基于探针-目标一致关系对英语ECM结构的最简分析

尽管英语中的例外授格结构(ECM)在管约论和早期最简方案中的推导过程并不完全一致,但其分析模式的发展能够集中体现生成句法理论内部的一致性发展趋向。基于Chomsky(2007,2008)的探针-目标一致关系理论,探析含有虚指词there的例外授格结构的生成模式内容:取消标示语-中心语结构图示;虚指词there在spec-vP位置合并;ECM[τto]仅仅具有[EPP]和[Person]特征;及物性实义动词V具有一致性特征和[EPP]特征。     

吡唑类转化生长因子-β受体激酶抑制剂的定量构效关系研究

用分子力学、分子模拟退火动力学、量子化学等方法对转化生长因子-β受体激酶（TβR-Ⅰ）的取代吡唑类抑制剂进行了结构优化．用遗传算法（GFA）并结合多元线性回归方法（MLR）,对该类抑制剂进行了定量构效关系研究,筛选出了影响抑制剂活性的主要因素,建立了定量构效关系方程（QSAR）.结果表明,分子的总偶极矩的Y分量的平方（μy）^2、分子中喹啉环上的氮原子的净电荷QN3、Jurs的相对负电荷表面积RNCS描述等是影响该类化合物抑制活性的主要因素．所得模型对该类化合物关于Tim-Ⅰ的抑制活性有较好的预测效果（R^2=0．834,Rcv^2=0．575,s=0．243,F=13．439）．     

基于可编程主动网络语言的最短路径优先网络模型

提出了基于可编程主动网络语言 (programminglanguageforactivenetworks ,PLAN)网络现有架构 ,以开销 (cost)代替跃点 (hops)记数计算网络路径长度 ,实现最短路径优先 (shortestpathfirst,SPF)路由规则的主动网络模型     

分布评估语言优先关系的一致性、共识性及排序方法

研究了分布语言优先关系加型一致性的性质;定义了两个分布语言优先关系的共识性测度,以此分析各决策者评价结果的共识性程度;最后,给出了基于分布语言优先关系的群决策方法,用以对方案进行排序或择优.     

基于对象-关系的超媒体数据模型

为了有效地实现多媒体地理信息系统 ( multimediageographic information system,MGIS)数据的存储和管理 ,必须设计有效的数据模型。但现有的几种多媒体数据模型( NF2模型、面向对象模型和超媒体模型等 )尚不能满足MGIS数据管理的要求。为此 ,深入分析了现有几种多媒体数据模型的优缺点及其相互关系 ,提出了一种新的、集现有几种多媒体数据模型优点于一体的多媒体数据组织和管理模型 ,即基于对象关系的超媒体数据模型 ( hyper-mediadata model based on object-relation,O-RHDM) ,论述了 O-RHDM的原理和方法 ,并给出了该模型的规范化描述和操作运算的数学定义。该模型已在海南省多媒体旅游信息系统中得到了初步应用     

带误差补偿的GPC对网络控制系统时延的解决

针对网络控制系统(NCS)具有不确定时延的特性，提出了将广义预测控制(GPC)应用于网络控制系统的思想。为了克服模型失配和系统不确定性的影响，基于BP神经网络建立一个误差的预测模型，用误差预测值对输出预测值进行补偿，构成新型的广义预测控制算法，并采用了平滑滤波的加权输入控制律。在网络控制系统中，测试了网络数据传输的随机延迟时间特性，比较了GPC和具有BP网络预测误差补偿的GPC两种控制方法，验证了具有BP网络预测误差补偿的GPC在模型失配时的更好的控制性能。     

东江干流(惠州段)水生生态系统关键物种的优先保护顺序

以东江干流(惠州段)生物调查资料为依据,根据东江干流(惠州段)水生生态系统的食物结构,计算水生生态系统中各类种群的关键性指数,比较各类种群的关键性指数的大小,识别出关键物种;然后在计算每种关键物种濒危系数、遗传损失系数和物种价值系数的基础上得出其优先保护的顺序.结果表明:东江干流(惠州段)水生生态系统的关键物种为鱼类,处于1、2、3和4级保护级别的物种分别有1、3、7和39种;鲤鱼的保护顺序系数最高;四大家鱼亦应作为优先保护物种.     

智能光网络路由算法D-V建模

智能光网络是未来光网络发展的方向,本文主要介绍智能光网络技术中OSPF-TE协议的路由算法D-V建模.     

基于超网络的多模式交通的随机网络加载问题

基于超网络理论构建了城市多模式出行网络模型,同时考虑路径出行时间、换乘次数以及拥挤等影响因素,建立路径的广义费用函数。在此基础之上,重新定义了有效路径的含义。结合图论中深度优先遍历算法与回溯法的思想,提出有效路径的搜索算法,并通过改进的Dial算法实现对城市多模式出行网络上交通流的随机网络加载。最后,利用本文建立的多模式出行网络对算法的可行性和有效性进行验证。结果表明,该算法适用于求解城市多模式出行网络上交通流的随机网络加载问题,并且可以避免原始Dial算法在求解交通分配问题中可能出现的不合理结果。     

n值逻辑系统L*n中广义重言式的计量化研究

基于均匀概率空间的无穷乘积,通过考虑使某一公式的赋值不小于(或大于)ζ(ζ∈[0,1])的那些赋值映射之集在总赋值集合中所占的份额,在n值R0-命题逻辑系统L*n中引入公式的ζ-真度及ζ+-真度概念,从而将重言式的概念进行双重程度化;提出了σ-(ζ-重言式)和σ-(ζ+-重言式)理论;研究了ζ-真度(ζ+-真度)与广义重言式及程度化的广义重言式之间的关系,给出了广义真度推理规则.     

搭接进度网络完工概率分析

在建立搭接进度网络完工概率模型的基础上，分别提出了用MC（Monte Carlo)方法计算搭接进度网络完工概率的步骤和搭接进度网络完工概率的简化分析。实例分析表明，本文方法取得的结果精度较高。     

S-分布时滞随机广义细胞神经网络的均方指数稳定性分析

利用Lyapunov泛函方法和随机分析技巧,研究了S-分布时滞随机广义细胞神经网络的全局均方指数稳定性。给出了稳定性判据。仿真实验验证了结论的正确性。     

自应力钢管混凝土中核心混凝土单轴本构关系

普通钢管混凝土短柱核心混凝土的本构关系不能满足自应力钢管混凝土轴压短柱的计算需要.在已有试验的基础上,补做了12根自应力钢管混凝土短柱轴压试验.首先测量了自应力钢管混凝土短柱在限制条件下的膨胀性能;然后对其进行了轴压承载力试验.通过对37根自应力钢管混凝土短柱轴压试验结果进行分解分析,提出一种适用于自应力钢管混凝土短柱轴压计算的等效单轴本构模型,与传统的混凝土本构关系相比,这个本构关系考虑了自应力水平和套箍系数对核心混凝土的影响,并且具有计算简单、方便的特点.     

不排水条件下黏土本构关系的数值建模

采用数值建模方法建立了不排水条件下黏土的弹塑性本构模型,为不排水条件下土体工程的计算机仿真提供了符合实际的本构方程.通过可视化给出整个应力场中排水与不排水条件下剪应变的三维变形曲面,对比两者发现,无论应力范围还是曲面坡度都存在显著差异;排水与不排水条件下的剪切屈服轨迹基本变化趋势相差不大,但不排水条件下剪应变上升较快;排水条件下的体积屈服轨迹开始稍微向右偏转,然后缓慢地向左偏转,而不排水条件下体积屈服轨迹开始也稍微向右偏转,然后较快地向左偏转.     

关于半群上格林关系的一个来龙去脉的综述

尽管“半群代数系统”的研究始于上世纪初,但是直到1951年,一套格林关系的建立才使得半群（特别是正则半群）的代数理论研究取得了长足的发展。 这充分展示了格林关系在正则半群研究上的有效性。近40年来,为了从正则半群出发扩大半群的研究领域,一系列广义格林关系被建立。鉴于此, 本文将对格林关系的一个来龙和一种类型的推广脉络作一系统综述。这一综述着重于中国人的工作,当然也涉及海外的某些工作。     

基于内联关系的方面级情感分析方法

方面级情感分析 (aspect-based sentiment analysis, ABSA) 旨在预测给定文本中特定目标的情感极性. 研究表明, 利用注意力机制对目标及其上下文进行建模, 可以获得更有效的情感分类特征表达. 然而, 目前常用的方法是通过对特定目标使用平均向量来计算该目标上下文的注意权值, 这类方法无法突出文本中个别单词对于整个句子的重要性. 因此, 提出了一种基于内联关系的方面级情感分析方法, 该方法可以对目标和上下文进行建模, 将关注点放在目标的关键词上, 以学习更有效的上下文表示. 首先使用门控循环单元 (gated recurrent unit, GRU) 对方面信息和句中单词进行融合分布式表达; 然后将分布式表达输入到结合注意力机制的长短时记忆网络 (long short-term memory network, LSTM), 通过查询机制来增加内联关系的权重, 最终得到方面级情感分类. 该模型在公开数据集上进行的实验结果表明, 该方法是有效的, 精确度均超过基线模型.     

基于R树的方向关系表示及方向关系检索

在空间数据库和地理信息系统中，方向关系描述空间数据对象之间的空间顺序关系，构成了重要的用户查询类。然而对方向关系的形成及有效处理所做的工作较少。本文在综合相关知识的基础上，主要讲述二维物体方向关系的定义、基于MBRs表示空间物体间的方向关系以及基于R树对方向关系进行检索三个问题。     

Using Fuzzy Relations and GIS Method to Evaluate Debris Flow Hazard

The study area, located in the southeast of Tibet along the Sichuan-Tibet highway, is a part of Palongzangbu River basin where mountain hazards take place frequently. On the ground of field surveying, historical data and previous research, a total of 31 debris flow gullies are identified in the study area and 5 factors are chosen as main parameters for evaluating the hazard of debris flows in this study. Spatial analyst functions of geographic information system （GIS） are utilized to produce debris flow inventory and parameter maps. All data are built into a spatial database for evaluating debris flow hazard. Integrated with GIS techniques,the fuzzy relation method is used to calculate the strength of relationship between debris flow inventory and parameters of the database. With this methodology,a hazard map of debris flows is produced. According to this map,6.6% of the study area is classified as very high hazard, 7.3% as high hazard,8.4% as moderate hazard,32. 1% as low hazard and 45.6% as very low hazard or non-hazard areas. After validating the results, this methodology is ultimately confirmed to be available.     

Delay-probability-distribution-dependent robust stability analysis for stochastic neural networks with time-varying delay

The delay-probability-distribution-dependent robust stability problem for a class of uncertain stochastic neural networks (SNNs) with time-varying delay is investigated. The information of probability distribution of the time delay is considered and transformed into parameter matrices of the transferred SNNs model. Based on the Lyapunov–Krasovskii functional and stochastic analysis approach, a delay-probability-distribution-dependent sufficient condition is obtained in the linear matrix inequality (LMI) format such that delayed SNNs are robustly globally asymptotically stable in the mean-square sense for all admissible uncertainties. An important feature of the results is that the stability conditions are dependent on the probability distribution of the delay and upper bound of the delay derivative, and the upper bound is allowed to be greater than or equal to 1. Finally, numerical examples are given to illustrate the effectiveness and less conservativeness of the proposed method.     

变时滞非线性细胞神经网络稳定性分析

通过构造新的Lyapunov-Krasovskii泛函和线性矩阵不等式（linear matrix inequatity,LMI）, 研究变时滞非线性细胞神经网络渐近稳定性, 利用牛顿-莱布尼兹公式, 一些参数矩阵表达出系统变量之间的关系。从而得出一个具有变时滞相关的全局渐近稳定性判据, 其扩展并改善了以前文献的结果。 数值及仿真例子验证了结果的有效性。