基于MLLE-CHMM的模拟电路故障诊断方法

针对模拟电路具有非线性,故障特征混叠严重,早期故障难以有效诊断的问题,提出了一种基于多组权修正局部线性嵌入(MLLE)和连续隐马尔科夫模型(CHMM)的模拟电路故障诊断方法。首先采用基于频率特征量和统计特征量的方法,提取模拟电路故障特征,并归一化;然后采用MLLE算法对高维故障特征进行降维,提取故障流形特征作为观测序列;最后通过高斯混合模型(GMM)拟合观测序列,并完成CHMM模型参数的训练,实现模拟电路早期故障诊断。仿真实验表明,MLLE-CHMM能有效诊断模拟电路早期故障,平均故障诊断率可提高至95%以上。

外壳名词的认知功能与理学和工学学术话语的知识建构

外壳名词(shell noun,缩写为SN)是一类抽象名词,具备承载复杂命题信息的认知功能,是不同领域学者建构学科知识的重要名物化资源。本研究聚焦SN+that-clause、SN+to-infinitive、SN+of+-ing-clause、SN+be+that-clause、SN+be+to-infinitive等五种外壳名词补足语结构,基于Schmid(2000)的外壳名词分类体系构建其认知语义分析框架,利用一个200万词的物理学和航空航天工程英语学术论文语料库,探讨理学和工学学术话语知识建构的子学科变异。研究发现:首先,两个硬学科虽然对外壳名词的选择具有明显的相似性,但对补足语结构有不同的偏好:物理学偏于使用限定性that从句,航空航天工程则倾向使用非限定性不定式从句。其次,两个硬学科使用的外壳名词倾向识解不同类型的经验,即物理学偏向表征一般事实和断言类命题,而航空航天工程偏向表征动态情态判断、意愿类命题以及具体事件。这一实证研究结果揭示出理学和工学两个子学科的不同认识论取向:前者偏好事实以及学科知识的中性表达,强调基于实验观察和中性解释发现真理;后者偏于建构应用性知识、报道实验活动和解决实际问题,注重与受众在元话语层面的对话和磋商,体现更高的互动性和更明显的祈使基调。