汉语单句谓语中心词识别知识的获取及应用

在基于实例的机器翻译(EBMT)的语句相似度研究中,确定谓语中心词以把握句子的整体结构是至关重要的。以标注了谓语中心词的3000句汉语单句作为训练集,将候选词本身的语法属性以及上下文环境作为该候选词的归类特征,通过建立统计决策树模型获取谓语中心词的识别知识。应用统计决策树进行了谓语中心词的自动识别,并获得了较为满意的测试结果。     

双语课程的课堂教学初探

通过给物理系本科生上双语课程计算物理的实践,对双语课程的课堂教学进行了分析和思考,总结出一些有益的经验和看法。     

面心立方晶格第一布里渊区的三维动画模拟

介绍固体物理学中面心立方晶格第一布里渊区的三维动画模拟,重点分析了三维动画的设计思想,并展示了部分效果图,最后对动画模拟在教学实践中的效果作了简要评价.     

一种新的支持向量机增量算法

分析了增量学习过程中支持向量和非支持向量的转化情况。在此基础上提出一种误分点回溯SVM增量算法,该算法先找出新增样本中被误分的样本,然后在原样本集寻找距误分点最近的样本作为训练集的一部分,重新构建分类器,这样能有效保留样本的分类信息。实验结果表明:该算法比传统的支持向量机增量算法有更高的分类精度。     

中学物理课程改革中应注意的几个问题

结合教学实践,从教学行为转变,开发和利用物理课程资源,转变对学生的评价方式等三个方面探讨中学物理课程改革中应注意的问题。     

Analysis of the relationship between LSTM network traffic flow prediction performance and statistical characteristics of standard and nonstandard data

The effectiveness of road traffic control systems can be increased with the help of a model that can accurately predict short-term traffic flow. Therefore, the performance of the preferred approach to develop a prediction model should be evaluated with data sets with different statistical characteristics. Thus a correlation can be established between the statistical properties of the data set and the model performance. The determination of this relationship will assist experts in choosing the appropriate approach to develop a high-performance short-term traffic flow forecasting model. The main purpose of this study is to reveal the relationship between the long short-term memory network (LSTM) approach's short-term traffic flow prediction performance and the statistical properties of the data set used to develop the LSTM model. In order to reveal these relationships, two different traffic prediction models with LSTM and nonlinear autoregressive (NAR) approaches were created using different data sets, and statistical analyses were performed. In addition, these analyses were repeated for nonstandardized traffic data indicating unusual fluctuations in traffic flow. As a result of the analyses, LSTM and NAR model performances were found to be highly correlated with the kurtosis and skewness changes of the data sets used to train and test these models. On the other hand, it was found that the difference of mean and skewness values of training and test sets had a significant effect on model performance in the prediction of nonstandard traffic flow samples.     

探讨区域雷达网雷达部署数目与检测概率关系

频率编码脉冲是一种大时宽带宽信号,具有良好的距离分辨性能,并可拥有较窄的瞬时带宽。推导了频率编码脉冲信号与步进频率编码脉冲信号的模糊函数,分析了其距离、速度分辨性能及其相应关系,并对频率编码脉冲信号模糊函数的旁瓣抑制问题进行了讨论,结果表明,采用遗传算法得到的频率编码工程优化值,能较好解决目标距离、速度的联合测量问题。     

四层单电子垂直耦合量子点的基态跃迁

用精确对角化的方法研究了处于外磁场中四层单电子垂直耦合量子点系统.我们以总自旋S=0为例计算了基态跃迁随外磁场的变化关系.我们发现在强耦合情况下基态会随着外磁场的增大出现不连续跃迁,而在弱耦合情况下就不会产生基态跃迁.     

基于最佳几何约束和RANSAC的特征匹配算法

为解决特征点匹配的质量与计算效率不能兼得的问题,研究了一种基于最佳几何约束和RANSAC(random sample consensus)的特征点匹配方法。采用KNN (k-nearest neighbor)算法对提取到的特征点完成初始匹配,根据匹配点对连接线长度相等、斜率相同的特点,基于统计排序策略构建最佳几何约束,剔除明显错误匹配。利用RANSAC算法进行二次过滤,确保特征匹配点对的正确率,同时给出实验结果加以验证。结果表明：在正常光照下,与Lowe’s算法和GMS算法相比,该算法匹配到的点对数有了明显增加,同时很大程度上保证了特征点的质量。     

中学物理课堂教学高潮的创设方法

教学高潮是一堂课的精华，在中学物理课堂教学中合理创设教学高潮可以提高课堂教学效率、实现素质教育、取得良好的教学效果．文章对中学物理课堂教学高潮的创设方法进行分析和探讨．