最大熵和Brill方法结合识别英语BaseNPs

为了进一步提高基本名词短语(BaseNPs)的识别精度,针对最大熵方法和Brill方法各自的特点,提出基于两者相结合的英语基本名词短语识别算法.该算法是在高准确率词性标注的基础上实现的.在训练和测试两个阶段中,均先采用最大熵方法识别基本名词短语,然后将已具有很高精度的识别结果作为初始标注结果运用于Brill方法中.实验结果表明,此联合算法达到了94%的准确率和召回率,充分融合了最大熵方法和Brill方法的优点,可与基于相同训练和测试语料的目前最理想的英语基本名词短语识别结果相比.     

慢跑鞋的足底压强分析与功能评价

采用德国Novel公司的Pedar鞋垫式(in-sole)足底压力测量系统,对6款适合于健身长跑和中长跑运动员训练或公路比赛所穿的慢跑鞋和1款体操鞋(模拟赤足状态)进行3个速度下的足底压强测量.通过步态周期(TGC)、最大地面反作用力(Fmax)、最大足底压强(pmax)、力量-时间积分值(∫Fdt)以及压强-时间积分值(∫pdt)等参数的分析,对各款运动鞋的功能特性进行了初步评价,建立了初步的评价标准.     

扫描电路引论

本文综述了补偿状态和非线系数曲线中的跳变等有关扫描电路的新论要点。     

基于MMAS的MIMO-OFDM系统上行多用户检测

在多输入多输出-正交频分复用(multiple input multiple output-orthogonal frequency division multiplexing,MIMO-OFDM)系统上行多用户检测(multi-user detection,MUD)中,针对基本蚁群算法(ant colony optimization,ACO)在搜索过程中易出现过早停滞及收敛于局部最优解等问题,提出一种基于最大最小蚁群系统(max-min ant system,MMAS)的MUD新算法.该算法在蚁群每次循环结束后,仅处于最优路径上的单只蚂蚁释放信息素;同时,通过限制每条路径上信息素的取值范围,避免路径间信息素的差值过大,从而使蚂蚁在每次循环时尽可能地选择不同的路径,提高算法的搜索能力.仿真结果表明,MMAS算法能够有效降低蚁群陷入局部最优解的概率,进而提高了检测性能;同时,随用户数的增加,该算法的计算复杂度却远低于最大似然(maximum likelihood,ML)检测算法,因此,该算法能够在检测性能与计算复杂度之间取得较好的折中.     

自然场景文本区域定位

自然场景文本区域定位是场景图像内容分析的重要步骤,文本区域定位能够为后续的文本识别提供便利.从场景文本特性出发,提出了一种基于最大极值稳定区域(maximally stable extremal regions,MSER)、颜色聚类和视觉显著性的鲁棒性文本定位方法.为了尽可能多地提取出潜在的文本区域,分别在灰度图像和彩色图像上采用最大极值稳定区域和颜色聚类来进行连通域的分析.对于得到的候选连通域,利用自然场景文本的显著性特征和少量的先验信息来滤除其中的非文本区域.将保留的文本区域用数学形态学水平膨胀的方法连成文本行输出.显著性评估的引入使得该方法能够减少大量参数的设定.标准数据集上的实验结果表明,在没有额外的训练数据和少量先验信息的情况下,该方法可以获得较好的正确率和召回率.     

最大匹配问题Tile自组装模型

Tile自组装模型凭借其自组装、可编程等特性在解决NP问题方面具有巨大优势.文中提出了一种求解最大匹配问题的Tile自组装新模型,该模型主要由初始配置子系统、选择子系统及检测子系统3大部分构成.新模型中首先设计Tile分子存储问题信息,其次通过Tile分子自组装操作生成最大匹配问题解空间,最后通过Tile检测分子筛选得到最大匹配问题的解.对模型从所需Tile分子种类、计算时间和计算空间3个方面进行性能分析,并通过实验模拟论证了模型的有效性和正确性.     

面向众核处理器的独立调试系统设计方法

基于片上网络(Network-on-Chip,NoC)技术的众核处理器正成为当前高性能处理器的设计焦点.传统的调试系统结构不能很好地应用于众核处理器体系结构,众核处理器中踪迹数据传输、调试事件传播、时间戳同步等方面均面临重大挑战.为解决上述问题,提出一种具有高带宽、低资源消耗的独立调试系统设计方法.该方法通过减少长互连线,提高了调试通道工作频率,以较少的互连线即可实现高带宽传输通道;同时调试组件采用分布式的对称结构,具有良好的可扩展性.在踪迹数据传输结构中,提出了一种带宽平衡的非侵入式踪迹数据导出方法,该方法通过软硬协同方式来配置踪迹通道仲裁的权重值,降低硬件复杂度.在调试事件的传播上,构建了与片上网络拓扑一致的事件传播网络,该网络在易于物理实现的同时具有事件传播延迟低的特点.在时间戳的同步方法上,提出了一种通过软硬件协同的时间同步方式,以很小的硬件代价实现了较精确的时间戳同步.     

面向动态时间弯曲距离的灰关联聚类方法研究

灰色关联聚类是灰色系统分析的重要研究领域.现有的灰关联聚类方法在处理不同长度序列数据时,通常采用补齐或删除数据方式进行处理,增加了系统的不确定性.在动态时间弯曲距离基础上,提出了一种新的灰关联聚类方法,通过计算序列间距离矩阵的最短路径来度量相似程度,最终完成序列的灰关联聚类.该方法无需对序列数据进行人工干预,具有更强的鲁棒性.实验结果表明,在处理不同长度数据序列时,聚类结果更为准确.     

一种连续无创血压监测头带的研究

目前大多数无创血压测量采用的是袖带示波测量法,仪器携带不方便;通过气泵对袖带进行充放气,测量周期长,不能够对人体血压进行连续地测量,考虑研制穿戴式血压测量头带,对人体血压进行无创连续测量.采用高分辨率心电采集芯片ADS1292R采集头部微弱心电信号(electrocardiogram,ECG),同时使用反射式光电传感器在眉骨处采集时间上严格同步的光电容积脉搏波信号(photoplethysmography,PPG).分别定位ECG和PPG的特征点,计算PPG信号传播延迟(pulse wave transit time,PWTT),并和同一时刻血压值进行相关性分析以及回归分析,建立血压测量模型,即可根据PWTT求得血压.对试验者进行实验表明,采用该便携式无创血压检测装置与传统无创血压测量法对比,误差维持在5％以内.该检测头带信号采集均在头部完成,穿戴方便,功耗低,舒适性强,是一种可行的便携无创连续血压监测装置;同时可将检测结果通过蓝牙实时传至用户手机或PDA装置显示并存储,完成长时间动态血压监护.     

连续时间线性切换正系统的稳定性分析（英文）

讨论在平均驻留时间的切换下,连续线性切换正系统的稳定性问题。切换系统的稳定性是切换系统研究的重要内容。在很多实际的应用中,一个切换系统的稳定性的高低直接决定这个系统性能的好坏。如果系统的切换规则是任意的,那么系统的性能会更好。然而,对于一个线性切换正系统,要想使得系统稳定必须存在一个余正李雅普诺夫函数,且函数的微分沿着系统轨迹是负的。所以首先要给出余正李雅普诺夫函数的定义,再结合线性矩阵不等式等知识求出余正李雅普诺夫函数的微分。应用线性切换正系统的一些性质,得到线性切换正系统在平均驻留时间切换下系统稳定的充分必要条件。最后,一个数值例子验证问题的有效性。