基于深度学习的Stack Overflow问题帖分类方法

针对基于正则表达式和传统机器学习的分类方法分别存在模式手工提取困难和性能瓶颈的问题, 提出一种基于深度学习的问题帖分类方法, 采用深度文本挖掘模型TextCNN和融合注意力机制的TextRNN构建分类模型. 实验结果表明, 基于深度学习的方法在多数问题目的类别上的分类性能优于已有基准方法, 且使用的Adam优化器优于SGD优化器, 使用Glove预训练的词向量优于使用随机生成的词向量. 该方法以提问目的对帖子进行分类, 可为分析Stack Overflow(SO)上的帖子讨论主题增加新维度.     

基于表面肌电信号的绝缘手套法带电作业人员上肢肌肉疲劳分析

绝缘手套法是配网带电作业的主要作业方式,为获取穿戴绝缘手套的带电作业人员上肢肌肉的疲劳特性及其诱发的肌肉骨骼系统疾患(work-related musculoskeletal disorders,WMSDs)的风险,开展了基于表面肌电信号(surface electromyogra-phy,sEMG)的绝缘手套法带电作业人员上肢肌肉疲劳评估研究.针对配网绝缘手套法的典型作业工况,搭建了绝缘手套法带电作业上肢的sEMG试验平台,采集受试者上肢(右手)各目标肌肉在是否穿戴绝缘手套下的sEMG信号;基于时域特征参数积分肌电值(integrated electromyography,IEMG)、均方根值(root mean square,RMS)及频域特征参数平均功率频率(mean power frequency,MPF)、中位频率(median frequency,MDF)对绝缘手套的上肢肌肉疲劳特征进行评估;基于支持向量机(support vector machine,SVM)构建了带电作业人员上肢肱桡肌疲劳状态识别模型.结果表明:穿戴绝缘手套作业时各目标肌肉更容易进入疲劳状态;穿戴绝缘手套作业时,作业人员上肢部位的肱桡肌、肱二头肌、肱三头肌、三角肌的疲劳程度依次递减,与仿真计算的分析结果一致;sEMG时域特征参数IEMG、RMS对作业人员上肢肌肉疲劳的表征效果要优于频域特征参数MPF和MDF;带电作业人员上肢肱桡肌疲劳状态识别模型总体平均准确率为86.56％,能有效识别上肢肱桡肌肌肉疲劳状态.     

基于改进灰狼算法的粒子滤波算法研究

针对传统粒子滤波算法易出现粒子贫化与权值退化现象和为了实现对非线性系统较为准确的状态估计,通常需要大量粒子的参与的问题,提出了基于改进灰狼算法的新型粒子滤波方法,该算法用粒子表征灰狼个体,模拟狼群捕猎的过程,使粒子向后验概率的高似然区域移动,提高粒子分布的合理性。在灰狼寻优算法中引入了莱维飞行策略,提高灰狼算法的收敛速度;在部分重采样前采用了权值自适应调整策略,增加粒子的多样性。仿真实验结果表明:改进的方法提高了粒子滤波的估计精度、保证了粒子的多样性与粒子分布的合理性、降低了状态估计所需的粒子数量。     

自旋为1的系统的量子非经典性度量

相干态最初在1960年由Klauder和Sudarshan提出.基于此,许多经典性和非经典性的度量被提出. 1971年Radcliffe提出了原子相干态,但基于原子相干态的非经典性度量研究仍然较少.本文利用原子自旋相干态的特征提出一种度量非经典性的方法,并讨论了这种度量的若干性质,例如转动算符作用下的不变性和纯态的非经典性.我们给出了一些计算例子,例如猫态、NOON态和混合态.这种度量只在自旋为1的系统上讨论.这些结果对探索量子非经典性的度量和量子资源理论有一定的意义,也对实验室利用非经典性度量起到积极作用.     

基于梅尔频率倒谱系数和支持向量机的汽车鸣喇叭声识别

使用违法鸣笛辅助执法设备监测城市交通中汽车鸣喇叭事件的发生,可以有效地治理扰民的喇叭噪声,汽车鸣喇叭声的识别方法是其关键.为了准确高效地在交通噪声里识别出汽车鸣喇叭声,采用支持向量机(support vector machine,SVM)作为喇叭声和交通噪声的二分类器,针对汽车喇叭声的谐波特征分布特点,提取其梅尔频率倒谱系数(Mel frequency cepstrum coefficient,MFCC)作为特征向量,并分析MFCC的梅尔滤波器个数及特征维数对识别效果的影响.实验结果表明,通过增加MFCC特征中梅尔滤波器个数及特征维数可以改善识别效果,信噪比越低越明显.     

阶次自适应AR等效电路模型的锂电池SOC滑模观测

基于等效电路模型的一类车载动力电池剩余荷电状态(state of charge，SOC)的估算方法，其估算精度高度依赖于模型精度，模型精度又正比于模型复杂度，以至于难以较好地应用于嵌入式控制单元.提出复杂度相对较低、能够自适应确定最优模型阶次的全新等效电路模型——基于阶次自适应AR模型的车载动力电池等效电路灰箱模型.基于此灰箱模型，给出锂离子电池SOC的滑模观测器设计推导及能观性、收敛性证明.结果表明，本文提出的基于阶次自适应AR等效电路灰箱模型的滑模观测器SOC估算方法(adaptive autoregressive-sliding mode observer，AAR-SMO)具有低模型复杂度、高精度、强鲁棒性及快速收敛等性能.     

团簇Co3FeP异构化反应的热力学与动力学研究

为了寻找团簇Co₃FeP的稳定性、结构和内部作用力等规律，利用密度泛函理论，在B3LYP/Lanl2dz的量化水平下对团簇Co₃FeP进行理论计算，得到5种优化构型，并从化学反应热力学与动力学的角度对其异构化反应中的反应物、过渡态和生成物进行了讨论分析。结果表明，所有构型均为C1对称且构型的空间结构对其熵值有影响；构型的稳定性主要由金属原子与非金属原子所决定，并且在常温常压下构型1^（3）、2^（3）和3^（3）可以稳定存在，是大部分异构化反应的最终产物。因此，在实际材料的开发中，不仅需要注意金属原子与非金属原子之间的作用力以确保构型的稳定性，还应首先考虑对稳定构型1^（3）、2^（3）和3^（3）进行相关研究。     

黄昆先生的科学贡献及其开创的学术传统

 通过对历史文献的耙梳，介绍了黄昆学术成长的历程，回顾了黄昆在固体物理方面的杰出成就，探讨了其创办第一个半导体专业化、建立半导体物理研究基地、形成独特的学术传统等，为发展新中国半导体事业作出的贡献。     

基于支持向量机的典型宽带电磁干扰源识别

由于民航周围电磁环境复杂, 一旦产生电磁干扰(electromagnetic interference，EMI), 就不易被排查, 特别是随机性较强的宽带干扰。对此, 提出一种基于支持向量机(support vector machine, SVM)的干扰源识别方法。通过实时测量干扰信号的频谱数据, 并分析其特点, 选择包络因子、频谱能量、频谱峰值、均值和方差5个特征向量, 用主成分分析法降低数据冗余程度, 最后采用SVM来判断干扰源类型。仿真结果证明, 所提算法能有效识别6类典型机场宽带干扰源, 识别精度可达98.33%。     

基于自适应变异PSO-SVM的APU性能参数预测模型

为提高辅助动力装置(auxiliary power unit, APU)性能参数预测的精度,针对支持向量机(support vector machine, SVM)模型在实际使用中遇到的参数选择问题,采用自适应变异粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法实现对SVM惩罚参数和核参数的优化选择,提出一种基于自适应变异PSO算法优化SVM的APU性能参数预测模型。进一步分析了预测模型不同预测步长对短期预测精度的影响。利用某型APU性能参数数据进行了验证,并与多种预测模型进行了对比实验。实验结果表明,对于排气温度(exhaust gas temperature, EGT)的预测,自适应变异PSO-SVM模型的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)比标准PSO-SVM模型低47%;对于滑油温度(oil temperrature, OT)的预测,自适应变异PSO-SVM模型的MAPE比标准PSO-SVM低29%,为短期APU性能变化趋势预测提供了一定的参考。