多气体传感器信号样条回归分析

回归分析研究某一变量和其他有关变量的依赖关系 ,它利用观测数据建立变量之间的回归模型 ,并做出预报和控制 .目前 ,回归分析已广泛应用于工程、经济、金融、生物和医学等领域 .将样条回归分析方法用于电子鼻系统中多气体传感器信号的信息处理 ,针对牛肉样本建立了牛肉新鲜度样条回归模型 ,并对该模型进行了回归分析 ,给出了牛肉新鲜度预报值和估计区间 .研究结果表明 ,样条回归分析适用于电子鼻系统在牛肉新鲜度检测中的信息处理     

彝汉双语版政府网站开发概述

利用“yiwin彝文系统2002”(智能版)来完成双语版甚至是多语版网站建设的部分工作是彝文信息处理系统除广泛应用于新闻、出版、印刷、教学、科研及办公之外又一新的尝试．从“甘洛信息网”(彝汉双语版)的实际开发过程出发，证明了这一尝试将成为今后民族地区网站建设的设计方向和成为民族地区信息化与民族文字和文化发展进程中的一个亮点．     

X窗口系统中彝文国标编码与显示

随着全球数据信息交换越来越频繁，不同民族文化间的信息交流越来越密切；全球化浪潮席卷的背景下，各国都加强信息化建设，我国也在大力推进Linux系统的应用与研究．古老悠久的彝丈如何在这个先进的操作系统上编码并能正常地显示、输入．处理、传输是民文信息处理领域研究的重点．就GB18030与彝丈的编码与显示问题进行探讨分析，并尝试给出一些解决思路     

管理分类规则的广义决策树

为了将传统的决策树无法管理的、由各种分类算法所发现的大量的有意义的规则进行有效的存储、剪裁和使用 ,提出了广义决策树结构。它将传统决策树的结构进行扩展 ,能够以较少的存储代价管理所发现的所有分类规则 ,且易于表达规则之间的关系。提出了有效的优化策略。以此树为基础 ,将决策树分类算法与基于关联规则的分类算法进行了概括统一 ,并提出了相应的算法。实验结果证明 ,广义决策树克服了传统决策树的缺点 ,并且适宜于维护、剪裁以及快速搜索大量的分类规则     

星载双基地SAR干涉测高误差分析

针对星载双基地SAR干涉测高的新特点,给出了“空间基线”、“变基线”下的干涉测高原理,建立了绝对高程误差模型和相对高程误差模型。从提高测高精度、优化系统设计的角度出发,分析了相对高程和绝对高程测量精度受基线形式的影响,给出具有一般性意义的测高误差关于空间基线姿态的二维分布全貌图,分析了图中误差极点走廊和两类优良点的位置和相应的物理意义。将误差分布图用于指导辅星相对轨道设计,证明了该图对基于测高性能的辅星轨道优化设计具有重要意义。     

彝文规范的前景

文字的统一以语言的统一为前提，没有基础方言的超方言表意文字是不存在的。就彝语的历史和现状来说，不具备统一文字的条件。因此，整理规范彝文不必追求全民族的书同文，应该考虑彝语方言的实际情况，分别在社会生活联系密切、语言一致性较强的区域内确定该地区的标准方言，使彝文的整理规范以该标准方言为基础进行。可以制定一套能够囊括各地方言所有音节的“大音节文字字符集”，各地方言互相对应的音节，采用相同的字符，不能对应的音节，各取所需。     

信息处理视角下现代译者的翻译能力探析

学界对于"翻译能力"的概念一直存在争议。翻译本质上是一种跨越不同符号系统的信息加工与传递过程,在包括原文理解、双语转换、译文输出的整个翻译过程中,译者的翻译能力主要是指译者获取信息、处理信息以及验证信息的能力。因此有必要改进翻译课程的设置,提高信息时代译者的翻译能力,培养符合现代语言服务市场的翻译人才。     

工科非英语专业学生在听力测试中存在的问题——基于信息处理模式的研究

本研究以信息处理模型为基础,以工科院校的非英语专业学生为对象,研究学生在听力测试过程中存在的问题。研究者在某工科院校二年级中随机选取了5名学生,让他们作答听力材料,然后通过反省和访谈的形式了解其应试的过程。结果发现学生普遍依赖自下而上的信息处理模式,而水平较好的学生会较多地应用自上而下的信息处理模式。同时,学生还可以根据单词的发音、语义、语境等语言及非语言知识进行猜测。考生能够运用听到的和看到的语言线索,来调动相关的语言知识和非语言知识。     

针对大规模数据的分布一致缺失值插补算法

缺失值插补(missing value imputation,MVI)作为数据挖掘领域的重要研究分支，旨在为机器学习算法的训练提供高质量的数据支持。不同于现有的以算法性能提升为导向的MVI算法，为对大规模数据的缺失值进行有效插补，该文提出一种以数据结构还原为导向的数据分布一致MVI(distribution consistency-based MVI, DC-MVI)算法。首先，DC-MVI算法基于概率分布一致性原则构建了用于确定最优插补值的目标函数；其次，利用推导出的可行缺失值优化规则获取与原始完整值保持最大分布一致性且方差最为接近的插补值；最后，在分布式环境下，针对大数据的随机样本划分(random sample partition, RSP)数据块并行训练DC-MVI算法，获得大规模数据缺失值对应的插补值。实验结果表明：DC-MVI算法不仅能生成与原始完整值保持给定显著性水平下概率分布一致的插补值，还具有比另外5种经典的和3种最新的MVI算法更快的插补速度和更好的插补效果，进而证实DC-MVI算法是一种可行的大规模数据MVI算法。     

《应用科学学报》征稿简则

《应用科学学报》的办刊宗旨是反映最新应用科学研究成果,促进学术交流,推动应用科学的研究和发展。学科领域以电子与信息科学为主,包括通信工程、信号与信息处理、电子技术、计