发展和分布规律的研究。在俄国,地植物学从19世纪60年代起就已开始形成。在地植物学发展中起有特殊作用的是80——90年代在В·В·道库恰耶夫领导下进行的草原综合调查。在许多俄罗斯地植物学家(如С·И·科尔任斯基,Г·И·坦菲里耶夫,А·Н·克拉斯诺夫,И·К·帕却斯基,Г·Н·维索茨基及其他等人)的著作中     

基于秩极小化理论的单幅图像超分辨率复原

由于自然图像中较小的图像块具有相似性,而这些相似图像块之间具有近似低秩结构.提出了一种基于秩极小化理论和块相似性的单幅超分辨率方法.该方法首先对于每一输入低分辨率图像块在训练图像库的低分辨率图像块中寻找其相似图像块;利用这些相似块所对应的高分辨率图像块构造近似低秩矩阵,建立秩极小化的复原模型,利用增广拉格朗日乘子算法将近似低秩矩阵分解为低秩矩阵和稀疏矩阵;最后根据相似的高分辨率图像块子空间的低秩矩阵,实现图像的超分辨率复原.通过在仿真数据机上进行验证和对比表明:本方法能够取得较好的超分辨率效果.