基于高斯字典原子稀疏表示的高精度宽角SAR成像方法

为了提高从宽角合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像中提取目标后向散射各向异性特性的性能,在宽角SAR字典稀疏表示模型的基础上,提出一种基于高斯字典原子的高精度宽角SAR成像方法。在字典构造上,采用不同中心位置、相同方差的高斯函数。在求解稀疏表示系数上,采用广义最小最大凹惩罚稀疏重构算法求解。最后，根据稀疏表示系数的重构结果以及构造的字典得到目标的后向散射各向异性特性。通过仿真实验和Backhoe数据对算法进行验证,结果表明,该方法能够高精度地提取目标的后向散射各向异性特性。     

MIS系统通用插入组件的设计与实现

论述了数据字典是实现通用插入功能的关键，并描述了利用Grid控件实现通用插入组件的一般方法，着重讲述了依据数据字典动态生成界面，动态消息响应的处理过程，有很大的应用价值。     

外向型汉英词典中文化局限词的翻译

根据外向型双语词典编纂的相关理论，采用实证研究的方法，对国内现行的五本汉英词典中文化局限词的翻译进行总结分析后发现：文化局限词的翻译存在缺乏对应词或提供的对应词不足，未给需要注释的对应词添加注释，相关文化背景信息、语用信息、用法标注不足，缺少例证、插图和参见系统等问题，并根据词典学提出了相应的解决方案。     

VAX中代码数据的共享技术

本文总结了ＶＡＸ机中各种代码和数据的共享技术。如建库、可共享映象、可重入例程、已知映象、ＣＤＤ词典等，给出了实际应用中使用这些共享技术的具体实现方法和技巧。     

基于Bert股吧舆情分析的特征融合股价走势预测研究

传统股价预测模型往往只考虑时序性数据且局限于模型自身机制,而忽略舆情对股价的影响,导致预测精度不高,针对该问题,提出基于 Bert 股吧舆情分析的特征融合预测模型对股价收盘价进行涨跌幅预测。 首先,采用Bert 自然语言处理对股吧舆情以及公司公告政策进行情感分类,并转化为虚拟变量,构建金融舆情情感特征库;然后将金融舆情特征库和时序性数据合并构建特征融合矩阵;最后输入长短期记忆网络模型(LSTM)进行股价收盘价预测,并得出股价的涨跌结果。 以华银电力(600744. SH)为例进行实证分析,实验结果表明:引入股票情感特征后的模型,得到的股价走势准确率上升了 8. 63%,预测收盘价的回归指标 FMAPE FRMSE 分别下降了 23. 59%、22. 9%,R2 提高了 8. 11%,证明引入新的舆情情感特征在实际预测中能提高股价预测的准确率,可以作为精准预测股价走势的手段。     

基于双向门控机制和层次注意力的方面级情感分析

针对传统情感分析模型将单词或词语作为单一嵌入,而忽略句子之间依存信息和位置信息的问题,提出基于双向门控机制和层次注意力的方面级情感分析模型（Based on Bi-GRU and Hierarchical Attention,BGHA）。首先,将文本数据转成词向量再加入位置编码信息,得到包含位置和语义信息的词向量后通过双向门控机制提取上下文特征;接着,分别在单词注意力层和句子注意力层用注意力机制对特征分配权重,突出重点词和重点句信息;最后,结合给定的方面信息选择性提取与其较匹配的情感特征。在SemEval 2014、SemEval 2016和Twitter短文本评论数据集上的实验结果表示,BGHA模型的准确率对比其他模型都有不同程度的提高,证明了模型的有效性。     

DBMS软件产品数据库设计的实用策略

本文以“通用帐务处理软件数据库设计策略”为背景,对DBMS(Data Base Management System)软件产品数据库设计的方法和策略进行探讨。     

关系数据库的动态维护

就关系数据库的动态维护提出了一些更具实用、灵活的思想，摘述了动态维护中开放型的数据字典管理和过程优化控制方式，以及在传统的动态维护方式的基础上更进一步的功能扩充。     

试论李清照词的审美特征

李清照是位善于发现美、创造美的词人 ,综观她的词 ,我们不难发现 ,“美”是她词创作的灵魂。本文将从个性美、愁情美、情操美三个方面来论述李清照词的审美特征     

背景流量中报文负载的字典构造方法

背景流量的构造是决定网络测试质量的重要方面. 在目前背景流量的生成中,报文的负载一般采用随机串进行全部或部分填充. 该方法容易引入误报,造成测试结果的不准确,所构造的流量中报文对被测系统的压力不可控制,在实时测试中随机串的生成降低了测试系统的性能,而在离线测试中为存储负载中的随机串需要庞大的空间. 针对这种方法的不足,设计了一种字典填充方法,报文的负载从字典中选取,而字典的内容从被测设备所能监控的网络事件的特征中提取. 该方法可以减少随机串方法所带来的问题,实验证明是有效的.