基于循环神经网络的汉语语言模型并行优化算法

计算复杂度高导致循环神经网络语言模型训练效率很低,是影响实际应用的一个
瓶颈. 针对这个问题,提出一种基于批处理(mini-batch) 的并行优化训练算法. 该算法利用
GPU 的强大计算能力来提高网络训练时的矩阵及向量运算速度,优化后的网络能同时并行处
理多个数据流即训练多个句子样本,加速训练过程. 实验表明,优化算法有效提升了RNN 语
言模型训练速率,且模型性能下降极少,并在实际汉语语音识别系统中得到了验证.     

一种基于层次结构深度信念网络的音素识别方法

针对现有音素识别系统识别准确率不高、建模方法表征能力不强且易陷入局部最优解等问题,提出了一
种基于层次结构深度信念网络(deep belief network, DBN)的音素识别新方法. 该方法由基于层次结构DBN的瓶
颈特征以及基于DBN的音素分类器两部分组成：其中的瓶颈特征能够充分利用DBN能够处理长时段语音、监督
性的提取方法等特性;而基于DBN的音素分类器则具有更强的建模和表征能力. 因此,将两者结合在一起能够在
提取低维、监督性特征的同时,利用DBN更加有效地对音素后验概率进行识别. 在TIMIT数据库上进行的实验结
果表明,所提出的音素识别方法在识别正确率上相对于以往音素识别系统有较大提高.     

工业湍动流化床反应器内流体力学行为的模型化研究

在前人关于自由鼓泡流化床中气泡特征计算的基础上,考虑内构件对流化行为影响,提出了“等效柱”的概念。结合过程模拟及最优化思路,修正了前人得到的计算公式,提出了可用于具有内构件工业湍动流化床的气泡尺寸和床层高度计算公式,研究表明该模型是适宜的。     

燃烧法制备CaO：Eu^3＋荧光粉及其发光性能

采用燃烧法合成红色荧光粉CaO:Eu3+,并利用X-射线衍射仪(XRD)、电子扫描电镜(SEM)、激光粒径分析仪和荧光光谱(PL-PLE)等研究了样品的结构、形貌、粒度以及煅烧温度和Eu3+离子掺杂量对样品发光性质的影响.结果表明:掺杂Eu3+作为发光中心占据了Ca2+离子的位置,但未改变基质CaO的立方晶型结构;样品颗粒基本上为球形结构,其平均粒径在0.4～3.0 μm;Eu3+离子在品格中处于两种不同的格位,即立方体心和正交体心,随着煅烧温度和Eu3+离子掺杂量的提高,样品的最大发射峰由592nm(5D0→7F1)向614 nm(5D0→7F2)红移,这是由于立方/正交体心的比例减少以及Eu3+离子的对称环境的变化造成的.     

2-吡啶甲醇的合成研究

2-吡啶甲醇不仅是一种新开发的治疗心血管疾病药物的中间体,也是很多重要药物的中间体。介绍以2-甲基吡啶为原料,经氧化,酰化重排,水解制备2-吡啶甲醇的工艺路线。简述了反应的机理、合成方法及研究进展,并对影响反应的各种因素进行了比较。     

以哥德尔不完全性定理认识偶数哥德巴赫猜想

哥德尔不完全性定理第一次破天荒地分清了数学中“真”与“可证”是两个完全不同的概念,揭示了形式化方法不可避免的局限性。对于偶数哥德巴赫猜想这一未决的数学难题,可以跳出形式化方法的局限性,以一种新的思维去认识它。     

关于对冬季北方地区洗煤运输防冻的几点探讨

在煤炭开采、洗煤加工过程中为了降尘及水处理流程作业过程中,会有高达20％左右的水保留在煤中。在北方地区,气温低。有时温度低于零下30℃,所以在冬季煤炭运输过程中将会使大量的煤冻结在车箱上或冻结在一起,造成卸车困难,车皮周转延误．给企业的煤炭运输带来较大的经济损失。因此,研制开发新型高效液体防冻技术具有重要的意义。     

MC-CDMA系统中基于子空间的盲多用户检测器

采用码片速率采样建立了MC-CDMA系统的信号模型,研究了多径环境下基于子空间投影的MC-CDMA系统的盲多用户检测技术和迭代算法,并对多用户检测的输出采用最大比合并.仿真结果表明,检测器具有较强的抑制多址干扰和抗多径衰落的能力,并且能快速收敛.     

电力系统暂态稳定域近似边界可信域

可信域是电力系统暂态稳定域近似边界的有效范围,位于稳定域边界上的特征不变流形是确定可信域的重要工具。计算特征不变流形与近似边界的偏差是确定可信域的关键步骤。该文给出一种实用的可信域计算方法。该方法定义特征不变流形上一点和穿过该点沿某一坐标方向与近似边界交点间的距离为偏差。通过WSCC4机11节点系统和IEEE10机39节点系统仿真,结果表明该偏差与严格意义下的偏差具有一致性,可用于提高电力系统暂态稳定近似边界可信域计算的速度。     

红曲霉发酵米酒工艺条件的研究

以糯米为原料,采用红曲霉液态发酵生产红曲保健米酒,单因素实验结果表明其最适工艺条件为:料水比为1:2,接种量为10%,温度为25℃,初始pH 5.0,发酵时间为8 d.研制出的红曲酒色泽鲜亮,酒香浓馥幽雅,协调悦人,集风味、色泽及口感于一体.