三维超声阵列风速风向测量方法

针对传统时差法测风精度受超声波传播时间测量精度直接影响的问题,提出了一种基于空间超声波传感器阵列及波束形成算法的三维风参数测量方法。使用一种新的一发多收的空间超声波传感器阵列结构,利用波束形成算法空域滤波,实现了增强期望信号、抑制干扰、提高测风精度的效果,仿真实验结果表明:在信噪比为5 dB时,所提方法几乎能达到100%的测量成功率,且信噪比越大,测量成功率越高,均方根误差越小。搭建了硬件实验平台对所提测风方法进行实验验证,结果表明:在允许结构误差和设备误差的前提下,所测风洞中的风速为6.363 7 m/s,与机械式测风仪所测结果6.443 m/s仅相差0.079 3 m/s,初步验证了所提方法的工程可行性。所提方法可为测风方法的探索提供一种新思路。     

科学规划物理教学中的能力培养

根据教育目的和要求,结合中学物理教学实践,应科学规划物理教学中的能力培养,从而提高学生的能力。     

面向微博用户的消费意图识别算法

利用迁移学习的方法, 融合京东问答平台数据与少量已标注的微博数据构建训练集, 提出一种基于注意力机制的双向长短期记忆神经网络(Attentional-Bi-LSTM)模型, 用于识别用户的隐性消费意图。针对显性意图识别问题, 提出一种结合TF-IDF (term frequency-inverse document frequency)与句法分析中动宾关系(VOB)的消费意图对象提取算法。实验结果表明, 通过将迁移京东问答平台的数据与微博数据相融合, 可以有效地扩充训练集, 在此基础上训练的神经网络分类模型具有较高的准确率和召回率; 融合VOB和TF-IDF的显性消费意图对象提取方法的准确率达到78.8%。