基于动态自适应语言模型的中文输入系统的设计与实现

首先介绍采用平滑算法构建通用语言模型、领域语言模型和用户语言模型的方法;然后提出了一种模型融合方法,形成了一个动态自适应语言模型.最后,将此模型与输入系统实现技术相结合,实现了一个基于动态自适应语言模型的中文输入系统.实验表明,应用该模型的输入系统不仅降低了平均码长,而且显著提高了首字命中率.     

基于深度神经网络的空气质量预测系统

提出了使用深度栈式自编码模型进行空气质量预测.选择了PM2. 5、PM10等污染物数据作为样本.本模型基于Java平台构建,进行了训练和参数调整,建立了最优的空气预测模型.根据北京市的实验结果表明,该模型具有良好的精度.与支持向量回归(SVR)模型和线性回归模型相比,本文提出的模型具有优越的性能.     

与观测信息相关的n阶隐马尔可夫模型的参数估计

定义了与观测信息相关的n阶隐马尔可夫模型,给出了该模型的结构.研究了该模型的前向算法,并用前向算法计算给定模型下观测序列出现的概率.通过研究该模型的Baum-Welch算法,导出了它的参数重估公式.     

基于RBF神经网络的青霉素发酵过程的模型辨识

分析了目前青霉素发酵过程中存在的问题.基于RBF神经网络的辨识方法,建立了青霉素发酵过程模型.以动力学模型为基础产生教师数据,采用遗传算法对网络进行训练,建立了基于RBF神经网络的发酵过程模型,并进行了仿真实验验证.实验结果表明,该辨识模型对青霉素补料分批培养过程具有实用价值.     

简支梁在移动载荷作用下的主动控制

研究了简支梁结构在移动载荷作用下的振动响应问题.该模型可以作为桥梁有载重汽车通过的简化模型.利用主动控制的有关理论,建立了速度反馈控制模型和位移反馈控制模型.实例结果表明,位移和速度观测器的反馈控制使桥梁模型的振动得到了有效抑制,增加了桥梁模型的安全性.     

标准模型下的代理多重签名的安全性

目的 研究标准模型下代理多重签名的安全性问题.方法 基于Waters签名,拓展了代理签名模型,并利用双线性对提出了标准模型下的代理多重签名模型.结果 根据攻击者可以获得有助于进行攻击资源的多少,把其分为两种类型并给出了相应的形式化定义.随后给出了标准模型下的代理多重签名算法,对标准模型下的代理多重签名的安全性进行了分析和数学证明.结论 在计算性Diffie-Hellman问题困难的假设前提条件下,标准模型下的代理多重签名是安全的.     

经典理想气体模型的信息几何结构及不稳定性

从信息几何的角度研究了经典理想气体模型.探讨了经典理想气体模型的α-几何结构.借助于几何结构,通过测地弧长、体积元以及Jacobi向量场分析了模型的不稳定性.并且给出了模型的Lyapunov指数.      

考虑谐波电流的并网逆变器阻抗模型研究

分布式发电系统挂载了大量的并网逆变器,逆变器侧和电网侧的谐波存在交互作用,会影响系统的稳定性.本文推导了单相双闭环LCL并网逆变器的阻抗模型,分析了考虑非线性因素下的阻抗模型.为提高系统阻抗模型的准确性,在研究系统低频特性的基础上,提出直接将并网逆变器谐波电流引入到并网系统阻抗模型中,建立谐波阻抗模型.利用提出的谐波阻抗模型对多逆变器并网系统进行建模和谐波交互分析.以电路模型为基准,对采用谐波阻抗模型进行谐波分析的结果做了比较.仿真结果验证:谐波阻抗模型具有较高的准确性.     

基于 RBF 神经网络的活性污泥模型的应用

对RBF神经网络模型进行仿真,验证了活性污泥系统的有关规律,表明了模型的有效性.在此基础上,将模型应用于污水处理厂的运行管理和工程设计.在运行管理中分析了模型在预测和运行控制方面的作用和意义;在工程设计中,通过与传统方法比较,显示了在确定反应池容积上的有效性.通过实例,证明了模型在运行管理和工程设计上有效应用所产生的经济效益.     

融入全局信息的局部拟合的活动轮廓模型

提出一种结合局部和全局灰度信息的图像分割模型.该模型通过引入新的控制参数,降低了局部拟合项在局部二值拟合的活动轮廓模型(LBF模型)中的主导作用,同时增加了全局信息在模型中的辅助作用,从而改进了局部二元拟合项.实验结果表明,改进的模型不仅能分割灰度不均的图像,而且提高了轮廓初始化的灵活性.针对一些合成和真实的图像,改进的模型减轻了对轮廓初始化位置、大小及噪声的敏感性,同时加快了曲线的演化速度,减少了CPU时间.