基于语料库的名词短语识别方法

名词短语识别是自然语言处理领域的非常重要的子任务。利用最大熵法（ME）、支持向量机法（SVM）和隐马尔可夫模型（HMM）3种有代表性的统计方法对汉语文本进行名词短语识别，并对实验结果进行比较分析。结果表明HMM法在封闭测试中优势明显，SYM法在小样本模式的开放测试中表现良好，而最大熵方法在两种测试中的识别结果均比较理想。分析表明，HMM方法侧重应用在与线性序列相关的现象上；SVM方法适用于有限的汉语带标信息的分类问题；而最大熵方法特别适用于把不受限的文本特征加入统计模型中的情况。     

预测自适应Gauss混合模型线谱频率的量化

为了实现高质量低速率的语音编码,提出了高效线性预测Gauss混合模型(Gaussian mixture model,GMM)线谱频率参数量化算法(LP-GMM-LSFQA)。线谱频率(linear spectral frequency,LSF)参数先去均值,经过一阶线性预测,得到残差信号,将残差用协方差矩阵为对角阵GMM量化算法进行量化。在此基础上,利用反量化后参数自适应更新GMM的加权系数和均值,进一步提出了预测自适应GMM-LSF量化算法(LP-AGMM-LSFQA)。实验表明:LP-GMM-LSFQA在20 b/帧时量化性能超过预测分裂矢量量化22 b/帧时的量化性能,节约2b/帧;LP-AGMM-LSFQA量化性能优于LP-GMM-LSFQA。     

矩阵式变换器在非正常工况下的补偿控制

为了保证矩阵式变换器在电网电压非正常工况下安全稳定运行,提出一种基于间接空间矢量调制的前馈补偿控制策略。通过检测电网电压,计算出虚拟直流电压,并根据其变化实时地调节空间矢量调制系数。在样机上进行了实验验证。相比于无补偿的情况,采用前馈补偿策略后矩阵式变换器在电压不平衡时其输出电流的谐波含量减少超过45%,而在电压跌落时输出电流仍能维持正常运行时的幅值。结果表明:本方法有效地改善了矩阵式变换器在电网电压非正常工况下的输出性能,并减小了非正常工况对负载设备的不利影响。     

抑制共模电压的不对称NZPWM技术

为了抑制共模电压,消除死区效应导致的共模电压尖峰,提出一种可通过软件实现的不对称无零矢量脉宽调制技术。在对已有技术进行分析的基础上,调整了开关次序,并对有效矢量的作用时间作了限制。利用不对称的矢量合成算法,弥补最小作用时间限制导致的电压畸变。实验结果表明:该算法可以完全消除死区效应导致的异常脉冲尖峰,从而将共模电压幅值抑制到普通算法的1/3。因此,该方法具有较好的有效性和实用性。     

图像索引和相关反馈在RBIR中的应用

图像索引和相关反馈是改进基于区域的图像检索(RBIR)的2种有效的方法.本研究在图像索引方面采用随机局部搜索(RLS)算法对图像上的区域进行聚类,并引入倒查文件技术对图像库进行索引;在相关反馈方面,采用基于支持向量机的相关反馈算法来改善检索结果,并提出了一种新的核函数使该算法更适宜基于区域的图像表示.在海量图像数据库上的实验结果说明了该算法的有效性.     

Comparing the biological coherence of network clusters identified by different detection algorithms

Protein-protein interaction networks serve to carry out basic molecular activity in the cell. Detecting the modular structures from the protein-protein interaction network is important for understanding the organization, function and dynamics of a biological system. In order to identify functional neighbor- hoods based on network topology, many network cluster identification algorithms have been devel- oped. However, each algorithm might dissect a network from a different aspect and may provide dif- ferent insight on the network partition. In order to objectively evaluate the performance of four com- monly used cluster detection algorithms: molecular complex detection (MCODE), NetworkBlast, shortest-distance clustering (SDC) and Girvan-Newman (G-N) algorithm, we compared the biological coherence of the network clusters found by these algorithms through a uniform evaluation framework. Each algorithm was utilized to find network clusters in two different protein-protein interaction net- works with various parameters. Comparison of the resulting network clusters indicates that clusters found by MCODE and SDC are of higher biological coherence than those by NetworkBlast and G-N algorithm.     

基于支持向量机的车型分类的设计

基于支持向量机的车型分类的设计思路是通过视频采集获得车辆图像,对车辆图像进行图像预处理和特征提取后,得到分类器所需数据特征,而后采用支持向量机和二元决策树对车型分类。采用三个支持向量机的分类器和二元决策树相结合对特征数据进行分类识别,最终实现了车型分类。通过利用Libsvm(SVM模式识别与回归的软件)进行实验,取得了较好的分类效果。     

慢病毒载体研究进展

慢病毒作为一种特殊的逆转录病毒,与通常使用的逆转录病毒载体和腺病毒载体比较,具有可感染分裂细胞及非分裂细胞、转移基因片段容量较大、目的基因表达时间长、不易诱发宿主免疫反应等优点,已成为当前基因治疗和转基因动物中载体研究的热点。近年来对其基础生物学特性、载体改造及其应用等研究均取得了较大进展。本文就慢病毒载体及应用方面的研究进展作一综述。     

一种改进的基于Sobol序列的快速线积分卷积法

为提高快速线积分卷积法（Sobol-FLIC）的计算效率和流线的覆盖率，提出了一种改进的基于Sobol序列的快速线积分卷积法。计算结果表明，与一般的快速线积分卷积法相比，改进后的算法计算效率提高了约10%，同时可以产生稀疏纹理和密纹理，并且采用二次LIC法对图像进行后处理提高了可视化效果。在Matlab环境中，该算法与几种基本算法（LIC，FLIC）的可视化效率、计算固定数目流线的可视化结果和图像覆盖率的比较结果证实了其优越性。     

变频防爆绞车电控装置的研制

在分析防爆绞车现状的基础上,阐明变频绞车电控装置的必要性。提出了一种基于空间矢量的PWM(Pu lseW idth M odu lation)算法的全数字化变频器,对空间矢量脉宽调制的理论进行了简要的介绍。该变频器主要由主回路和控制电路两部分组成。控制电路采用数字信号处理器TM S320LF2407以硬件的形式实现SVPWM(Space V ector Pu lse W idthM odu lation)波的输出;主回路中采用智能功率模块DYNEX作为功率器件。经在500 kW交流电机上实验,结果令人满意。