汉语中"的"字短语右边界的识别

“的”字是现代汉语中的高频词．“的”字的作用主要是用来构成短语,我们称之为“的”字短语,它是现代汉语中最常见的短语．“的”字短语造成了汉语句子中丰富的层次和复杂的语义结构．汉语句子中很多的歧义结构也是由“的”字短语引起的．因此正确地分析“的”字短语的结构对于汉语句法分析和汉语理解是很重要的．要分析“的”字短语的语义结构必须首先识别出句子中的“的”字短语．当然,当“的”字以词的形式出现在句子中时,这个句子中就出现了一个“的”字短语．可是这个“的”字短语的右边界在那里呢？如何让计算机能够正确地识别出它的右边界呢？这个问题却迄今未见有文献涉及．该文对此进行了研究并提出了研究交提出了识别“的”字短语边界的算法．     

“的”字短语的语义结构分析

对“的”字短语的语义结构进行了较为全面的分析和总结,按照“的”的字短语的中心词词性,把该类短语分成３大类,并给出了一套较为完整的分析“的”字短语的语义结构文法规则．     

自来水管网流量调控多主体系统仿真

根据城区自来水管网的物理分布特征,结合给水工程理论与多主体系统技术,构造按需产水、自主调度与智能配水的管网流量调控多主体系统GWLKS.详细阐述了该系统的建模过程、体系结构、各类主体的设计难点,并给出了典型实例及其仿真结果,讨论了其优缺点,并指出了今后的研究方向.图2,表3,参6.     

基于剪枝法的Costas阵列通用搜索算法

给出了一种基于剪枝法的Ｃｏｓｔａｓ阵列通用搜索算法，由于采用了剪枝法，在遍历过程中剪去了不满足Ｃｏｓｔａｓ阵列条件的分枝，这样既避免了大量不必要的回溯，大以遍历的同时生成了Ｃｏｓｔａｓ阵列，而不需另外判断是不是Ｃｏｓｔａｓ阵列，因而比遍历加判断的回溯算法效率更高，用汇编语言程序实现了该算法，并穷尽地求出了一定阶数（１≤ｎ≤２０阶）的所有Ｃｏｓｔａｓ阵列，实验结果表明杨义先等关于Ｃｏｓｔａｓ阵列的第４猜想不成立。     

一种基于聚类的RBF神经网络模型

应用于工程中的径向基函数(RBF)神经网络模型,当训练样本量很大时常存在训练学习速度慢和拟合精度不高的问题.针对这一情况提出了一种基于聚类的RBF神经网络(BC-RBFNN)模型.该模型首先通过对训练样本进行聚类分析,将其分为不同的类,接着根据每类的训练样本构造一个RBF子网并获取其相关参数,接着再将各个子网组织成一个BC-RBFNN模型.通过对其进行理论分析和性能检验试验,结果表明该模型能加快网络训练学习速度,缩小的模型规模,提高网络的预测精度.     

基于自由度分析的装配体约束求解

针对传统约束求解方法的不足,建立了一种树状装配模型,提出了一种基于自由度分析的装配体约束求解法.该方法从给定的装配模型中获取约束信息,进行自由度计算,然后根据结果的不同作出相应的处理.因为在早期就保证了装配的正确性,使得该算法拥有较高的效率,同时该模型也为约束的编辑提供了便利.     

一种基于BC RBFNN的高填路堤地基沉降预测模型

针对高填路堤地基沉降难以预测这一技术难题,对其影响地基沉降的主要因素进行了分析,根据各因素之间存在的高度非线性, 结合BCRBFNN（基于聚类分析径向基函数神经网络）非线性拟合的特点, 提出一种基于BCRBNN模型对高填方地基沉降进行预测.运用施工期路基沉降实测资料,对神经网络模型进行学习、训练和仿真, 得出仿真值与实测值非常相似, 从而得出基于BCRBFNN模型在高填路堤地基沉降预测中具有很好的实用效率.     

一种新的自然语言形式语义的计算方法

给出了一种自然语言语义形式计算的新方法.给出了基于SNN的表层语义分析的算法,以及深层语义的定义和在SNN上的操作,并简要地介绍了其实现.实验表明这种方法是可行的.这种方法将符号主义和连接主义有机地结合在一起,是研究自然语言语义的一个新的途径.     

V+ADJP型的中心动词表层语义分析

对V ADJP型的中心动词进行了表层语义分析，基于语义结构文法，写出了其对应的规则式，生成了相应的语义网络。     

现代汉语句子中逻辑量词的识别

从计算机处理的角度讨论了,探讨了现代汉语句子中表示逻辑量词的语法手段,并给出了表达全称量词和存在量词的基本模式及其量词的辖域。