基于概率频度的普通话韵律结构预测统计模型

为进一步提高文语转换系统中韵律结构预测的准确度,提出了一个基于概率频度的统计模型的方法,预测韵律词和韵律短语边界两级韵律结构。该方法提取与韵律词和韵律短语边界有关的语言学特征(词性、语法词、长度和位置等),并进行样本训练计算各个特征的概率频度值,最终分别建立韵律词和韵律短语的统计模型。实验结果表明:统计模型的方法对于韵律词和韵律短语边界预测的正确率分别可达90.6%和84.6%,并与决策树算法和T ransform ation-based learn ing(TBL)转换规则学习算法比较,提高10%以上的正确率。     

语调短语预测中长度约束模型的对比研究

从文本中准确地预测语调短语是提高合成语音自然度的关键之一。已有的语调短语预测方法多从词法或浅层句法信息入手,然而自然语流中语调短语的划分不仅与语法结构相关,也受其长度分布规律的约束。该文详细地比较了基于规则和基于概率、嵌入式和后接式、全局最优和局部最优等多种语调短语长度约束模型。实验结果表明:口语中语调短语的规划是一种短时的局部规划,并且对短语长度独立建模的效果优于将短语长度信息直接加入统计分类模型的特征集。     

一种使用混合匹配的有限服务自动组装算法

提出了语义企业服务总线的概念,并给出了相应的原型设计及实现该总线所涉及的技术.针对语义Web服务的自动组装问题,设计了一种使用混合匹配的有限服务自动组装算法,相比手工和半自动的组装方法,该算法能实现语义Web服务的全自动组装.     

基于混合人工鱼群优化SVR的交通流量预测

实时准确的交通流量预测是智能交通系统(ITS)中的重要内容．支持向量回归(SVR)能够用于解决交通流量预测问题,针对SVR中存在的参数选择困难,提出一种混合人工鱼群(AFS)算法．该算法利用粒子群优化(PSO)算法公式改进AFS算法,减小AFS算法中步长因子的影响,并引入混沌初始化AFS机制,选取最优SVR参数,建立了基于混沌PSO-AFS优化SVR的交通流量预测模型．仿真结果表明,该交通流量预测模型具有更优的预测性能,证明了其可行性和有效性．     

基于MFCC和GMM的个性音乐推荐模型

提出一种基于Mel频率倒谱系数(MFCC)和高斯混合模型(GMM)的个性音乐推荐模型的建立方法.该方法采用MFCC技术提取歌曲的语音特征,并利用GMM算法生成该歌曲的模板,然后利用音乐模板库对音乐文件进行相似度计算.实验结果表明,利用该模型为用户推荐的歌曲平均准确率为90%.     

VBA在Excel中应用的研究与实践

为提高批量培训人员信息的准确性和一致性,单纯应用Word或Excel手工填写系列表格和手工粘贴纸质照片,工作量大并且难以检验数据正确性.为了解决此类问题,现利用VBA开发设计了一套程序系统,能够实现表格模板和基于此模板的可自动生成各种数据及自动粘贴电子照片的应用功能.该程序采用微软公司的VBA编写,可自动读取Excel格式的学员信息、数据和电子照片,生成批量数据信息,并对数据运算处理、写入及比对,将发现的问题反馈汇总.     

改进的基于唯一输入输出序列的测试序列自动生成算法

协议一致性测试中,测试序列一般只能做到半自动生成,其全自动生成问题一直没有得到完全解决.针对此,提出一种改进的基于UIO序列(Unique input/output sequences)的测试序列自动生成算法,并且用C语言程序实现了该算法,从而实现了测试序列的全自动生成.将该算法自动生成的测试序列与测试数据相结合,生成了SM-RL(short message relay layer)协议优化的一致性测试套.与优化前相比,新测试套有了明显的改进,提高了测试工作的效率.     

基于QPSO-LightGBM网络资产脆弱性评估模型

为有效减少网络安全事件造成的损失,并对高风险网络资产进行漏洞评估,提出了一种基于量子粒子群轻量级梯度升降算法(QPSO-LightGBM:Quantum Particle Swarm Optimization-Light Gradient Boosting Machine)的多分类预测模型。该模型通过对少量过采样技术(MOTE:Minority Oversampling)进行合成从而达到数据平衡,采用量子粒子群算法(QPSO:Quantum Particle Swarm Optimization)实现参数的自动最优化,并使用LightGBM进行建模,进而实现网络资产的多分类预测。为验证模型的有效性,将所提模型与其他算法模型进行了比对,实验结果表明,该模型在各类预测性能指标上都取得了较好的效果。     

生产制造企业网络智能故障诊断算法

根据生产制造企业网络的特点,在智能故障诊断中,提出了一种基于分类采样的随机森林算法(CSRF).该算法结合随机森林算法基本原理,使用分类采样技术生成所需的训练样本,很大程度上解决了数据不均衡带来的问题.该算法为随机森林的每一棵分类回归树(CART)生成相应的训练数据,缓解了采样偏置,提高了算法的性能.实验表明:该算法与随机森林算法相比在准确率上提升了约4%,有效降低了故障诊断的风险.     

基于模板匹配与线性预测的目标跟踪算法

为解决复杂场景中目标遮挡、算法鲁棒性差的问题, 提出基于模板匹配与线性预测的算法。该算法分为模板匹配和线性预测两部分。场景中无遮挡物时, 执行模板匹配算法, 获取目标跟踪信息; 否则, 通过预测算法估计目标的状态, 进而实现目标跟踪。实验结果表明, 在目标有遮挡干扰的情况下, 采用该算法能稳定、准确地实现目标跟踪, 与传统的模板匹配算法相比具有较强的鲁棒性。     

ISTC： A New Method for Clustering Search Results

A new common phrase scoring method is proposed according to term frequency-inverse document frequency （TFIDF） and independence of the phrase. Combining the two properties can help identify more reasonable common phrases, which improve the accuracy of clustering. Also, the equation to measure the in-dependence of a phrase is proposed in this paper. The new algorithm which improves suffix tree clustering algorithm （STC） is named as improved suffix tree clustering （ISTC）. To validate the proposed algorithm, a prototype system is implemented and used to cluster several groups of web search results obtained from Google search engine. Experimental results show that the improved algorithm offers higher accuracy than traditional suffix tree clustering.     

CBL，PBL与TBL整合教学法在心血管内科学中的实践

以案例为基础的学习（CBL）、以问题为中心的学习（PBL）和以团队为基础的学习（TBL）都是近年来有效增强学生学习主动性和学习效果的现代课程教学方法．本文从具有高度理论性和实践性的心血管内科学教学着手,将CBL,PBL与TBL融合应用,极大地增强了学生学习的兴趣和学习的主动性,提高了学生的综合分析能力,取得了良好的效果．     

SVM与错误驱动学习相结合的中文人名识别

利用基于转换的错误驱动学习方法对SVM的识别结果进行校正,转换规则较好地处理了语言现象中的特殊情况,进一步提高了SVM的识别结果。实验结果表明,该方法的中文人名识别的准确率、召回率和F值均得到了提高。     

德汉题录机译系统中句法分析器的设计和实现

以语言学新理论ＧＰＳＧ（广义短语结构文法）与由笔者开发的Ｔｏｍｉｔａ句法分析扩展算法为基础，设计和实现了德汉题录（短语）机译系统句法分析器的方法．该分析器能有效地描述德语短语句法结构和高效地进行句法分析．     

反义词同指现象及其认知理据——以“内(中)”、“外”为例

"内家"、"外家"在有些语境中都是指"岳父家",这种"看似相反、其实一指"的反义词同指现象,是由于从不同的认知角度相对为称而造成的。相对为称的认知角度,也造成了由"内"、"外"所组成的词(组)的多义性。     

认知灵活性理论与基于网络的大学英语TBL教学模式

介绍了认知灵活性理论的内涵及其关于学习和教学的观点,从《大学英语课程教学要求》和TBL模式入手,提出了基于网络的大学英语TBL教学模式,并深入探讨了认知灵活理论对该教学模式的启示作用,指出运用认知灵活性理论来指导基于网络的大学英语TBL教学模式是推动大学英语教改的有效途径。     

疾病命名短语识别的最大熵方法

提出一种基于最大熵模型的中文疾病命名短语识别方法,在模型特征选择上,将领域本体信息作为模型的一种特征.由此实现的疾病命名短语识别分类器具备有监督学习和利用领域知识的能力.实验结果表明,对于疾病命名短语识别的准确率达到89.7%,召回率87.6%,F-评价值88.64%.     

疾病命名短语识别的最大熵方法

提出一种基于最大熵模型的中文疾病命名短语识别方法,在模型特征选择上,将领域本体信息作为模型的一种特征.由此实现的疾病命名短语识别分类器具备有监督学习和利用领域知识的能力.实验结果表明,对于疾病命名短语识别的准确率达到89.7%, 召回率87.6%, F-评价值88.64%.     

基于TBL算法的汉语韵律词预测

提出了一种新的汉语韵律词预测方法.利用标注过的语料,分析了语法词与韵律词之间的关系,发现24%的韵律词由不同语法词组合而成,语法词的词长是确定韵律词边界的主要特征.基于以上分析,实现了一种基于错误驱动的规则学习算法(TBL)的韵律词预测方法.实验结果表明,所提出的方法在测试集上能够达到97.5%的预测精度.     

对外汉语教学运用任务型教学理论问题研究

任务型教学理论作为交际教学理论新的发展形态,在对外汉语教学运用中存在以下问题:对交际教学理论继承中出现问题;该理论执行过程中产生系列问题.针对任务型教学理论在对外汉语教学中运用之失,学界应尽快大力加强对策研究.建议首先应加强某课型局部教学环节对于任务型教学理论的实施,逐步过渡到某课型对于该理论的全盘实施,其次应加强汉语预备教学对于该理论的运用,再次加强特殊用途汉语教学对于该理论的运用,如加强商务汉语课程任务型教学的实施.