基于X语言的起飞场景民机协同设计与仿真一体化方法

针对大型复杂产品,传统基于模型的系统工程(model-based system engineering, MBSE)方法存在系统设计和仿真验证的多语言、多平台集成实现,难以保证高效、准确地反馈系统设计的缺陷,无法达到快速优化设计目的等问题,提出采用基于面向复杂系统支持MBSE的新一代一体化建模仿真语言—X语言实现面向起飞场景的民机跨域子系统的一体化建模仿真。从民机起飞过程需求分析出发,建立了起飞场景的系统级模型和物理级模型,并在X语言的建模仿真软件—XLab进行统一的建模仿真验证,给出了基于X语言面向复杂产品协同设计与仿真一体化方法,为不同领域的设计人员实现复杂产品设计的协同与优化提供了全新的理论与方法参考。     

一种改进的RSA算法的研究与实现

RSA算法被普遍认为是目前最优秀的公钥方案之一,但RSA也存在运算代价高,速度较慢等缺点.本文提出了一种改进的RSA算法并在Java平台中得到了很好的应用.     

使用期待提高对话系统的语音识别率

在回顾了各种语言模型的基础上,针对如何更有效地构建口语对话系统中语音识别器的语言模型展开讨论,研究并实现了使用系统期待来建立语言模型的方法.在口语对话系统中,根据系统提出的问题或者系统给用户的提示,对话管理器产生对用户响应的期待,也称作系统期待.由于系统期待是建立在对话系统当前状态的基础上,所以可根据系统当前状态构建系统期待,从而建立更加优化的语言模型,并使用此语言模型来提高语音识别的识别率.     

试论乾隆帝对"国语骑射"之维护

清朝中叶,满洲人长期置身于汉地社会和都市生活环境的影响下,其“国语骑射”的本领在逐渐丧失。乾隆帝为挽救“国语骑射”而进行的种种努力仅收到一定成效。然而,正是在满洲统治者的一再宣谕倡导下,“国语骑射”深刻影响并规范着满洲人的日常生活与行为,进而成为满洲共同体的象征。     

Ordinary language philosophy,explanation, and the historical turn in philosophy of science

Taking a cue from remarks Thomas Kuhn makes in 1990 about the historical turn in philosophy of science, I examine the history of history and philosophy of science within parts of the British philosophical context in the 1950s and early 1960s. During this time, ordinary language philosophy's influence was at its peak. I argue that the ordinary language philosophers' methodological recommendation to analyze actual linguistic practice influences several prominent criticisms of the deductive-nomological model of scientific explanation and that these criticisms relate to the historical turn in philosophy of science. To show these connections, I primarily examine the work of Stephen Toulmin, who taught at Oxford from 1949 to 1954, and Michael Scriven, who completed a dissertation on explanation under Gilbert Ryle and R.B. Braithwaite in 1956. I also consider Mary Hesse's appeal to an ordinary language-influenced account of meaning in her account of the role of models and analogies in scientific reasoning, and W.H. Watson's Wittgensteinian philosophy of science, an early influence on Toulmin. I think there are two upshots to my historical sketch. First, it fills out details of the move away from logical positivism to more historical- and practice-focused philosophies of science. Second, questions about linguistic meaning and the proper targets and aims of philosophical analysis are part and parcel of the historical turn, as well as its reception. Looking at the philosophical background during which so-called linguistic philosophers also had a hand in bringing these questions to prominence helps us understand why.     

基于神经网络的图像描述方法研究

自动识别和描述图像的内容是人工智能中一个重要的研究方向,它涉及计算机视觉和自然语言处理技术。针对这一难题,提出了一种由深层神经网络模型生成自然语言句子来描述图像内容的方法。该方法提出的模型由卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)组成,其中,CNN用来提取输入图像的特征生成固定长度的特征向量,该特征向量初始化RNN来生成句子。在MSCOCO图像描述数据集上的实验结果表明了该模型所生成句子的语法准确性和语义准确性,且优于先前的基线模型。     

浅谈网络语言在词汇层面上的变异

随着网络在中国的迅猛发展,一种新的社会方言———网络语言兴起并蓬勃发展。互联网的出现对我们的生活产生了巨大影响。网络语言是广泛应用于虚拟世界的信息符号。网络语言与现实语言相比,它受现实语言的制约,同时又反作用于现实语言。本文试图从词汇层面对网络语言进行浅析。     

ANSYS网格划分技巧与网格信息提取技术

有限元软件ANSYS 在模型的网格划分方面功能非常强大.通过举例说明了如何用ANSYS 参数设计语言生成网格,并提供了相应的宏命令文件.随后,用Fortran 语言编写了将CDB 文本文件中的网格信息转换成自编程序可以识别的网格数据的Fortran 源程序.该程序适用于由SHELL93 单元所生成的网格.     

向量矩阵迭代自组织XML辅助聚类算法

为了提高海量XML文档集的聚类质量,提出了一种基于向量空间模型的矩阵迭代自组织XML辅助聚类算法。该算法以XML键为基础,把XML文档转化为向量矩阵,通过矩阵迭代自组织学习对XML文档实施取消、分裂与合并等优化措施。为了加速算法的收敛性,在算法中引入辅助策略,虽然不一定达到矩阵向量分类间隔最大化的目标,却在尽可能分类的情况下使得运算时间缩短,其XML键权重调整更有利聚类效果。对比其它向量聚类算法,一系列仿真实验表明所提出算法具有一定的有效性及合理性。     

Fuzzy上下文无关语言的几个辅助定理

Ｆｕｚｚｙ上下文无关语言是一种常见而有用的语言,对它的研究目前尚是一薄弱环节．本文研究了Ｆｕｚｚｙ上下文无关语言的几个辅助定理及语言的歧义性等,这为进一步研究Ｆｕｚｙ上下文无关语言及与Ｆｕｚｚｙ自动机的关系奠定了基础．