迅速发展的复杂网络研究与面临的挑战

近年来复杂网络的小世界效应、无标度特性和超家族的发现,大大地激起了国内外研究复杂网络的热潮.本文简介了若干研究进展,讨论了当前整个复杂网络研究面临的挑战性问题.     

卷积神经网络声学模型的结构优化和加速计算

将卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)声学模型应用于中文大词表连续电话语音识别任务中,分析了卷积层数、滤波器参数等变量对CNN模型性能的影响,最终在中文电话语音识别测试中,CNN模型相比传统的全连接神经网络模型取得了识别字错误率1.2％的下降.由于卷积结构的复杂性,常规的神经网络加速方法如定点量化和SSE指令加速等方法对卷积运算的加速效率较低.针对这种情况,对卷积结构进行了优化,提出了2种卷积矢量化方法:权值矩阵矢量化和输入矩阵矢量化对卷积运算进行改善.结果表明,输入矩阵矢量化方法的加速效率更高,结合激活函数后移的策略,使得卷积运算速度提升了8.9倍.     

基于折扣高斯粒子滤波器的桥梁可靠性动态预测

桥梁健康监测(BHM)系统在长期运营中积累了大量信息,如何利用这些信息动态预测结构可靠性已成为BHM领域的关键科学问题之一.为合理预测桥梁的动态可靠性,应用BHM系统日常监测的极值应力数据,建立带有最优折扣因子的动态线性模型,结合高斯粒子滤波器给出折扣高斯粒子滤波器预测算法,分别对日常监测极值应力的一步向前预测分布参数和状态变量后验分布参数进行修正预测,并基于此,采用一次二阶矩(FOSM)方法预测桥梁的动态可靠性,结合桥梁实测数据对所提方法进行了验证分析,为桥梁预防性养护维修决策提供理论基础.     

结合语义的位置语言模型

针对位置语言模型没有考虑词与词之间语义关系的问题, 提出一种结合语义的位置语言模型。首先采用高斯核函数来度量词与词之间的位置关系; 然后提出一种平滑互信息的技术来度量词与词之间的语义关系, 证明了平滑互信息能够有效解决大量词对之间无法通过互信息来计算转移概率的问题; 还证明了位置语言模型是结合语义位置语言模型的一个特例; 最后将结合语义的位置语言模型应用于信息检索, 得到一个基于该模型的检索模型。实验结果表明, 基于该模型的检索模型在性能方面要优于基于位置语言模型的检索模型。     

矢量双轻子与大型强子对撞机上的Higgs数据

考虑到反常磁矩aμ对RM331模型自由参数的限制,本文计算了矢量双轻子V±,U±±对Higgs衰变过程h→γγ和h→Zγ的贡献.数值结果显示:在合理的参数范围内,矢量双轻子可解释LHCγγ产生道的相关数据.     

基于创新导向型心智模式的企业研发人员培训研究

对研发人员进行创新能力培训是企业技术创新的关键环节,而心智模式是研发人员创新行为的关键影响因素之一,其通过影响研发人员创新的态度和行为,进而影响企业创新绩效。因此,企业应通过培训创新知识和传播创新经验,重视研发人员个体成长、激发研发人员的创新思维乃至创新动机,加强企业创新文化建设、促进研发人员的创新意愿等途径,引导研发人员形成创新导向型心智模式,以达到理想的创新行为。     

农林废弃物对刚果红吸附性能研究

为实现农林废弃物的资源化利用和开辟廉价、高效的染料吸附剂,将通过Zn Cl2溶液化学改性的柚子皮和花生壳用于刚果红的吸附。主要研究了吸附时间、吸附剂投加量、刚果红溶液p H值和初始浓度等因素对刚果红吸附性能的影响,对比分析了柚子皮和花生壳对刚果红的吸附性能并探讨了其原因。实验结果表明,柚子皮和花生壳均可以作为刚果红的吸附材料;柚子皮对刚果红的吸附饱和时间为2 h,而花生壳为1.5 h;两种吸附剂均在酸性条件下对刚果红的吸附性能较好;在刚果红初始浓度相同情况下,单位质量柚子皮和花生壳对刚果红吸附量随投加量增加而降低;单位质量柚子皮和花生壳对刚果红的吸附量随溶液初始浓度的增加而增大,最大吸附容量分别为20.39 mg/g和29.83 mg/g;Langmuir和Freundlich等温吸附模型均能较好地描述柚子皮和花生壳对刚果红的吸附过程,以Freundlich模型略优。     

一个机械手臂系统的键图模型及其仿真

键图模型是描述动态系统的一种新的图示模型。该文采用这个方法建立了一个简单机械手臂系统的模型。方法简单,仿真结果表明该方法在非线性系统建模中应用的可行性及可推广性。     

一种基于HMM的雷达目标识别方法

根据雷达目标散射点的一般模型和特定条件的简化模型；提出用RELAX方法从高分辨雷达回波提取目标散射点分布的位置信息作为目标HRRR的特征向量；利用HRRR对雷达视角敏感这一特点，用隐马尔可夫过程表征多视角雷达回波序列，获得目标距离-方位两维信息，用若干HMM子过程构成的模式链表征一个飞行目标的飞行姿态变化，从而采用基于隐马尔可夫模型的分类器实现目标类属和方位的自动识别和分类，实测数据的计算机仿真结果表明，这一方法的平均识率为99.80%和81.2%。     

线性时间序列模型与双线性模型的识别研究

根据线性模型的特点，在推广的高阶矩概念的基础上，将高阶矩应用于系统的结构辨识问题中。介绍了用最小二乘原理估计高阶矩参数以及判定参数置信区间等内容。