广义相关免疫与相关度

讨论了广义相关免疫函数的理论意义和应用价值，发展了相关度的概念，给出了Ｂｅｎｔ函数的相关度及广义相关免疫阶，证明了Ｂｅｎｔ函数是一类理想的广义相关免疫函数．     

非线性系统零动态的对称性

研究非线性系统零动态的对称性，如果非线性系统具有对称性，那么，它的零动态也具有对称性，局部零动态总可延伸到半全局的零动态，而且保持对称性。     

模糊相关性文本无关矢量量化说话人辨认研究

文本无关说话人识别的一个关键问题是寻求一种有效的说话人个性特征量.利用模糊向量内积理论,提出了一种新的物理量:连续特征矢量模糊相关度(CFVFC),以反映相邻特征矢量问的相关性,进而突出说话人的个性特征,并在此基础上研究了新的矢量量化(VQ)说话人识别方法.实验表明CFVFC是一种有效的识别信息,对于干净语音的说话人辨认,可以提高识别系统的识别率;在加噪声情况下,能增强识别系统的鲁棒性.     

一种新的小说搜索排序算法

根据小说型网页的特点，提出一种新的排序算法NPR。考虑到小说转载的频繁，为每个网站的小说计算原创因子、用户对其的认可度和网页的权威值，以提高结果页面的排序质量。     

面向教育主题的垂直搜索引擎的设计与实现

由于通用搜索引擎具有搜索信息量大、查询不准确、深度不够等缺点,本文在通用搜索引擎技术的基础上,依据专业领域搜索策略,设计并实现了一个面向教育主题的垂直搜索引擎系统,着重研究了专业网络蜘蛛定制、基于VSM的主题相关度算法和倒排索引建立等关键技术及其实现细节.实验结果表明,该系统能够快速地响应用户的查询请求,并且返回结果具有较高的准确性.实现了教育资源的共享,具有较高的应用价值.     

面向主题的域内垂直搜索引擎系统的研究与实现

根据校园舆情和信息安全管理的需要,结合垂直搜索的特点,提出了一种面向主题的域内垂直搜索引擎模型.给出了模型在信息采集、分词处理、主题识别、网页索引、检索处理5个功能模块的实现过程,并对模型涉及的中文分词方法、隐形关键词组的扩展运算、检索正态化因子的调整等关键技术进行了讨论.建成的搜索引擎能够很好地满足用户主题检索服务的需要.     

基于隐式重启Arnoldi算法一维平板堆λ和瞬发α本征值问题谐波计算分析

中子平衡方程的谐波中子注量率及其本征值在中子时空动力学谐波展开法和外源驱动次临界反应堆中子学空间效应研究中有重要应用价值.本文推导了λ和瞬发α本征值问题的关系,并基于一维平板反应堆扩散问题,采用隐式重启Arnoldi算法(IRAM)进行了λ和α本征值问题计算.结果表明,给出的前10阶本征值数值与解析解符合较好,最大相对偏差小于3%;在λ本征值问题吸收截面中增加时间吸收项αp,n/v后,得到的n阶本征值λn均等于1,结果吻合λ和α本征值问题关系.本文工作证明了IRAM算法求解中子扩散方程本征值问题高阶谐波的有效性和λ和瞬发α本征值问题关系的正确性,为将IRAM方法拓展到多维、多群中子扩散方程奠定基础.     

基于SCTP的跨终端切换与移动性管理

文中面向多终端及异构网络的应用环境,基于流控制传输协议（SCTP）的传输层（L4）移动性管理,提出了不中断端到端连接的跨终端切换方法.为兼容SCTP偶联的协议规程,利用动态地址重配置（DAR）控制新终端的加入,运用重启机制更新偶联的认证,通过路径切换管理跨终端的传输迁移.讨论了基于Linux和开源软件包的实时流媒体播放的原型设计及实现,采用原型实验的手段,给出了可行性验证和跨终端切换的时延性能.结果表明,在内部网环境中,基于SCTP流媒体传输可在不同终端间平稳切换,视觉中断时间小于1秒.     

基于向量空间模型的中文网页主题特征项抽取

为解决中文网页主题特征项抽取不精确的问题, 对中文网页的主题特征项抽取算法进行了研究。网页的主题特征项抽取是主题网络爬虫进行网页相关度计算的基础, 结合主题网页的二分类情况对目前常用的文本特征项加权方法TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)进行了改进, 在此基础上结合网页的半结构化特征, 综合考虑特征项的位置信息及其包含的信息量, 提出了一种线性特征项加权计算方法。经实验验证, 该方法可有效提高主题网页的召回率和准确率。     

一种求解SAT问题的动态重启策略

为降低冲突驱动子句学习SAT求解器的运行计算成本,从“何时重启”和“何处重启”两个角度入手,提出一种动态启发式重启策略2WSAT.该策略将冲突决策层次和变量重启次数作为反映求解状态的重要参数,及时摆脱错误的求解分支,通过重启后选择更优的决策变量提高求解性能.采用实际应用的基准测试集,与两个流行的求解器进行了对比实验.结果表明,所提出的策略对求解速度、内存占用、冲突发生数、传播次数等关键指标有显著改善.