基于深度学习的中医古文献临床经验抽取

中医古文献蕴藏着丰富的临床经验，是古代中医在行医过程中对临床诊疗的经验性总结，体现了中医学形成和发展的理论框架和思想基础.然而这些宝贵的临床经验不仅量大，而且分散在不同的文献中，使得中医从业者手工很难快速全面地获取它们，文献检索工具也只能提供文档级别的信息筛选，无法为这种细粒度的信息获取提供支持.此外，古汉语相对于现代汉语的不同特点也限制了主流文本分析工具的使用效果.为此本文提出面向临床经验获取的中医古文献信息抽取任务，用于识别古文献中描述临床经验的文本片段，手工标注了样本数据用于这种抽取模型的训练和测试，并设计了基于深度学习的序列标注器用于完成该任务.考虑到标注数据量小可能带来的过度拟合问题，本文引入对抗训练和虚拟对抗训练来增强模型的泛化能力.一系列充分的实验验证了模型的有效性，表明利用信息抽取技术从古文献获取中医临床经验具有可行性，为这一新的信息抽取任务提供了有希望的研究基线和可复用的标注数据集.     

钩形弯交叉口信号协同控制优化方法研究

针对车辆在钩形弯交叉口与相邻常规交叉口间的整体运行特性，建立了各条车道的车辆平均延误计算模型。以各交叉口的周期时长和相位绿灯时间为约束，钩形弯交叉口与相邻常规交叉口间的车辆平均延误最小为目标，建立了信号协同配时方案。以位于苏州市高新区内有轨电车沿线的两个相邻交叉口为例，采用实际数据验证所建立的方法，并设置钩形弯渠化方案。将设置的钩形弯交叉口与其相邻常规交叉口的信号协同作为改进方法，在VISSIM软件中对比分析改进方案与现状方案的车辆延误指标。实验结果表明，钩形弯交叉口与相邻常规交叉口的信号协同优化方法可有效提高交叉口的通行能力，尤其是干道直行机动车的通行能力，可降低车辆的平均延误。     

非同分布φ混合序列加权和的强极限收敛性

利用φ混合序列矩不等式和截尾的处理方法,研究非同分布φ混合序列加权和强极限收敛性质的问题,得到了若干新结果,推广并改进了独立同分布情形下的相应结果.     

基于机器阅读理解的商品属性识别

属性抽取的目标是从非结构化文本中抽取与文本实体相关的属性和属性值，然而在电商场景下基于序列标注的模型缺少应对大规模属性抽取任务的可扩展性和可泛化性能力。本文提出基于阅读理解的商品属性抽取模型，通过额外加入问句来强化模型对属性的理解，结合双仿射注意力机制捕获问句和文本之间的语义特征，进一步提高模型的抽取性能。本文在电商数据集上对不同类型问句和不同解码器进行了对比实验，结果表明本文提出的方法优于多个基线模型，相较于OpenTag和SUOpenTag模型，属性抽取的F1值分别提升7.70%和3.26%，未登录词识别的F1值分别提升15.51%和8.12%。     

考虑进口预旋的阶梯型迷宫密封转子动力特性

针对阶梯型迷宫密封转子动力特性受进口预旋影响的问题，提出了考虑进口预旋的阶梯型迷宫密封动力特性计算方法。基于Murphy小位移涡动原理建立气流激振力-转子位移-转子速度的控制方程；采用计算流体力学(CFD)数值模拟方法对不同预旋比的全环密封流道进行计算，通过频域内求解控制方程得到了刚度和阻尼等动力特性参数，研究了不同预旋比的情况下阶梯型迷宫密封的动力特性；绘制了流道内的压力分布和流速矢量图，研究了阶梯型迷宫密封的流场特性。数值仿真结果表明：随着预旋比的增加，直接刚度在低频部分增大，在高频部分减小，交叉刚度几乎不变，交叉阻尼随预旋增加而减小；气流预旋明显降低了直接阻尼，相较于预旋比λ=0的情况，λ=0.255及λ=0.516的工况下直接阻尼的预估值平均减小了16.9%和21.4%;随着节流次数增加，气流经过密封齿的压降逐渐增加，分别为0.25、0.374和0.499 MPa,密封齿顶的流速也逐渐增加，分别为79.5、88.36和106.0 m/s;由于密封齿阶梯式的排列增加了主流道的复杂性，阶梯密封流道分为节流区、射流区和涡流区，涡流区2个转向相反的旋涡增加了流道内气流动能的耗散。     

基于数据场联合PRI变换与聚类的雷达信号分选

基于脉冲描述字进行雷达信号分选时,传统聚类算法需要预先人工设定聚类中心和聚类数目。针对该问题,提出一种基于数据场理论联合脉冲重复间隔(pulse repetition interval,PRI)变换与聚类的雷达信号分选新方法。首先,依据数据场理论,基于势值大小实现干扰点剔除,而后利用PRI变换算法进行PRI估计,依据PRI估计值将归一化脉冲描述字数据预分类,进而以各类数据集中心间的欧氏距离小于辐射因子为准则进行类别合并,自动得到初始聚类中心和聚类数目,最后通过改进K-Means算法完成聚类分选。仿真实验表明:所提方法能够应对存在频率捷变,重频参差、抖动、参数交叠、局部脉冲丢失的复杂信号环境,分选正确率明显提升。     

考虑引入渠道竞争的双渠道信号传递策略

在一个存在高低两种类型制造商的供应链中,通过对制造商向零售商进行信号传递策略的研究,把制造商引入渠道竞争的动机解释为"渠道竞争"及"信息非对称"两种效应.把零售商努力纳入需求函数,建模分析了不完全信息条件下单(双)渠道供应链中制造商通过调整入场费和批发价进行信号传递的决策.并在此基础上通过两种渠道模式下供应链成员决策参数的对比,重点分析了渠道入侵对信号传递策略两种效应的综合影响.研究发现:两种模式下,制造商都需要通过向上扭曲批发价、降低支付给零售商的入场费来进行信号传递,同时零售商会减少附加值服务的提供;但当满足一定条件时,制造商可以通过引入线上直销渠道降低批发价向上扭曲的概率(即更容易实现自然分离),并减少信号传递成本;产品需求波动性、需求对零售商提供附加服务的敏感性以及渠道间竞争强度都将在一定程度上影响引入渠道竞争的效果.     

单快拍相干信号自适应波束形成方法

针对低快拍条件下相干信号波束形成问题,提出一种单快拍相干自适应波束形成方法。首先,构造Duvall特征消除器滤除阵列接收信号中的期望信号,再利用空间平滑方法解相关。然后,依据Hung Tuner算法对平滑后的协方差矩阵进行Gram Schmidt正交化,快速重构干扰信号子空间。最后,将静态权矢量在干扰子空间内的正交投影作为波束形成最优权矢量。该算法可有效避免协方差矩阵求逆和特征分解造成的复杂计算,且能降低由于期望信号泄露造成的子空间估计误差,在单快拍条件下性能良好。仿真分析验证了算法的优越性和理论分析的有效性。