渡边淳一《失乐园》中的差异性书写

渡边淳一名作《失乐园》中，男女主人公有着种种差异性。这种差异性书写，不仅仅是日本当代社会现实的写照，也使久木与凛子的互动充满意趣，使其对现代社会残酷性的反思与对绝对爱的呼唤更为深邃与广博，使久木与凛子，男性与女性两种个性主体的主体性与价值同时得到确认，而这种差异性的书写却并不僵化。     

基于SAMME+ResNet的多相码信号识别方法

针对传统多相码信号识别方法在低信噪比情况下分类精度不高、类识别率不均衡和识别方法不具有通用性的特点,提出了一种利用集成学习中的多类指数损失函数逐步添加模型(stagewise additive modeling using a multi-class exponential loss function, SAMME)算法和残差神经网络(residual neural network, ResNet)的多相码信号识别方法。通过仿真实验对5类多相码信号进行了分类识别,验证了模型的有效性,分析了不同数量基学习器对模型的影响,最后与传统分类方法进行了对比。仿真结果表明,在信噪比低于6 dB的情况下,所提方法相对于单个残差网络提高了约10%的分类精度,同时缩小了类之间识别率的差距,相对于常用的分类方法也有很大的优势。     

协同虚拟维修过程中的虚拟人体维修操作控制

针对操作人员难以在有限的光学运动捕捉设备捕捉范围内自由运动的问题,开展了协同虚拟维修过程中的虚拟人体维修操作控制研究。基于光学运动捕捉设备对操作人员的下肢动作进行捕捉,根据实时识别结果控制虚拟人体进行大范围运动。针对维修操作过程中的虚拟人体手部运动控制,分析了虚拟人体的手部交互过程,提出了一种基于动态贝叶斯网络的维修操作智能辅助方法。以某液压缸协同式虚拟维修操作仿真平台为例验证了方法的有效性。该方法实现了对虚拟人体维修操作过程的有效控制,具有实时性好、交互性与感知性强等优点。     

利用联合特征参数的卫星单混信号调制识别

针对卫星通信中常见的单-混二进制相移键控(binary phase shift keying, BPSK)、正交相移键控(quadrature phase shift keying, QPSK)、8进制相移键控(8 phase shift keying, 8PSK)、16进制正交幅度调制(16 quadrature amplitude modulation, 16QAM)信号调制识别问题，本文基于不同信号的累积量差异和方谱特性，充分利用累积量和谱线特征并构造合理的特征参数，最终构建决策树分类器，实现了这些信号的调制识别，并有效实现了混合QPSK和混合8PSK信号的识别。实验表明，该算法能够实现高斯白噪声条件下的单-混BPSK、QPSK、8PSK、16QAM信号的分类。当信噪比大于6 dB时，除混合QPSK和混合8PSK信号外，其他信号的调制识别率能达到98%,当信噪比大于10 dB时，混合QPSK和混合8PSK信号的调制识别率能达到92%。与现有算法相比，识别率更高，由此证明所提算法的有效性。     

由“气韵生动”谈审美活动的符号化显现

审美活动的抽象性特质集中体现在其特殊的形式化特征的显现上。而作为形式化内涵的载体，“符号”的特殊地位就愈发凸显出来。“气韵生动”，这个诞生于我国传统绘画技法当中的审美标尺，就是形式之美的高级实现表述，其可指的对象早已超出绘画的范畴。关于其自身信息传递方式及与我们主体融合对话所呈现出的审美体验的探究，具有非常重要的意义。     

一类高阶自共轭微分算子谱的定量分析

定量研究了一类高阶自共轭微分算子的谱,得到了这类算子的本质谱充满了正实轴,而在负半轴上只有离散谱.     

基于HTK的佤语特定人孤立词语音识别

佤语是云南省西南部的一种跨境语言,构建佤语语音识别系统对国家安全、跨境文化交流和经济贸易都有着重要的意义.基于HTK平台,针对1 860个佤语常用词进行特定人孤立词语音识别.语音语料来源为录音棚和田野录音,语音规模录音棚男性2人、女性2人,田野录音男性3人、女性2人,每人每个词发音5遍,总的语料数量为83 700条.实验结果表明,对于上述的语料,进行的基于HTK的佤语特定人孤立词语音识别正确率在92%以上.     

一种由三角模所诱导的粗糙集间的相似性度量方法

给出两粗糙集间一种新的相似度计算方法,并将其应用到模糊模式识别问题中,通过算例说明这种方法的可行性和有效性.     

基于模式识别的电力设备评级管理系统设计

结合电力系统设备数量多、规格多、差别大的特点,提出了基于模糊控制理论的模式识别电力设备评级管理方式,以此来解决在设备管理过程中的随机性和不确定性问题,人为因素大大减少,并用Visual C++编程,设计了设备的评级支持软件.     

基于时间序列分析的独居老人活动量研究

为解决独居老人日常生活的监护问题, 提出一种基于时间序列分析与模糊模式识别的独居老人活动量研究方法。该方法将独居老人的日常活动量作为对独居老人生活状况监测的有效指标, 并利用时间序列分析对活动量时间序列建立预测模型, 利用模糊模式识别法鉴别活动量监测值与活动量预测值之间的差距, 当两者之间的差距超过正常范围时, 将预警信息反映给老人的监护人, 以便监护人对老人的生活状态是否异常予以关注。实验结果表明, 该方法对老人异常状态的识别准确率为96. 97%。从而为老人生活状况的研究提供了一种新的方法和途径。