Automatic patent document summarization for collaborative knowledge systems and services

Engineering and research teams often develop new products and technologies by referring to inventions described in patent databases. Efficient patent analysis builds R&D knowledge, reduces new product development time, increases market success, and reduces potential patent infringement. Thus, it is beneficial to automatically and systematically extract information from patent documents in order to improve knowledge sharing and collaboration among R&D team members. In this research, patents are summarized using a combined ontology based and TF-IDF concept clustering approach. The ontology captures the general knowledge and core meaning of patents in a given domain. Then, the proposed methodology extracts, clusters, and integrates the content of a patent to derive a summary and a cluster tree diagram of key terms. Patents from the International Patent Classification (IPC) codes B25C, B25D, B25F (categories for power hand tools) and B24B, C09G and H011 (categories for chemical mechanical polishing) are used as case studies to evaluate the compression ratio, retention ratio, and classification accuracy of the summarization results. The evaluation uses statistics to represent the summary generation and its compression ratio, the ontology based keyword extraction retention ratio, and the summary classification accuracy. The results show that the ontology based approach yields about the same compression ratio as previous non-ontology based research but yields on average an 11% improvement for the retention ratio and a 14% improvement for classification accuracy.     

折叠翼飞行器机翼折叠过程的颤振仿真分析

折叠翼是一种很有前景的变体飞行器设计方案.在折叠过程中,相当于飞机具有多个不同的机翼构型,所以其颤振特性将会发生剧烈的变化.为了提高求解效率,提出用准静态方法代替实时模拟方法来模拟折叠过程,并对折叠翼飞机进行了颤振特性的变参分析.得出了以下两个结论:1)当折叠角进入变体折叠的中间阶段时,机翼的颤振速压降低较大.2)折叠作动器的刚度会明显影响机翼的颤振速压.     

BTT导弹非线性自动驾驶仪最优滑模设计

针对BTT导弹的飞行控制问题,提出了一种基于θ-D方法的最优滑模非线性自动驾驶仪设计方法.把导弹动态模型转化成一个级联的二回路系统结构,外环控制器的设计是基于θ-D近似方法的最优控制方法,内环控制器设计采用的是滑模控制方法,内环控制器所跟随的滑模面方程由外环最优控制得出.对所设计的非线性控制器进行了仿真分析,结果表明基于θ-D方法的最优滑模自动驾驶仪在非线性导弹飞行控制中具有较高的控制精度和很好的鲁棒性.     

多星载光学传感器系统误差极大似然配准算法

针对低轨星座协同探测弹道目标过程中存在系统误差的问题,提出多星载光学传感器系统误差极大似然配准（maximum likehood registration,MLR）算法。通过一阶Taylor近似对非线性量测转换线性化,推导出目标状态的误差协方差与卫星轨道定向、姿态角测量和传感器测量等随机误差的关系,并基于视线交叉获得观测在状态空间中的近似投影,从而将MLR算法扩展到低轨星座多光学传感器的误差配准。通过引入各类测量误差的先验信息对目标状态的误差协方差进行修正,利用期望极大化迭代,实现了对系统误差的无偏有效估计及目标轨迹的融合估计。仿真验证了所提算法的有效性,且配准性能优越。     

自动导引车系统的有色时延PN-有向图建模

基于有色时延Petri网理论、有向图理论、PN的合成和简化技术,结合烟草行业的卷接包车间为典型实例对自动导引车系统(AGVS)进行分析,构造了AGVS的有色时延Petri网-有向图模型,包括适合于仿真软件开发的AGVS有色时延Petri网模型,适合于路径优化研究的AGVS有向图模型和从有向图模型得到有色时延Petri网模型的转换算法。利用该模型成功的开发了AGVS仿真软件系统AGVSim。     

准对角递归神经网络及其算法的研究

提出一种准对角递归神经网络(QDRNN)结构及学习算法。此QDRNN结构上与对角递归神经网络(DRNN)相似，保留了DRNN结构简单的优点，以减小计算量，同时增加了相邻递归神经元之间的关联，可以直接应用BP学习算法进行训练。进一步，引入递推预报误差(RPE)学习算法，并且证明了其稳定性。仿真结果表明，QDRNN比DRNN具有更好的非线性逼近能力，而运算时间却增加甚微，DRNN的学习算法稍加变化即可应用。     

模型直升机自动飞行仿真

模型直升机的自动飞行控制系统是一个以计算机技术为基础的复杂系统,建立完善的仿真平台是模型直升机自动飞行控制研究中非常重要的一部分。本文以Raptor?60模型直升机为研究对象,详细介绍了如何建立仿真平台、如何利用仿真平台验证数学模型,以及如何利用仿真平台对机载平台进行软硬件测试,包括利用SITL(software-in-the-loop)来测试控制算法和利用HITL(hardware-in-the-loop)来测试伺服器动态特性、机载控制器的实时能力和工作性能。     

AUTOMATIC DECISION-MAKING： NEURAL FIRING AND RESPONSE

1. Introduction This is the fourth exposition on theAnalytic Hierarchy Process. It is true thatmany decisions we make subconsciously ariseout of our physical and biological needs andderive from the pressure to survive physically.We also make subconsciou…     

一种基于弱标签的三维模型语义自动标注方法

随着三维应用的普及,三维模型大量产生并广泛传播。由于三维模型广泛应用于计算机辅助设计、三维游戏、电影特效制作等诸多领域,已经形成了大量的三维模型数据库。三维模型语义标注的目的是给出描述其语义的标注词,是三维模型管理和基于文本的三维检索的关键技术。针对互联网大量存在的弱标签三维模型现状,提出一种基于弱标签的三维模型语义标注方法LPMLL,首先,采用半监督学习方法进行标签传播,得到标注词置信度,达到提升训练集的目的。然后,采用一种基于最大后验概率准则的方法进行多标签学习,得到最终标注词。实验数据表明了该方法的有效性。     

基因表达式编程在组合预测建模中的应用

介绍一种利用基因表达式编程的方法来自动生成非线性函数的组合预测模型,并进行误差估计分析, 改变过去只依靠各个子方法的简单线性相加,不能很好地反映非线性真实世界的传统组合预测建模方法.通过对我国CPI的真实历史数据验证, 验证结果表明: 与传统的ARIMA,灰色GM(1,1), BP神经网络和线性组合预测四种方法对比,基因表达式编程建立的组合预测模型所预测的数据准确度明显提高.