变系数对流扩散方程的交替分段显-隐式方法

应用交替分段显－隐方法求解变系数对流扩散方程，此方法具有很好的并行性且无条件稳定。     

求循环体相关图关键路径的算法

应用循环相关图分析循环程序的并行性对于发掘程序的并行性有重要意义,求循环体相关图的关键路径则是作这一分析的关键步骤。由于球循环体相关图的关键路径不同于求一般ＡＯＥ－网的关键路径,无法直接使用已有的有关算法。为此,本文给出了一个求循环相关图的关键路径的算法,并讨论了其应用价值。     

基于遗传算法的模糊神经网络控制器在虚拟仪器中的实现

模糊控制技术在复杂的非线性控制过程中表现出优越的性能，神经模糊控制器的出现为自适应模糊控制设计开辟了新的途径。遗传算法由于具有不依赖于问题模型、全局最优、隐含并行性、高效率和解决不同非线性问题的鲁棒性等特点，能很好地用于神经网络的训练。两种方法综合使用，可以大大提高模糊神经推理控制系统的自学习性能和鲁棒性。通过应用Active X技术在Lab VIEW中调用和操作MATLAB的方法，实现了基于遗传算法的模糊神经网络控制器。     

英汉词汇比较中文化内涵的展现

本文主要通过对英汉词汇在不同文化内涵方面的比较，展示出文化因素在英汉词汇中不同的对应形式，以期引起学习者对外语词汇学习中文化内涵的重视。     

一种求解二维扩散方程的分块隐式方法

提出了一种求解二维扩散方程的分块隐式格式。它结合了古典显格式、古典隐式格式和Crank-nicolson格式，该格式具有明显的并行性、很高的精度、很好的稳定性。     

基于用户多维度信任的冷启动推荐模型

在传统协同过滤(collaborative filtering,CF)算法中存在着用户冷启动低效推荐问题,基于社交信息的社会化推荐算法通过引入用户的社交关系来缓解冷用户的数据稀疏问题,具有很好的研究应用前景。但该算法对用户间的信任度量较为片面单一而难以准确地对冷用户做出个性化推荐。针对此缺点,从不同维度量化分析了影响用户信任的因素,理论推导出用户多维度信任度量模型,将该模型计算得到的用户综合信任与传统协同过滤中的用户评分相似度值进行有效线性融合,提出了一种基于用户多维度信任的冷启动推荐模型。通过使用真实数据集Epinions并采用留一法进行实验对比分析。实验结果表明,提出的模型在对冷启动用户的推荐中,其平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、覆盖率(rating coverage,RC)和F1值(F-measure)3个评估指标相比其他算法有了明显改善。     

基于三维激光技术的路面坑槽多维度指标检测

为实现沥青路面坑槽深度、面积和体积等多维度指标的自动、准确检测,利用三维激光技术对室内坑槽模型进行扫描,基于Matlab软件对激光点云数据采用不规则三角网(TIN)平面插值法重构了坑槽三维模型,进而结合等高线提取确定了坑槽边界,实现了坑槽多维度指标自动计算;对比了不同坑槽多维度指标计算误差,研究了激光线纵向间距对计算误差影响规律.研究结果表明:坑槽深度、面积和体积指标的最大相对误差分别为3.96%、4.58%和4.74%;当激光线纵向间距从1mm逐渐增大至20mm时,坑槽多维度指标计算相对误差逐渐增加;当间距为5mm时,坑槽深度、面积和体积指标的最大相对误差分别为4.65%、6.32%和7.17%;当间距大于5mm后,坑槽三维重构模型逐渐失真并出现了部分缺失,从而导致多维度指标检测误差的增大;因此,为保证坑槽多维度指标检测准确度建议激光线纵向间距应不大于5mm;坑槽多维度指标准确获取将为路面破损层位判定、严重程度评价和修补材料估算提供依据.     

逻辑程序“与并行”计算模型的研究

本文概述了逻辑程序并行性研究的状况和逻辑程序的并行处理方式。详细分析了目前两种获得“与并行”的计算模型,指出了它们的优劣性。最后得出结论:基于编译获得“与并行”是目前最有效的途径。文中同时给出了编译模型下几种算法的实现方法。     

无约束最优化的一个并行算法

文章提出一个数值最优化问题的差分方法，该法的计算性能略优于拟顿法中的BFGS公式，而并行性则明显更优。     

论英语反义词非二项对立关系的分类及语义特征

英语反义词的分类较为复杂，因而大多数涉及到反义词的研究偏重于二项对立关系的分类及语义特征。本文依据《语言与语言学百科全书》对反义关系的分类以及语言学家Yyons对语义对立关系的分析，从单维度和多维度两个方面阐述了英语反义词非二项对立关系的分类及语义特征。