英语"hand"和汉语"手"之一词多义对比

通过对英语之“hand”和汉语之“手”的一词多义结构的这一个案的分析对比,发现该词的义项分布在两种语言中基本一致,其词义拓展方式呈辐射和连锁相结合的趋势;且各义项以转喻或隐喻方式为主要纽带,组成了一张多核的相关语义网。该基本人体词的多项语义分布现状反映了人类在不同语言背景下认知和语义发展中共有的思维方式,从而为多义词的外语教学提供了新的思路。     

基于超网络的舆论演化动态模型

针对舆论演化过程中的复杂动力学问题,提出了超网络视觉下的舆论演化动态模型,该模型包括节点的添加、重新连接链路、超边的添加以及节点的老化4个过程,其中节点代表关键词,超边代表关键词所构成的话题.其次,利用非均匀网络的演化机制,分别对该动态演化模型的超度、节点自身关注度与节点间影响力两个因素的超度进行了详细的理论分析,分析...     

移动商务中融合签到位置与用户间相似性的兴趣点精准推荐

向位置频繁变化的移动用户进行精准推荐,如何提高推荐准确性,已经成为一个理论研究与实践中的热点与难点问题.针对于此,本文提出了面向移动社交商务的精准用户兴趣点推荐模型--MRGR.首先,利用用户的历史签到信息,通过改进核密度估计对兴趣点进行预测;其次,进一步考虑到用户间的签到相似性,使用信息熵定量表示用户移动的随机性和不确定性;最后,融合地理位置信息与用户间相似性,精准推荐用户兴趣点,并在Foursquare数据集上进行验证.实验结果表明:与传统模型相比,提出的模型在准确预测用户兴趣点的同时,可以有效缓解数据稀疏性和冷启动问题,并在准确率和召回率上都取得了显著的提高.成果将为移动商务中,如何更好满足企业的精准推送与用户个性化需求提供有力的技术支持和决策服务.     

基于故障风险标尺的复杂装备健康状态分类模型

针对复杂装备故障呈现出多重性、相关性及模糊性的特点,本文分析了装备健康状态演化规律,利用自适应模糊神经网络、故障模式、影响及危害性分析构建故障风险标尺,实现了对复杂装备故障风险程度的定量化描述及装备健康状态的分类。通过实验分析,本文提出的模型相比于传统的故障预测以及故障风险程度定量方法具有显著优势,实现了对装备从设计生产、部署使用以及退役报废全寿命周期的动态反馈,对提高复杂装备综合保障能力具有重要意义。     

大数据营销:综述与展望

随着追踪消费者足迹能力的增强,营销科学正经历着一场大数据的革命.为了了解大数据背景下消费者行为和营销战略的改变,此项研究结合近十余年大数据营销的有关文献,梳理了大数据营销的相关概念,类型及分析方法,并提炼出搜索、移动、口碑、数字化、APP和社会媒体等50个大数据营销的热门主题.在此基础之上,分别从互联网、社会网络、移动互联网、大数据和人工智能等四个阶段对大数据营销的研究进展进行回顾,最后围绕客户旅程,营销活动的量化评估和营销分析技术的开发三个方面对大数据营销的未来研究方向进行展望.     

小样本条件下SCGAN+CNN低分辨雷达目标一步识别算法

现有低分辨雷达目标识别方法,通常采用先特征提取、再进行目标分类的两步识别算法,这种算法存在识别率难以提高和方法泛化性不足的问题,对此,提出一种增强条件生成对抗网络（strengthening condition generative adversarial network,SCGAN）+卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）的低分辨雷达目标一步识别算法。该算法利用CNN自动获取采样数据深层本质特征,无需特征提取,实现对目标的一步识别。为进一步提高小样本条件下的识别效果,基于CGAN理论来提高样本在特征空间的覆盖程度,并对CGAN的判别器进行改进,在损失函数中增加混叠惩戒项,通过SCGAN生成不混叠的生成样本来更好地训练CNN,提高其在小样本条件下的识别能力。仿真对比实验校验了一步识别算法较传统两步识别算法的优越性,以及SCGAN+CNN的低分辨雷达目标一步识别算法在小样本条件下的有效性。     

改进的低时延全回波Q路由算法

针对传统路由算法不能适应拓扑环境及网络负载变化导致的拥塞问题,提出了一种改进的低时延全回波Q路由算法。改进算法对于原有算法附加学习率因子进行替换,使用调节范围更大、适应性更好、算法性能更稳健的双曲正割算子;改进算法根据不同网络情况自适应地调节学习率,进而提供合理的路由决策。仿真结果表明,该算法可以适应于静、动态拓扑环境,与已有的路由算法相比,改进算法能有效地减少高、低负载时数据的平均递交时间,降低路由间的振荡,提高数据包的投递率,且体现更好的稳健性。     

无线自组织通信中基于前导符号的定时同步

传统的基于自相关的和基于互相关的定时同步算法具有相关峰的旁瓣较宽或对载波频率偏移(carrier frequency offset, CFO)敏感的问题,均无法满足无线自组织通信系统对快速准确的定时同步的需求。针对这一问题,提出了一种新的基于改进互相关的定时同步算法,通过将一个长的相关器拆分为两个较短子相关器的乘积,使度量函数的主峰更加尖锐、次峰更低,理论分析了算法的抗频偏性和计算复杂度。对所提算法和传统互相关算法的蒙特卡罗仿真结果表明,在复杂度相当的前提下,所提算法在检测准确率上具有1.1 dB的性能增益,且对频偏的鲁棒性较好。     

基于中继选择的星地协作传输系统性能分析

由于星地混合协作网络（hybrid satellite-terrestrial cooperative network,HSTCN）能显著提升卫星通信的服务质量,近年来受到了国内外学者的广泛关注,分析了基于中继选择的星地协作传输系统的性能。首先,在卫星和地面用户之间存在直达链路,并且所有中继节点在采用门限判断译码转发协议辅助卫星通信的情况下,得到用户端经过最大比合并后的输出信噪比（signal-to-noise ratio,SNR）表达式。其次,针对卫星信道服从阴影莱斯分布,而地面信道服从Nakagami-m分布,推导出随机选择和最佳选择两种中继选择策略下系统的中断概率闭合表达式。接着,进一步得到高信噪比条件下中断概率的近似表达式,为分析各种参数对系统性能的影响提供了更加便捷的方法。最后,计算机仿真不仅验证了理论推导的正确性,而且定量分析了协作传输带来的好处,从而为HSTCN技术的实际应用提供理论依据。     

考虑节点失效的异构仿真网络可靠性评估蒙特卡罗模拟

异构仿真网络是实况、虚拟和构造(live, virtual, and constructive, LVC)仿真的基础环境支撑,合理评估其可靠性在LVC仿真应用中具有重要作用。针对复杂网络可靠性评估难以获得精确解、效率不高的问题,提出一种考虑节点失效的LVC异构仿真网络蒙特卡罗评估方法。首先,基于异构网络自身特点及因子定理,对蜂窝网络和无线传感器网络进行等效转化;其次,运用可靠性保持缩减技术对转化的仿真网络进行缩减,提高算法效率和收敛速度;最后,依据不完全可靠节点转化原则,对简化网络可靠性进行蒙特卡罗模拟,实现LVC异构仿真网络连通可靠性的评估。计算结果表明,相比传统蒙特卡罗方法,所提方法在保证计算精度的同时,方差减小,运行负载较小,稳定性更好。