具有外部干扰的耦合时滞神经网络固定时间二分同步

针对结构平衡图与结构非平衡图的网络拓扑,考虑了一类具有外部干扰的耦合时滞神经网络模型,分别设计了其固定时间同步控制协议.借助固定时间稳定性理论与不等式技巧,获得了耦合网络在固定时间内达到同步的充分性判据,给出了具体的收敛时间上界,并验证了固定时间同步网络的鲁棒性与抗干扰性.为了扩大网络模型的适用性,考虑的神经网络激活函数为非连续的函数,可借助微分包含与集值李导数理论解释非连续微分方程的动力学行为.最后,分别在结构平衡图和非平衡图下对耦合神经网络的固定时间二分同步进行了数值仿真,验证了控制算法的有效性及理论结果的正确性.     

HTK参数对普米语孤立词识别率的影响

普米语是一种无文字的少数民族语言,目前已处于濒危状态,建立语音语料库及开展语音识别研究是保护和传承普米语的重要手段.基于HTK的语音识别中,参数的选取对不同语言的识别率有很大的影响.针对MFCC维数、HMM状态数及GMM个数这3个参数对普米语的识别率进行研究,结果表明:普米语语音识别的最佳MFCC维数为13维,最佳HMM状态数为8个,最佳GMM个数为3个.     

基于机器阅读理解的商品属性识别

属性抽取的目标是从非结构化文本中抽取与文本实体相关的属性和属性值，然而在电商场景下基于序列标注的模型缺少应对大规模属性抽取任务的可扩展性和可泛化性能力。本文提出基于阅读理解的商品属性抽取模型，通过额外加入问句来强化模型对属性的理解，结合双仿射注意力机制捕获问句和文本之间的语义特征，进一步提高模型的抽取性能。本文在电商数据集上对不同类型问句和不同解码器进行了对比实验，结果表明本文提出的方法优于多个基线模型，相较于OpenTag和SUOpenTag模型，属性抽取的F1值分别提升7.70%和3.26%，未登录词识别的F1值分别提升15.51%和8.12%。     

普通本科院校通信工程专业人才培养模式研究

根据地方性普通本科院校通信工程专业学生的特点,结合地方优势和特色,对地方性普通本科院校通信工程专业的人才培养模式进行研究,从人才培养目标、人才培养模式制定的思路和人才培养模式的实施与实践三方面进行阐述,探索适合地方性普通院校通信工程专业的人才培养模式,培养具有地方特色的创新性应用型人才,其研究成果在我国各地方性普通本科院校及其相关专业具有一定的示范作用和推广价值。     

改进蚱蜢算法在电动汽车充换电站调度中的应用

电动汽车充换电站调度优化问题一般采用群智能优化算法求解，但现有算法存在陷入局部最优、早熟收敛等缺陷，因此提出一种改进的蚱蜢算法:采用边界反弹机制，提高算法效率;引入正余弦搜索机制，加强算法的全局搜索能力;采用Lévy飞行对粒子进行随机扰动，防止种群陷入局部最优;采用非线性收敛策略加快算法后期的收敛速度.实验结果表明，该算法在电动汽车充换电站调度优化问题上，性能优于原始蚱蜢算法以及其他现有群智能算法.     

基于XML的校园一卡通银校转账系统架构与实现

随着一卡通应用技术的日趋完善,高校内的各个业务系统利用一卡通身份识别与金融消费两大功能,为全校师生提供着智能化、泛在化服务.应用场景的增多,消费总额的扩大,导致原有一卡通人工充值的方式已无法满足用户的实际需要.对高校一卡通系统框架及业务流程进行了分析,借助银行现有的综合业务管理系统,在银、校双方基于异构平台、异构系统、以及互不相同的数据结构与数据标准等多个问题的基础上,利用XML技术,进行实时的数据报文交互,即可满足校内一卡通用户自助圈存的充值需求.最后通过系统上线前后的业务量对比数据,验证了该系统的有效性与实用性.     

基于λ-主动学习方法的中文微博分词

由于面向中文微博的分词标注语料相对较少,导致基于传统方法和深度学习方法的中文分词系统在微博语料上的表现效果很差。针对此问题,该文提出一种主动学习方法,从大规模未标注语料中挑选更具标注价值的微博分词语料。根据微博语料的特点,在主动学习迭代过程中引入参数λ来控制所选的重复样例的个数,以确保所选样例的多样性;同时,根据样例中字标注结果的不确定性和上下文的多样性,采用Max、Avg和AvgMax这3种策略衡量样例整体的标注价值;此外,用于主动学习的初始分词器除使用当前字的上下文作为特征外,还利用字向量自动计算当前字成为停用字的可能性作为模型的特征。实验结果表明:该方法的F值比基线系统提高了0.84%~1.49%,比目前最优的基于词边界标注(word boundary annotation,WBA)的主动学习方法提升效果更好。     

基于交通信号灯信息的混合动力汽车节能预测控制方法

针对传统混合动力汽车控制方法不考虑已知道路交通信号灯信息对车辆能量管理影响的问题,提出了基于交通信号灯信息的混合动力汽车节能预测控制智能优化策略。通过建立混合动力汽车系统的简化模型,并采用连续广义最小残量方法求解模型预测控制问题。运用MATLAB/Simulink进行仿真,仿真结果验证了交通信号灯信息模型的有效性,以及所设计的模型预测控制算法大幅度提高混合动力汽车的燃油经济性的能力和实时控制性能。研究结果表明所提出的控制策略可以实现车辆行驶轨迹的优化控制,显著提高了车辆的燃油经济性,并满足系统的实时最优控制要求。     

一种有效的网格综合优化算法

提出一种有效的网格综合优化算法。给定一定数量的三维散乱点和一个初始三角网格,使用Hoppe提出的能量函数对网格顶点位置优化,使网格更好的逼近三维散乱点。同时通过分裂网格中度数特别大的节点,使网格的空间形状更加平滑。计算机仿真实验表明,使用该算法能够获得形状良好的网格。