基于词向量的句子相似度计算及其应用研究

目前计算机辅助翻译在相似度计算方面存在很大的局限性,精度较低。针对特定领域,收集领域相关的训练语料,采用Google的word2vec进行英语和汉语的词向量模型构建,设计并实现汉语句子的相似度计算方法,提出基于词向量Jaccard相似度与基于词向量依存句法相结合的相似度计算方法,实验结果显示其效果比传统方法有较大提升。最后,将相关英汉句子相似度算法以接口的形式封装,作为商品化软件华建IAT系统的相似度计算模块投入实际应用。

基于线性变换耦合混沌系统的强劲S盒构造算法研究

由于当前的图像块加密算法中的S盒在替代-置乱过程中都需要使用独立的轮密钥,导致了较高的时间成本和较低的加解密速度。对此,设计了一个线性变换函数;并将其耦合3D Lorenz系统,提出了强劲S盒生成算法。该算法是通过线性变换函数直接将混沌系统的轨迹转变成伪随机序列来产生S盒,在替代阶段可有效避免独立轮密钥的使用,显著降低计算复杂度。借助MATLAB仿真平台,对该算法以及当前其他S盒算法所产生的S盒的性能进行对比测试,结果表明:与其他S盒算法生成的S盒相比,该算法的S盒具有更高的非线性特征,满足严格雪崩准则,具有更好的抗差分能力;用该S盒加密时,其计算效率更高。

双时滞Mackey-Glass系统的稳定性和Hopf分支

研究了具有双时滞的Mackey-Glass系统的稳定性与Hopf分支.从系统线性化方程的特征方程根的分布入手,分别研究了单时滞和双时滞Mackey-Glass系统的线性稳定性.当系统中的时滞经过一系列临界值时,系统经历了Hopf分支,并且当时滞较大时,系统出现了混沌吸引子.然后,利用中心流形理论和规范型方法分析了分支周期解的稳定性和Hopf分支的分支方向.最后,数值模拟验证了理论分析结果.

云计算中多源信息资源平台兼容性路由算法

提出一种基于动态特征K-Means聚类的云计算中多源信息资源平台兼容性路由算法,构建了云计算环境下的多源信息资源通信模型,进行多源信息资源云分析及模型构建,基于动态特征K-Means聚类进行多源信息资源的平台的兼容性特征值挖掘与匹配。仿真结果表明,采用该算法进行云计算环境下的多源信息资源平台兼容路由设计,能提高了云计算平台资源使用效率,降低了CPU负载,节省了计算开销和通信开销,在云平台资源调度等领域就有较高的应用价值。

基于神经元纠偏控制的非线性系统鲁棒性研究

研究非线性系统的鲁棒性,在大扰动条件下,提高系统的稳定控制性能。传统的控制方法采用PID神经网络控制,在参数自适应过程中产生控制偏差。提出一种基于单神经元纠偏控制的非线性系统鲁棒性改进方法。控制结构是一个三层前向神经元网络,采用单神经元纠偏控制,自适应调节神经元输入输出层权重,给定模型的不确定性分为参数的不确定性和未建模的动态特性不确定性,由此得到偏移控制非线性小扰动方程,进行控制系统鲁棒性和稳健性证明。仿真结果表明,采用该算法实现对非线性系统的控制,自适应调节时间短,超调量小,纠偏性能较好,自适应跟踪控制性能优越,误差减少,控制精度较高,鲁棒性较优。

一种改进蚁群算法在机器人路径规划中的应用

在基本蚁群算法的路径规划中,存在容易陷入局部最优解和搜索时间长等缺点,针对这些问题,提出了一种改进蚁群算法。初始时刻为了使蚂蚁扩大搜索范围,避免陷入局部最优,引入了分段函数,采用状态转移概率和分段的组合优化方法平衡各路径信息,而在搜索一定区域后,为了加快收敛速度引入导引函数。并针对边界障碍提出了回退策略。仿真结果表明,在栅格地图模型中,该算法能迅速地避开障碍,找到最优路径。

风水互补微电网的功率波动节能控制数学建模

在对风水互补微电网的功率波动节能控制数学建模方法的研究过程中,采用当前的算法进行建模时受到大量的外界因素干扰,存在功率波动节能控制效果不佳的问题。为此,提出了一种基于功率曲线算法的风水互补微电网的功率波动节能控制数学建模方法。该方法针对运行的风水互补微电网系统进行分析,先计算出系统在不同自然条件下所需要的发电最大功率,依据系统在不同条件下对功率的需求设置2条或多条发电机机外特性曲线,在此基础上将风水互补微电网的功率波动节能控制问题转换为发电机与其功率平衡控制的问题,在保证负荷需求的基础上,以最大化利用风能和水能为原则,以整个系统的运行发电成本最低为目标建立风水互补微电网的功率波动节能控制数学模型。实验仿真证明,基于功率曲线算法的风水互补微电网的功率波动节能控制数学建模方法建模精确度高,鲁棒性强。

基于模糊频繁模式的数据流关联规则挖掘方法

为了获得流格式数据集的规则挖掘以及降低挖掘过程中的计算开销,提出一种基于动态模糊频繁模式的数据挖掘方法 .首先,确定一种滑动窗口区分新旧事务,以处理连续产生的数据流;然后构建动态模糊频繁模式树(DFFMT),随着滑动窗口的变化,给每个删除的旧窗格添加相应算法,且插入新窗格;最后,当DFFMT构建完成之后,根据当前窗口推理模糊关联规则.两个公开数据集的实验验证了提出方法的有效性.与其他同类方法相比,提出的方法只需要检索数据库一次,可以处理大量的流格式数据集.同时,运行复杂度和存储复杂度表现也较优.

大型建筑的多角度图像三维建模仿真分析

在建筑内部的结构稳定性研究中,由于形成的多角度离散网络模型无法形成稳定的拓扑结构,导致传统的三维图像建模只能忽略拍摄角度不同带来的坐标计算误差,以保障稳定的三维模型拓扑结构,导致转换的三维坐标存在失真,三维建模不准确。提出改进离散算法的大型建筑多角度图像三维建模方法,首先对大型建筑的多角度原形进行采集,其次通过分析原始数据点之间的拓扑关系,组建大型建筑的多角度图像离散网络模型。融合于双目立体视觉成像原理,依据不同位置拍摄的大型建筑多角度图像中对应点的图像坐标,计算出不同角度的大型建筑在三维空间中所对应点的三维坐标,实现了大型建筑的多角度图像三维稳定建模。仿真结果证明,改进离散算法的大型建筑的多角度图像三维建模准确率高,实用性强。

软开关隔离型升压DC-DC变换器设计与实现

为了满足升压型变换器低成本和大功率密度的需求,提出了一种软开关单极隔离型DC-DC变换器。该变换器电路包含一个无损耗缓冲器,通过漏电感固定住开关的电压峰值,从而实现开关的ZVS关断。在失谐状态下,使用Lr-Cr串联谐振电路来实现二极管的ZCS关断。由于磁化电流低,相较于传统的基于反激的变换器,变压器的容量更少。在输出功率250 W和开关频率100 k Hz的条件下进行了实际测试,提出的变换器的最大测量效率为97%。

蜘蛛网的结构优化模型研究

讨论了什么结构的网能够使蜘蛛织网省力又有利于捕食.说明了蜘蛛网的倾角与被捕昆虫的关系并给出了被捕昆虫在不同倾角蜘蛛网上的受力的模型.最后假设蜘蛛准备在一个凸多边形的区域结一张网,针对蛛丝是否连接在支撑点,建立了两种不同的数学模型,并且设计了优化的蛛网结构.

基于多稀疏分布特征和最近邻分类的物体识别方法

为提高物体识别性能,提出了一种基于多稀疏分布特征和最近邻分类的目标识别方法。提取图像的梯度模值和方向特征,构建梯度模值和方向图像,分别对灰度图像、梯度模值图像和梯度方向图像进行稀疏表示,提取稀疏分布特征,得到融合后的多稀疏分布特征,再依据最近邻分类方法进行特征分类,实现物体识别。通过在国际公认的COIL-100和PVOC-2007两个公共测试数据集下进行对比实验,对提出方法的参数选择、鲁棒性和识别性能进行综合评价。实验结果表明,采用提出的方法进行物体识别的识别率高于目前经典的SIFT、SURF和ORB方法,是一种有效的物体识别方法。

面向大数据的多Agent资源粒子调度算法

提出面向大数据的多Agent资源粒子调动算法,建立由工作调度agent组成的资源调度模型,对多agent资源进行优先级划分,通过多Agent调度策略灵活自主的特点将Agent系统与自适应粒子群算法结合,利用粒子算法实现对面向大数据调度技术的准确调度。仿真实验表明,这种多Agent资源粒子调度算法更能有效的提高数据调度的效率,同时实用性更强,稳定性更好,面向大数据调度准确率高、速度快,在任务调度时不仅将缩短任务完成所需时间,并且降低任务完成所需成本,有效的为数据调度技术提供更好的保障。

基于辅助视觉飞机空中加油对接优化过程仿真

研究飞机空中加油对接过程控制,提高对接准确性。飞机空中加油过程处在全程高速运动中,由于受油机在加油时处在前方大型加油机的尾流中受到强烈扰动,端口对接处在动态变化,传统的对接方法需要准确判断高速移动端口的准确位置,一旦尾流中受到强烈扰动,导致颠簸,对接误差距离计算较大。提出辅助视觉的飞机空中加油对接过程控制方法。统计飞机空中加油辅助视觉图像出现共现的频率,计算对应图像在所有图像中的共现度,通过运算获取对应图像的权重,实现关键帧图像定位,运用图像中心点空间位置,建立近距空中加油时的尾流流场对受油飞机的气动影响的数学模型,完成飞机空中加油接口的定位。实验结果表明,利用改进算法进行飞机空中加油对接过程控制,在飞机飞行震动较大的情况下,对接控制的准确性高于传统算法。

应用型本科院校学生数学文化素养的现状调查与研究

提出了数学文化素养的概念和特征;然后,通过调查问卷对应用型本科院校学生数学文化素养的整体水平进行了考查,并利用统计学软件对结果进行了分析,研究了学生掌握数学文化素养的情况。在此基础上,提出了培养应用型本科院校学生数学文化素养的途径。

超光谱图像的分布式压缩(英文)

针对超光谱图像压缩进行了研究,提出了一种有效的基于分布式信源编码(Distributed Source Coding,DSC)的有损压缩算法。该算法利用多元陪集码和标量量化的方式实现超光谱图像的分布式有损压缩,针对分布式信源编码,利用多波段预测的方式为每个编码块构造边信息,然后采用标量量化的方式对编码块和其边信息同时进行量化处理。根据分布式信源编码原理,给出了各编码块量化后的编码码率。为了减少标量量化带来的信息丢失,算法引入了跳跃策越。部分均方误差意义上损失较大的编码块将由其边信息直接代替。实验结果表明,所提出的算法性能与基于小波变换的算法性能相当;此外,该算法复杂度较低,适合星载超光谱图像的压缩。

时滞机床颤振模型的稳定性与Hopf分支分析

从模型线性化方程的特征方程根的分布分析入手,讨论模型平衡点的稳定性,确定平衡点的线性稳定性区域,当模型中时滞经过一系列临界值时,模型在平衡点附近经历Hopf分支,时滞较大,出现混沌吸引子,数值模拟验证了结论.

双时滞HIV病毒的CD4^+ T-细胞模型的稳定性和分支分析

本文研究双时滞HIV病毒的CD4^+ T-细胞模型.利用特征方程根的分别理论,分别研究具有单时滞和双时滞模型的线性稳定性.发现当模型中的时滞经过一系列临界值时,模型在平衡点经历了Hopf分支和Hopf-zero分支,并给出Hopf分支和Hopf-zero分支存在的充分条件.最后数值模拟验证了理论结果.

基于高阶线性Riccati微分方程优化解的混合加密算法

数据加密可以提高数据的传输安全。传统的数据加密方案基于链路层嵌入单向加密算法,无法有效解决加密独立分离和非线性加密问题。提出了一种基于高阶线性Riccati微分方程优化解的混合加密算法。设计了密钥扩展算法,利用高阶线性Riccati微分方程优化解的加密特性,得到加密过程中逆列混合变换,从而改进了混合加密的算法。仿真结果验证了该算法有效提高了数据加密解密性能,并具有较高的传输速率和极小的误码率,仿真结果表明其具有较好的应用价值。

物联网环境下传感器路由探测算法

在物联网环境下无线传感器路由节点的准确探测实现节点的定位识别,将在传感器节点的故障监测和目标识别等领域具有较好的应用价值。传统的传感器路由探测算法采用源结点追踪定位方法实现传感器路由探测,当源节点受到外界电磁场干扰时,路由探测准确性不好。提出一种基于最短路径搜索的物联网环境下无线传感器路由探测算法。构建了物联网环境下的传感器网络分布结构模型,进行传感器路由信息的量化分析,采用最短路径搜索方法进行路由传输信息的跟踪探测,采用线性阵列结构部署路由节点,能实现路由节点探测和定位的最短路径搜索。仿真结果表明,采用该算法进行物联网环境下传感器路由探测提高了传感器节点的生存概率,路由探测能量消耗较小,路由节点定位准确,提高了目标节点的识别和监测能力。