基于问题模式匹配的智能答疑系统原型

智能答疑系统是将学生的问题和老师的解答有机地组织起来并存放至相应的答题库中，通过自然语言的语义理解技术来分析并自动的匹配学生所提出的问题，自动地给予问题解答的系统. 智能答疑系统能够给予提问者即时的回应，减轻教学人员的工作压力，在远程教学中具有重要意义.红棉智能答疑系统（原型系统）针对国内现有的智能答疑系统普遍存在的问题，借鉴了国外先进智能答疑系统的成功经验与设计理念，根据中文智能答疑的特殊需求，引入了基于概率的双向最大匹配分词算法、智能问题模式匹配、基于语义依存树的语义分析等技术进行智能问题分析，形成了具有更高答案召回率、合理性与正确性的新一代智能答疑系统.     

Anderson结构钼钴杂多酸盐掺杂聚苯胺的合成与表征

在盐酸介质中,以(NH4)2S2O8为氧化剂,(NH43)[CoMo6O24H6]为掺杂剂合成出了聚苯胺材料,运用UV-vis,FT-IR,TG-DTA,X-射线粉末衍射测试手段对杂多酸盐掺杂聚苯胺材料进行了表征。     

山东省农业外来植物入侵现状及防治对策分析

就山东省外来植物入侵现状、目前对农业危害较大的入侵植物蔓延的原因以及其危害等进行了分析,并提出了防治的建议。     

唾液α-HBD活力测定在口腔恶性肿瘤的诊断及鉴别诊断中的意义

目的：探讨唾液α-HBD活力在口腔恶性肿瘤中的诊断及鉴别诊断中的意义.方法：利用酶速率方法测定88例口腔恶性肿瘤,57例口腔囊肿,52例腮腺多形性腺瘤,62例口腔炎症和57例健康人的血清及唾液中的α-HBD.结果：血清α-HBD在恶性肿瘤组与其它疾病组和对照组比较有极其显著意义（P＜0.001）.唾液α-HBD在恶性肿瘤组与其它疾病组和对照组比较有极其显著意义（P＜0.001）.唾液α-HBD与血清α-HBD的比值在恶性肿瘤组与其它疾病组和对照组比较有极其显著意义（P＜0.001）.唾液α-HBD在囊肿组和腮腺多形性腺瘤组与对照组比较有显著意义（P＜0.05）.经检验血清α-HBD对口腔恶性肿瘤诊断灵敏度12.5%,对其它疾病的特异度95%,唾液α-HBD对口腔恶性肿瘤的诊断灵敏度91.6%,对其它疾病特异度98%.结论：唾液α-HBD活力的测定对口腔恶性肿瘤的诊断及鉴别诊断有重要意义.     

基于△u模式和RBF网络的局部放电模式识别

局部放电（PD）模式识别是诊断高压电气设备内绝缘缺陷的重要方法之一．采用了一种△u模式参量作为局部放电的图谱特征，并采用不变矩作为放电特征；同时，采用了径向基函数神经网络（RBFNN）对局部放电△u模式参量构成的图谱特征进行识别．结果表明采用正交最小二乘法（OLS）训练的RBFNN对△u模式中的不变矩特征参量进行识别，RBFNN收敛速度快且稳定性强，识别率达到85．7％以上，能够很好地识别由5种人工绝缘缺陷模型产生的局部放电信号，在实际应用中具有良好的应用前景．     

FTSC薄板坯四孔水口冶金特点

利用PHOENICS软件对FTSC薄板坯结晶器四孔浸入式水口形成的结晶器流场、冶金特点进行了优化研究,FTSC薄板坯采用四孔浸人式水口,出口流速小,使紊流和弯月面下速度减至最小.钢流冲击深度浅,对凝固前沿冲击小,有利于初期坯壳的形成及夹杂物的上浮:该水口有两流钢液向上流出,结晶器钢液面温度高,适应了薄板坏连铸保护渣熔化速度快的需要:水口插入深度260mm、水口倾角20°,可保证任何浇铸条件下的最佳流体动力学.     

滇东南苗族姓名文化初探

滇东南苗族的姓名是苗族社会生活、历史发展的反映，对了解苗族文化的变迁具有不可替代的作用，具有重要的学术研究价值。滇东南苗族的姓名有苗氏姓名、汉氏姓名两种存在形式，前者是苗族姓名的原型，有较独特的取名习俗和较丰富的历史文化内涵，后者是苗族姓名制度对汉族文化的适应，反映了苗族姓名制度的变迁。     

舌体一维传热模型解析解及舌温与血液灌注率的关系

结合中国传统医学理论，以猪舌为实验对象进行了生物传热的研究与计算．采用药物进行“动物造模”改变舌体的血液灌注率，测得不同血液灌注率下相对应的舌面温度，首次得到舌血液灌注率与舌面温度之间的函数关系．对猪舌动、静脉的血气分析，计算得到了舌体的代谢热．根据舌体的传热特点，以实验数据为依据，对Pennes模型进行简化，建立了舌一维传热方程，并获得其在不同血液灌注率下的解析解，结果表明，通过一维传热模型求解所得到的舌面温度与实验值基本吻合．此研究提供了较准确的生物物性参数，并为生物传热模型的建立与计算提供了方法和经验．     

资本市场与经济增长关系的实证研究

从我国的实际出发 ,利用我国资本市场十几年的发展数据 ,运用比较典型的Cobb -Douglas生产函数和SPSS多元统计软件来研究资本市场与经济增长的关系 ,分析表明资本市场与经济增长有一定的正相关关系 ,但其影响弱于固定资产投资对经济增长的作用 ,并进一步给出理论解释     

神经网络在矿井胶带机火灾探测中的应用

综合考虑温度、温度变化率、一氧化碳浓度、一氧化碳浓度变化率为胶带机火灾探测系统的参数 ,采用三层前馈 BP神经网络对胶带输送机火灾探测进行研究 ,经过 81组数据样本训练得到合适的网络结构及网络参数 .仿真结果表明 :当隐层节点数为 1 0 ,动量因子为 0 .95时 ,训练时间最短 ,误差下降最快 ;对 PVC胶带机的火灾燃烧试验探测结果表明 ,当输出报警限取 0 .5时 ,经一定的时间延时后 ,运用该网络可在燃烧发生 35 0 s时进行报警 ,从而有效实现了矿井胶带输送机火灾的早期报警 ,并增强了系统的抗干扰能力及对环境的适应性能