民航术语的特征及汉译策略

民航专业文本中的术语是翻译的难点,不规范的翻译往往会导致民航术语译名的混乱。民航术语中频繁出现缩略词、次科技词和合成词,在翻译时,需要根据术语的特征和具体的语境选择合适的翻译方法。民航文本专业性强,术语涉及的领域广,译员需要具备一定的专业背景知识,运用灵活的汉译策略,才能把握住术语的真实含义,做出专业、准确的翻译。     

双重障碍物对开闸式异重流运动特性的影响

异重流现象广泛存在于自然环境和水利工程中。现实工况中，底床设置障碍物是抑制异重流侵袭的有效手段，因此研究障碍物对异重流运动特性的影响具有实际工程价值。采用开闸式异重流实验，对比不同障碍物间距及高度对异重流最大扩散高度、头部速度等方面的影响，从而得到双重障碍物最优工程布置方案；分析异重流在障碍物上下游区域的速度剖面及其越过障碍物时的涡度场；对比无障、单一障碍物、双重障碍物工况对异重流掺混系数的影响。结果表明，双重障碍物最优布置方案为第一障碍物高于第二障碍物，障碍物间距要尽可能大，但应保证异重流遇到第二障碍物之前未恢复典型头部形态；在双重障碍物上游区域，异重流速度剖面出现畸变，畸变范围大致与障碍物等高，主流速度衰减明显，在障碍物下游区域，完成形态重塑的异重流，其速度剖面均存在明显的壁面区和射流区；相对于无障和单一障碍物工况，流经双重障碍物的异重流厚度明显变小；越障前后，异重流掺混系数呈现“M”型分布，越过第二障碍物后异重流的掺混速率明显大于第一障碍物。结果可为防治异重流灾害及保证水利工程安全等领域提供参考。     

基于动静结合的单一背景目标检测方法

本文通过研究目标在单一场景条件下的成像特点与背景图像特征,提出一种基于动态特征、静态图像特征结合的单一背景目标检测算法框架模型。然后,通过分析算法模型对目标特征凸显的两种策略模式,分析其突出特征。最后,结合背景抑制分割方法,实现背景中目标的自适应溢出。     

数据不完备下基于特征识别的公交客流短时预测

识别公交客流特征是提高短时预测质量的关键。但由于设备故障、数据收集受限等原因,客流数据属性往往是不完备的,这给特征识别和客流预测带来了挑战。文中以缺少乘客属性数据的长沙市104路公交卡数据为样本,利用卡号与出行时间的关联性识别乘客出行频次,以此作为区分出行特征的变量,将客流总集划分为不同的特征子集,依据子集规模、方差确定变量最佳取值,推断客流特征。与直接预测客流总集相比,文中为每类子集建立季节性差分自回归滑动平均(SARIMA)模型分别进行预测,整合后得出的样本外平均绝对误差改善了36.11%,依据乘客出行特征建立的预测模型拟合度为0.95,可有效识别公交客流特征。     

基于多级深度特征与随机游走的显著性检测

为了解决图像显著性检测中传统方法特征学习不全面、复杂场景下显著区域凸出不明显的问题,提出了一种基于多级深度特征和随机游走的显著性检测算法。首先,利用全卷积神经网络,结合深层和浅层卷积特征信息对图像进行多级卷积深度特征提取;然后,对图像进行超像素分割,将提取的深度卷积特征分配给相应的超像素,构建特征矩阵;最后,通过正则化随机游走排序模型生成最终的显著图。在ECSSD和DUT-OMRON数据库上的实验结果表明,与6种具有代表性的显著性检测算法相比,文中算法的准确性和F值具有一定的优势。     

货运O2O平台有时间窗同城零担集货匹配优化决策

零担集货业务的供需匹配和路线规划问题是同城货运020平台面临的发展难点.本文站在平台的角度,同时考虑司机和客户的实际需求,引入单位订单处理时间窗的概念,提出操作性较强的零担集货预匹配优化策略,突破传统逐级推送模式的思维局限,充分考虑需求和运力的属性-时间-空间分布;其次综合考虑客户OD点对、订单时间窗、以及司机工作时间窗、起终点、车辆容量限制等因素,在不考虑拒绝订单的条件下,以最小化服务总成本为优化目标,构建单位订单处理时间窗内某区域的半开放式多车场的带取送货和时间窗的车辆路径优化模型.最后针对模型特性采用改进的遗传算法进行求解,并选取卓集送公司某市某区某单位订单处理时间段(高峰期)连续60天的实例数据进行实证分析.研究结果表明,改进遗传算法的求解质量明显高于就近匹配贪婪算法,优化比例平均值为30%,最高达到53%,从而实现司机和客户双方的利益最大化.     

基于高维特征选择的跳频电台细微特征识别

将高维特征用于跳频电台细微特征个体识别具有很大优势,为了增强对跳频电台的分类识别能力,需要增加特征类型和维数,提高特征集的表征能力,但同时会引入大量冗余特征,导致分类器计算时间过长,分类正确率降低。为了降低高维特征集维数,首先采用相关性快速过滤特征选择算法,删除高维特征集中的不相关冗余特征,得到最优特征集。然后利用经过参数优化的支持向量机(support vector machine, SVM)分类器进行训练分类。实验表明,所提算法能够对高维特征集进行合理的降维,提高了SVM的分类器的分类性能,在保证分类正确率的基础上,降低了运算量,提高了跳频电台细微特征识别的时效性。     

石河子121团多年大风特征分析

对1961～2018年石河子121团大风观测资料进行统计分析,结果表明:58年来,石河子121团大风发生频数总体呈逐年下降趋势,下降系数为0.0 183次/年。4～7月石河子121团大风发生次数较高,11月到次年3月没有出现过大风。石河子121团大风的日变化特点是:大风多出现在13:00以后,下午19:00左右减少,16:00～18:00是大风出现次数最多的时段,并且风向以西北风居多。石河子121团大风的天气特征主要有三种:冷锋过境型大风、动量下传型大风和热力对流型大风,其中以冷锋过境型大风出现次数居多,约占大风总数的82%。最后提到大风预报的着眼点和防御大风的对策措施。     

基于免疫遗传优化支持向量机的普米语孤立词语谱图分类

基于免疫遗传优化支持向量机的普米语孤立词语谱图分类方法,首先利用短时傅里叶变(STFT)生成普米语孤立词语谱图;其次,提取普米语孤立词语谱图的二值特征;最后,利用免疫遗传优化支持向量机实现语谱图的分类.实验结果表明:普米语孤立词语谱图分类预测准确率为88%～91%.基于免疫遗传优化支持向量机的语谱图分类比基于语音信号分类效果更好.