基于改进四元数阻尼误差模型的SINS初始对准算法

针对传统捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system, SINS)四元数非线性误差模型存在坐标系不一致的问题, 对姿态误差模型和速度误差模型进行改进, 将误差矢量统一投影至计算导航坐标系下。此外, 引入全球定位系统阻尼信息, 在阻尼SINS解算基础上, 结合四元数无迹估计器提出了一种改进四元数阻尼误差模型对准算法, 可应用于系泊状态下的SINS初始对准。仿真和车载试验结果表明, 在不同的大失准角下, 该改进算法相比传统四元数阻尼误差模型对准算法和欧拉角阻尼误差模型对准算法, 具有更好的对准精度、收敛速度以及稳定性。     

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.     

基于生物信息的未知二进制协议聚类方法

协议聚类是协议逆向工程技术中非常重要的一步，针对二进制协议更加透明且满足的协议种类更加广泛的特点，提出了一种基于基因和蛋白质生物信息的二进制协议聚类方法，能够从原始序列角度对大量协议直接进行聚类.本文方法首先将原始二进制报文转化成四进制基因形式，使用快速聚类方法计算碱基两两组合的k-seed值生成距离矩阵，并用UPGMA计算最小距离生成树得到初始分簇；其次，将每一簇四进制协议报文转化成十六进制蛋白质链，得到序列更有语义的方式并采用基于改进mBed算法的聚类方法将其进行高精度聚类.通过对已知和未知协议单纯和混合场景下的测试表明，该方法能够对二进制协议实现高效并且高准确率的聚类，具有较高的应用价值.     

词与短语的模糊界限分析

词与短语的模糊界限表现为两种现象:某一语言形式不是典型的词或短语,出现了“中间地带”;在发展过程中,语言形式在词与短语间变化,转化期间的跨越界限是模糊的。从结构讲,词(主要是复合词)和短语的概念结构有共同之处,都有核心成分与边缘成分,但也有不同之处。可从概念的三个主要功能入手,分析词和短语在归类、推理和叠加方面的不同表现,来确定某一语言成分的属性。     

S12交换机EC7.4版用户分组

从源的分析、字冠分析、任务单元定义3个方面,阐述了S12交换机EC7.4版的用户分组问题。     

基于图像欧氏距离流形降维的端元提取算法

由于多重反射和散射,高光谱图像中的混合像元实际上是非线性光谱混合传统的端元提取算法是以线性光谱混合模型为基础,因此提取精度不高针对高光谱图像的非线性结构.本文提出了基于图像欧氏距离非线性降维的高光谱遥感图像端元提取方法该方法结合高光谱数据的物理特性,将图像欧氏距离引入局部切空间排列进行非线性降维以更好的去除高光谱数据集中冗余的空间信息和光谱维度信息,然后对降维后的数据利用寻找最大单形体体积的方法提取端元.真实高光谱数据实验表明,提出方法对高光谱图像端元提取具有良好的效果,性能优于线性降维的主成分分析算法和原始的局部切空间排列算法.     

基于文献计量的中文科技新词探讨

文章以中国知网的中文学术文献数据库为基础,利用词频统计,结合时间参数,对中文科技新词做了探讨。文章认为,高被引论文的关键词包含了专业领域的重要中文科技名词。统计结果表明,大部分高被引论文为基金论文。由于基金论文在全部论文中所占比例较低,因此,不需要考虑全部新论文,只要对其中基金论文的关键词做词频统计,就有助于发现大部分重要中文科技新词。这样,既减少了工作量,也减少了盲目性。此项工作对科研工作者和术语工作者有一定帮助。     

构建网络工程专业双语教学课程体系

提出了普通高校网络工程专业构建双语教学课程体系的新思路,针对同一教学对象,渐进地、不间地断实施双语教学,使其贯穿整个本科学习阶段.推动双语教学可持续发展,使其真正成为培养国际化复合型人才的有效手段.     

HTK参数对普米语孤立词识别率的影响

普米语是一种无文字的少数民族语言,目前已处于濒危状态,建立语音语料库及开展语音识别研究是保护和传承普米语的重要手段.基于HTK的语音识别中,参数的选取对不同语言的识别率有很大的影响.针对MFCC维数、HMM状态数及GMM个数这3个参数对普米语的识别率进行研究,结果表明:普米语语音识别的最佳MFCC维数为13维,最佳HMM状态数为8个,最佳GMM个数为3个.     

俄英医学同义术语的类型划分及英俄、汉俄医学词典编纂启示

同义现象是术语学界长期关注的热点问题,也是当代极具现实意义和有争议的问题。术语的同义现象是建立在表达同一个专业概念的不同术语单位基础上的一种语义关系。通过对医学各领域同义术语(主要是俄语和英语)的分析和描写,划分同义术语的类型,确定现代医学术语的特点,进而发现现代医学双语(主要是英俄、汉俄)词典中暂时还缺乏关于在术语系统功能化条件下使用某一同义术语的相关信息。因此,英俄、汉俄医学词典应对同义术语做相关的信息标注,以帮助使用者选取某一具体医学领域最适合的同义术语。