P300的BCI汉字在线输入系统

针对在P300的脑-机接口(BCI)汉字输入系统中输入速度较慢的问题,开发了一套新型的汉字拼音输入在线脑-机接口系统.用户界面中设计新型的二级选择模式,减小了用户在实验中的视角转移,并且将自然语言处理(NLP)技术用到此系统中,可以使此套在线系统的正确率和速度都有所提高.实验结果表明:此改进的P300-BCI系统汉字输入速率可达1.37 字·min^-1,有效地提高了汉字的输入速率;随着用户使用次数增多,系统的效果会进一步得到提高,用户与外界交流将会更加方便快捷.     

不同新能源扶持政策下的电力市场均衡仿真

为减少温室气体排放, 鼓励发展可再生能源, 许多国家推行了多种新能源扶持政策, 如可再生能源发电上网价格补贴(feed-in tariff, FIT) 政策和可交易绿色证书(tradable green certificate, TGC) 政策等, 用以完成绿色能源发电的配额要求. 为了研究不同的新能源扶持政策对寡头竞争电力市场的影响, 采用古诺竞争均衡理论分别建立了考虑FIT 和TGC 两种政策的电力市场竞争均衡模型, 并采用两层优化结构实现了市场管理者通过调控补贴价格或证书价格来追求社会福利的最大化. 通过仿真分析比较了两种政策对电力市场的影响, 得到了具有实际指导意义的结论. 该研究有助于可再生能源扶持政策的科学制定.     

面向微博短文本的细粒度情感特征抽取方法

结合TF-IDF方法与方差统计方法, 提出一种实现多分类特征抽取的计算方法。采用先极性判断, 后细粒度情感判断的处理方法, 构建细粒度情感分析与判断流程, 并将其应用于微博短文本的细粒度情感判断。通过NLP&CC2013评测所提供的训练语料对该方法有效性进行验证, 结果表明该方法具有较好的抽取效果。     

股票交易方案评估系统的设计与实现

描述一个使用Matlab6.1的金融时序工具箱来实现的股票交易方案评估系统,该系统提供一套易于使用的交易方案描述语言,投资者可以使用该语言将交易方案程序化.     

建构主义学习理论与自主学习能力的培养

外语学习是一种自主的习得过程．成功的外语学习离不开习得的自主学习、西方教育心理学的学习理论建构主义强调以学习为中心的元认知策略．着重探讨建构主义学习理论指导下高校第二语言教学中学生自主学习能力培养的问题．     

基于全局折扣的统计语言模型平滑技术

数据平滑是用来解决统计语言模型在实际应用中遇到的数据稀疏问题.现有平滑技术利用不同的折扣和补偿策略来处理数据稀疏问题,在计算复杂性与合理性方面各有其优缺点.针对二元模型,笔者提出了一种基于全局折扣GD(Global Discount)的平滑技术,其基本思想是对模型中每个二元对的频率值都进行不同程度的折扣,并用低阶模型对零概率事件进行补偿,通过极小化困惑度原则体现了模型的合理性.实验结果表明该平滑技术优于目前常用的Katz平滑技术.     

基于CASL的入侵检测系统测试

随着网络攻击种类的不断增加,对入侵检测系统(IDS:Intrusion Detection System)应用提出了挑战,入侵检测系统测试和评价也越来越迫切.使用CASL(Custom Audit Scripting Language)语言编写测试脚本(程序),模拟真实的网络攻击(入侵),对当前典型的入侵检测系统进行了入侵特征识别测试,从而验证了入侵检测系统在典型网络环境下识别入侵行为的能力.测试结果有助于刻画人侵检测系统的功能特性,为比较各种入侵检测系统建立了参考标准.     

海量数据下的Web分页呈现研究

在Internet上经常遇到海量数据库分页呈现问题,针对ADO(AxtiveX Data Object)记录集分页、转储记录集分页和基于SQL(Structured Query Language)分页等算法在海量数据下存在响应速度慢、响应能力弱、资源占用多等缺陷,在分析这些方法的基础上,提出了一种改进的方法.该方法在传统的C/S(Client/Server)结构中将Server端的海量数据以分页的方式在Client端Web呈现给用户,然后,对所有的方法进行测试和分析,通过对比表明,新算法的响应速度最大可提高21.4%,响应能力比其他算法提高1.3～4倍,在大数据量下尤其明显.     

试析语言与国际政治

从文化角度研究国际关系已经有很多成果。本文从语言角度分析语言作为一种软权力在国际政治中的角色、作用,由此说明重视并发挥语言在国际政治中的作用是重要的。     

基于Kriging代理模型的造斜率预测方法研究

造斜率受导向工具结构、类型、钻井参数、井眼轨迹、地层和钻头等因素的影响,构成了一个多变量影响的非线性耦合体系。造斜率预测呈现一定的模糊性、随机性和非线性特点,难以用显性的定量关系式来精确刻画造斜率与其影响因素之间的函数关系。从回归分析预测法的角度,提出一种采用Kriging代理模型构建预测功能函数,进行造斜率预测的新方法。该方法基于空间插值理论,以造斜率预测值为输出目标。首先选取造斜率主要影响因素作为输入参数,确定训练样本和测试样本;然后,计算Kriging模型中的最优超参数,并构建该预测模型。最后,以测试样本为基准,计算模型预测性能指标,完成对Kriging代理模型的造斜率预测性能评价。通过现场案例研究表明,与常见的多元回归模型和径向基函数模型(radial basis function,RBF)相比,基于Kriging代理模型的造斜率预测方法在均方根误差(root-mean-square error,RMSE)、最大绝对误差(maximum absolute error,MAE)和平均绝对误差(average absolute error,AAE)3个常见的定量指标上表现了更佳的预测性能。预测结果更稳健,计算量更小,对造斜率的预测精度较高,能克服几何法预测精度不高或力学法计算量大等缺点。在工程应用中能节约计算成本和提高预测效率,便于推广应用。