抵御任意故障的H2动态输出反馈可靠控制研究

针对线性系统,基于线性矩阵不等式(LMI),给出具有抵御任意故障的H2动态输出反馈控制器的设计方案,所得到的结论不仅是能抵御执行器或传感器任何一类部件发生故障的完整性设计方案,而且能使系统达到给定的H2性能指标。使用比离散故障模型更具有实际意义的连续故障模型．一个数值例子说明所提方法的有效性。     

基于HITS算法的双语句对挖掘优化方法

识别和定位特定领域双语网站,是基于Web自动构建特定领域双语语料库的关键。然而,特定领域双语网站之间的句对质量往往差异较大。相对于原有基于句对文本特征识别过滤质量较差句对的方法。该文从句对的来源(即特定领域双语网站)出发,依据领域权威性高的网站往往蕴含高质量平行句对这一假设,提出一种基于HITS算法的双语句对挖掘优化方法。该方法通过网站之间的链接信息建立有向图模型,利用HITS算法度量网站的权威性,在此基础上,仅从权威性高的网站中抽取双语句对,用于训练特定领域机器翻译系统。该文以教育领域为目标,验证“领域权威性高的网站蕴含高质量句对”假设的可行性。实验结果表明,利用该文所提方法挖掘双语句对训练的翻译系统,相比于基准系统,其平均性能提升0.44个BLEU值。此外,针对HITS算法存在的“主题偏离”问题,该文提出基于GHITS的改进算法。结果显示,基于GHITS算法改进的机器翻译系统,其性能继续提升0.40个BLEU值。     

基于粒子滤波的速度轨迹补偿

在膛内测速中,恢复经过特殊信号处理得到的速度缺失段时,会受到烟雾、火光和冲击波等因素的干扰,此干扰会导致实际获取的运动目标在出膛口时刻的多普勒信号能量特别微弱,速度出现相应的缺失,降低了测量的精度.针对此干扰,采用基于粒子滤波（PF）对速度轨迹做补偿的方法,避开速度缺失段对速度曲线进行采样插值,首先对插值后缺失段速度进行拟合,的方法得到缺失段速度模型,然后再利用此模型对速度进行恢复优化.由于膛口速度是判断目标出膛时刻的关键影响因素,而速度缺失段通常出现在运动目标出膛口时刻,因此采用基于粒子滤波（PF）对速度轨迹做补偿的方法对速度缺失段的恢复显得至关重要.     

桌面虚拟交付系统在高校机房中的应用

操作系统的重构更新、软件的安装升级、数据同传以及日常计算机系统的维护管理等问题常见于各大高校机房实验室的管理当中,解决这类问题不仅费时费力,而且缺乏创新.作者以桌面虚拟交付系统为切入点,通过实际案例与数据说明桌面虚拟交付系统在实验室建设当中的应用,实际使用该技术的优劣以及需要注意的问题.     

高职计算机信息管理专业课程建设探索

计算机信息管理专业学生就业对口率较低,毕业生无法适应市场需求,根据这一现状,提出以技能型人才的培养为主线进行专业建设的方法。     

CFD方法在压水堆安全分析中的应用现状和发展趋势

为更好地利用CFD方法解决压水堆安全分析问题,简要介绍CFD方法,着重阐述其在硼稀释、混合和热分层以及受压热冲击等压水堆安全分析问题的应用现状,并提出CFD与系统程序的耦合计算、流固耦合计算和CFD与中子动力学程序的耦合计算将是CFD方法在该领域的发展重点.     

公共气象服务手机短信综合管理系统设计与实现

公共气象服务手机短信综合管理系统是基于Microsoft SQL Server 2005建立短信数据库,运用软件编程技术、数据库技术将昆明市现有的移动、电信两大气象服务短信、优秀气象短信素材以及短信综合评审结果提取入库,同时建立基于B/S结构的Web信息数据查询平台,实现优秀短信素材的调用和短信综合评审结果的汇总查询,以此提高公共气象服务短信质量,达到提高公共气象服务水平的目的。     

Flash广告的研究

Flash可以将动画、声音等多种元素融合起来,是一款很受欢迎的二维多媒体动画制作软件.Flash广告内容精彩丰富,修改方便,费用低,越来越受到商家青睐.对Flash广告的特点、分类和设计要求进行研究,分析了移动公司的广告“动感地带”,对该广告中的技术难点展开探讨.     

网页中商品“属性—值”关系的自动抽取方法研究

商品属性及其对应值的自动挖掘,对于基于Web的商品市场需求分析、商品推荐、售后服务等诸多领域有重要的应用价值。该文提出一种基于网页标题的模板构建方法,从结构化网页中抽取完整的商品“属性—值”关系。该方法包含四个关键技术 1)利用商品网页标题构建领域相关的属性词包;2)基于预设分隔符细化文本节点;3)结合领域商品属性词包获取种子“属性—值”关系;4)结合网页布局信息和字符信息来筛选与构建模板。该文的实验基于相机和手机两个领域展开,获得94.68%的准确率和90.57%的召回率。     

一种基于分类的平行语料选择方法

大规模高质量双语平行语料库是构造高质量统计机器翻译系统的重要基础,但语料库中的噪声影响着统计机器翻译系统的性能,因此有必要对大规模语料库中语料进行筛选。区别于传统的语料选择排序模型,本文提出一种基于分类的平行语料选择方法。通过少数句对特征构造差异较大的分类器训练句对,在该训练句对上使用更多的句对特征对分类器进行训练,然后对其他未分类句对进行分类。相比于基准系统,我们的方法不仅缩减40%训练语料规模,同时在NIST测试数据集合上将BLEU值提高了0.87个百分点。