基于字形与语音的音译单元对齐方法

为了解决仅采用基于语音或基于字形的音译方法造成的误差过大问题,以汉英音译为主要研究对象,运用统计与规则的理论思想,提出融合基于语音和字形的音译单元对齐方法,设计了4个实验,与传统方法进行对比。实验结果显示,该方法能够很好地提高机器音译的准确性。     

基于概率模型的汉语和越南语的人名音译方法

利用概率模型训练、学习得到基于字形的汉越音译知识,实现汉语和越南语的人名音译。音译方法简单有效,在汉译越上效果尤为显著,准确率达到97.41%。     

基于改进的隐马尔科夫模型的词性标注方法

针对隐马尔可夫(HMM)词性标注模型状态输出独立同分布等与语言实际特性不够协调的假设,对隐马尔可夫模型进行改进,引入马尔可夫族模型。,该模型用条件独立性假设取代HMM模型的独立性假设。将马尔可夫族模型应用于词性标注,并结合句法分析进行词性标注。用改进的隐马尔可夫模型进行词性标注实验。实验结果表明:与条件独立性假设相比,独立性假设是过强假设,因而基于马尔可夫族模型的语言模型更符合语言等实际物理过程;在相同的测试条件下,马尔可夫族模型明显好于隐马尔可夫模型,词性标注准确率从94.642%提高到97.126%。     

基于模拟退火算法的敏捷化制造单元重构方法

根据单元重构的一般定性准则，提出了两个定量指标，有效地对单元重构目标进行了量化．根据这两个定量指标，构造了单元重构的目标函数，从而将单元重构问题改造成了一个多目标组合优化问题，并采用了模拟退火方法进行求解．克服了其他方法不一定有解以及受初始条件限制很大等问题．     

基于作业路径网络模型的制造单元重构算法

动态多变的制造环境对制系统的自适应性提出了越来越高的要求，传统的基于成组技术的静态制造单元组织方式不能适应未来敏捷制造的需要，该文基于制造作业的网络模型，从缩短作业处理时间的角度出发，提出了一种启发式制造单元重构算法，并给出了应用实例。     

一种基于Laplace谱的形状匹配算法

提出一种基于谱图理论的形状匹配算法.首先在表示形状的离散点集上构造待匹配形状的Laplace矩阵,根据此矩阵的特征向量确定初始匹配关系,然后利用Viterbi算法将形状自身的结构特性(邻接性和弯曲能)融入求解过程,获得形状间的匹配关系.比较实验表明该文算法具有更高的匹配精度和鲁棒性.     

基于单元输入输出模型控制系统故障树自动建造的一种方法

在已有控制系统故障树的自动建造方法的基础上,提出一种基于单元输入输出模型的自动建树方法．通过对系统组成单元的故障模型和输入输出变量间偏差的传输增益分析,建立单元输入输出模型,并建立了相应的数据库,对数据库搜索建立故障树．给出了一种自动识别控制环的算法．本文给出的故障树建造方法,不仅能较好地解决复杂控制系统的建树的开放性和可移植性,而且自动化程度较高．     

基于蚁群算法和遗传规划的跨单元调度方法

针对运输能力受限的跨单元调度问题,提出了一种基于蚁群算法与遗传规划的超启发式算法.通过蚁群算法搜索合适的启发式规则,并且利用遗传规划生成可以适用于问题模型的启发式规则,用以扩充规则集;同时引入时间窗的概念,用来决策每个小车运输时的等待时间.实验表明,提出的算法可以搜索出优质规则,并且通过遗传规划很大程度上改善了候选规则集,提升算法性能.同时时间窗策略的采用可以提高小车的利用率以及最小化总加权延迟时间.      

基于图像拼接的室外环境地面特征地图创建

为获取基于地图匹配的定位算法所要求的环境地图,提出了一种室外环境下基于图像拼接的地面特征地图创建方法.创建过程分为环境探索以及离线地图生成.在环境探索中,手动控制机器人在环境中漫游,实时保存有关的传感器数据,如GPS、里程计以及视频数据.在离线地图生成中,针对传感器误差导致地图不精确的问题,采用了地图分块存储方式以及基于图像拼接的优化算法来提高地图精度.仿真及实验证明了该地图创建方法的有效性.     

基于全局优装法的共轴光学系统装调研究

以共轴光学系统中圆柱形零件圆环形装配平面为研究对象,研究了装调中多零件对接时基准轴的角偏误差传递与补偿原理.首先分析了共轴光学系统的实际装调方法和典型定中心基准轴传递路径.然后基于误差测量和最小二乘法,确定拟合圆环形装配平面方程.运用几何变换理论得到精确描述单个零件底面和顶面的角偏误差的变换矩阵,以及两零件装配时结合面上两坐标系间的变换矩阵,建立了多零件装配时始末法线角偏误差与相对装入角度的显式函数关系.针对不同类型的定中心基准轴传递路径,采用不同的遗传算法方案实现了对始末法线角的优化,提出了求解相对装入角度允许误差的方法.最后提出了一种基于全局优装法的共轴光学系统装调方法,并以某共轴光学系统为例,验证了本文方法的可行性与实用性.     

基于改进包络相关法的ISAR成像包络对齐

针对现有包络对齐方法存在对齐精度较低的缺点,该文在包络相关法的基础上,利用Fourier变换的频域移位性质,提出了改进的包络相关法.该方法在常规包络相关法的基础上进行几次迭代,显著地提高了包络对齐的精度.仿真数据和外场实测数据的处理结果都表明,该文方法能显著改善逆合成孔径雷达(ISAR)的成像质量,且运算量增加不多.     

基于神经网络的字母识别方法研究

利用Hopfield神经网络联想记忆的功能,对有噪声干扰的字母进行识别。     

首字母连击的汉字输入法

提出了首字母连击的汉字输入法,在这种方法中,对由两个字母组成的复合字母首字母连击两下,对由三个字母组成的复合字母的首字母连击三下,从而,可以十分容易地输入汉字.     

基于渐近神经网络的汽车前轮定位参数反求

利用ADAMS/CAR软件建立了包含轮胎、橡胶衬套的双横臂扭杆独立悬架和转向系统的动力学模型,分析了前轮定位参数对汽车转向力矩的影响,利用渐进的神经网络方法建立前轮定位参数和转向力矩的关系.结果表明:采用渐进神经网络方法反求得到前轮定位参数能够很好满足预先设定的转向力矩要求.     

基于GPS的山区农村公路线形安全改进方法

针对山区农村道路线形和路侧危险系数高的问题,利用GPS定位技术采集道路中线、边线和路线地形地貌信息,结合现有的交通设施布置情况,评价各危险路段的安全等级,根据危险性质进行安全分类. 从安全角度提出了最优的路线改进方法和交通安全设施设置方法,并基于GPS对山区农村道路的交通车辆进行定位和测速,对改进后的路况安全状况进行了整体评价. 结果显示,人与车的行车安全系数得到显著提高.     

基于智能蚁群算法的双序列比对方法

序列比对是生物信息学中一项重要的基础性研究课题。提出了一种基于全新的信息素改变策略的智能蚁群算法,该算法利用历史最优信息来更新信息素,避免出现早熟现象,加速算法的后期收敛。实验表明该方法是有效的和可行的。     

一种改进的基于相似度的本体映射方法

本体映射是解决本体异构的通用方法.发现来自不同本体的元素间的关系的过程可以转化为它们之间的语义相似度的计算, 本文从名称、结构、实例、属性四个方面改进相似度计算方法,并给出融合的相似度计算公式,通过实验说明新相似度计算方法在实际应用中是有效的.