基于CTV100平台的DPTV系统的研究与实现

从硬件和软件两方面详细阐述了基于CTV100平台的DPTV系统,并给出了总体设计框图和设计流程图。本项目采用意法半导体公司(ST)的CTV100解决方案,实现了对传统模拟电视信号的高效数字域处理,显著提高了电视画面的图像质量;并通过采用基于32bitCPU的OS20嵌入式操作系统,实现了多种传统模拟电视无法实现的功能。     

Seismic 3D Prestack Time Migration on Parallel Computers

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模糊集合论在矿山控制网布设和图纸质量评定中的应用

应用模糊数学方法研究和处理矿山测量中存在的具有“模糊性”的问题。例如控制网布设方案及矿山测量图纸质量的综合评判。它能更准确地描述用精确数学模型难以描述的问题。     

CEDS—MD系统的数据 模型及处理

CEDS-MD是为彩色电视机机壳结构设计研制的专用微机CAD系统,本文介绍了系统的数据分类,表示模型的选取,数据处理方法及相应的文件系统.     

微型计算机中西文表格自动处理软件的算法设计

本文讨论了在微机中西文表格自动处理技术中一些特殊功能的算法设计,分析了设计思想,提供了部份实用算法,并对某些算法的时间复杂度进行了评述。这些算法均已在本校研制的“IBM-PC/XT微型机中西文数据库管理系统”的表格自动处理软件中实现,并已应用于百多家企、事业单位的计算机管理系统中。     

基于模糊C均值聚类的二维直流电阻率与射频大地电磁联合反演

为结合直流电阻率（direct current resistivity, DCR）与射频大地电磁（radio-magnetotelluric, RMT）法反演优势,开展了二维DCR与RMT数据联合反演研究。在经典最小结构模型正则化的基础上,采用平衡算子调节两个数据间的权重,引入模糊C均值（fuzzy C-means, FCM）聚类对电阻率模型进行约束,根据数据均方根误差自动调整FCM聚类项的权重,提高了联合反演效果。通过单独反演与联合反演结果的对比,分析了两种方法的反演能力,总结了联合反演的优势。模型试算表明,DCR与RMT数据联合反演得到的电阻率模型较单独反演更接近实际模型,FCM聚类约束的应用可进一步提高联合反演的效果。     

联合实体边界检测的命名实体识别方法

针对传统命名实体识别方法无法有效利用实体边界信息的问题,提出一种联合实体边界检测的命名实体识别方法,即将实体边界检测作为辅助任务,增强模型对实体边界的判断能力,进而提升模型对实体的识别效果。首先,利用Bert预训练语言模型对原始文本进行特征嵌入获取词向量,并引入自注意力机制增强词对上下文信息的利用;其次,在命名实体识别任务的基础上,添加实体边界检测辅助任务,增强模型对实体边界的识别能力;再次,对比联合实体边界检测的命名实体识别方法与基线方法的有效性,并对测试结果进行消融实验;最后,进行样例分析,分析损失权重β对实体边界检测的影响。实验结果表明,在英文社交媒体数据集Twitter-2015上,联合实体边界检测的命名实体识别方法相较于基线模型取得了更高的精准率、召回率和F1值,其中F1值达到了73.57%;并且,边界检测辅助任务提升了基线方法的检测效果。所提方法能有效利用实体边界信息,从而获得更好的实体识别效果,促进了人机交互系统的发展,对自然语言处理下游任务有重要意义。     

基于Bert股吧舆情分析的特征融合股价走势预测研究

传统股价预测模型往往只考虑时序性数据且局限于模型自身机制,而忽略舆情对股价的影响,导致预测精度不高,针对该问题,提出基于 Bert 股吧舆情分析的特征融合预测模型对股价收盘价进行涨跌幅预测。 首先,采用Bert 自然语言处理对股吧舆情以及公司公告政策进行情感分类,并转化为虚拟变量,构建金融舆情情感特征库;然后将金融舆情特征库和时序性数据合并构建特征融合矩阵;最后输入长短期记忆网络模型(LSTM)进行股价收盘价预测,并得出股价的涨跌结果。 以华银电力(600744. SH)为例进行实证分析,实验结果表明:引入股票情感特征后的模型,得到的股价走势准确率上升了 8. 63%,预测收盘价的回归指标 FMAPE FRMSE 分别下降了 23. 59%、22. 9%,R2 提高了 8. 11%,证明引入新的舆情情感特征在实际预测中能提高股价预测的准确率,可以作为精准预测股价走势的手段。     

σ—可加Fuzzy集上的Fuzzy测度

文[2]在σ-可加 Fuzzy 集上提出了可加 Fuzzy 测度的概念,得到了许多与经典测度一致的很好的结果,但在实际问题中往往会出现非可加的情况,本文研究了σ-可加 Fuzzy集上非可加测度(即 Fuzzy 测度)的结构待征及其性质,并说明文[3]中的绝大多数结果是本文的特殊情形。     

用最小均方误差对数短时谱幅值估计法增强语音信号

本文主要研究语音增强系统在短时频域内,以对数最小均方误差作为语音幅值估计的准则.对含噪语音进行消噪处理。首先推导了公式,并从理论上作了分析研究.在此基础上作了大量实验,与类似的最小均方误差短时谱幅值估计法(MMSE STSA)作了性能比较.实验结果表明,由MMSE LOG-STSA增强方法得到的语音输出的质量优于由MMSA STSA方法得到的质量.语音的失真度和清晰度均有显著改善,同时大大降低了语音中的“音乐噪声”.