基于神经网络模型的文本分类研究综述

文本分类是自然语言处理与理解当中重要的一个研究内容,在文本信息处理过程中有关键作用.目前深度学习已经在图像识别、机器翻译等领域取得了突破性的进展,而且它也被证明在自然语言处理任务中拥有着提取句子或文本更高层次表示的能力,也备受自然语言处理研究人员的关注.文章以基于深度学习的文本分类技术为研究背景,介绍了几种基于深度学习神经网络模型的文本分类方法,并对其进行分析.     

火花放电能量精确控制系统研究

通过对采集的电流、电压进行积分计算的方法,设计了粉尘云最小点火能火花放电能量的精确控制系统,通过IGBT(绝缘栅双极晶体管)来控制电路中剩余能量的泄放,实现了放电能量相同但放电时间不同并且可控的目标,即实现了最小点火能量的放电能量和放电速率的控制.实验表明:该控制系统对于100 J与10 J能量的控制误差为5%,当能量为1 J时误差为10%;对于粒度为8~13μm的铝粉,当放电能量为1 J时,放电时间越短,粉尘云越容易被点燃,说明铝粉在能量输入速率较高时更加容易点燃.     

电化学异常现象与挠场理论

一、引言越来越多的实验事实表明 ,在一定条件下 ,电化学过程中存在过热和核嬗变现象,由于这些实验现象的重复性尚不令人满意 ,并且不能用已确认的物理规律加以解释 ,因此 ,由Ｆｌｅｉｓｃｈｍａｎｎ和Ｐｏｎｓ等人公布的“冷核聚变”研究结果不能被公众广泛承认 ,甚至还被称为“病态科学”。然而 ,近１０年来 ,国际上还是有很多科学家在进行着这方面的研究 ,并取得了较大的进展。各国政府对这一学科研究的重要意义的认识也在不断增强。文献［１］从电化学系统中的基本过程出发 ,分析电化学双层的聚能过程、电极表面的尖端效应及点腐蚀的雷…     

金刚石薄膜在Si(100)上的偏压成核与织构生长的研究

通过微波等离子化学气相沉积法（ＭＰＣＶＤ）在镜面抛光Ｓｉ（１００）上生长出高品质的具有（１００）织构的金刚石薄膜．列举了最佳成核与生长条件．ＳＥＭ和Ｒａｍａｎ光谱对所得样品进行了表征,并对偏压的影响及成核生长机制进行了讨论．     

铈(Ⅳ)-胱氨酸络合物的吸附伏安法应用

研究了铈（ Ⅳ） —胱氨酸络合物在硼砂底液中的吸附伏安特性．在０ ．０１ｍ ｏｌ／ Ｌ 的硼砂中,铈（ Ⅳ） —胱氨酸在－ ０ ．０６ Ｖ（ｖｓ ． Ｓ Ｃ Ｅ） 出现一灵敏的吸附还原峰,其峰高与胱氨酸在１ ．０ ×１０ － ９ ～１ ．０ ×１０ － ７ ｍ ｏｌ／ Ｌ 范围内成线性关系,检测下限为５ ．０ ×１０ － １０ ｍ ｏｌ／ Ｌ．应用该方法测定了样品中痕量的胱氨酸     

基于流程的企业建模方法研究

企业建模是现代企业管理的一个研究热点,研究界已出现了许多建模方法,但是随着业务流程再造的提出,企业管理的模式从基于功能越来越转向基于流程。所以对企业进行基于流程的建模是当前企业建模的一个研究内容。由于基于流程的建模框架研究还不多,因此在对目前建模方法研究的基础上,将给出一个基于流程的建模框架。     

基于面向对象Petri网的配送业务流程建模

要建立满足企业需求的快速、高效的流程,对流程进行建模、仿真、分析优化是一种比较科学且经济的方法。现有的研究工作,主要有IDEF系列、ECAA（事件-条件-动作规则）、Petri网等建模方法。其中,Petri网以其独特的优势而成为当今比较流行的建模方法,它既有严格的数学定义,又具有图形表示方法,可用于复杂系统建模。在介绍基本Petri网的概念后,又给出了面向对象Petri网的定义,分析了它的特点,并以面向对象Petri网作为工具,建立了配送业务流程模型,旨在以模型为基础进行流程性能分析．为流程优化提供分析手段。     

ENUM体系中NAPTR资源记录的研究

下一代网络是一个融合的网络,要实现网络的融合,网络标识和寻址技术是至关重要的。ENUM就是作为电信网和互联网的寻址技术出现的。ENUM是DDDS算法的一个具体应用,采用DNS系统中的NAPTR类型存储算法规则库。介绍了ENUM体系的功能原理,就其功能范围进行了讨论。然后分析了DDDS算法,详细阐述了NAPTR资源记录,根据定义给出了更加严格的enumservice服务分类。     

基于联合特征参数和一维CNN的MIMO-OFDM系统调制识别算法

针对当前非协作通信中多输入多输出正交频分复用(multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing, MIMO-OFDM)系统子载波的调制识别问题，提出了一种基于一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural network, 1D-CNN)的调制识别方法。首先，利用特征矩阵的联合近似对角化(joint approximate diagonalization of eigenvalue matrix, JADE)算法从接收端的混合信号中恢复发送信号；然后，提取恢复信号的循环谱切片和四次方谱作为浅层特征；最后，利用1D-CNN对特征进行训练，使用测试样本对所提出的调制识别方法进行仿真验证。仿真结果表明，所提方法对MIMO-OFDM系统中的5种信号可以进行有效识别，在信噪比为10 dB时的识别精度即可达到100%。     

柴油机可调式簧片中冷器设计及研究

针对柴油机在低工况时中冷器出现的过冷问题,提出了可调式簧片中冷器的设想。利用AutoCAD2007和SolidWorks2016建立了普通中冷器和可调式簧片中冷器的二维、三维模型,通过Hypermesh建立了有限元网格模型并用Fluent模拟简化了中冷器内部流场。对低工况下两种中冷器流场进行分析和计算的结果显示,可调式簧片中冷器流通能力良好,能有效改善柴油机低速过冷问题,证明了设计的合理性。