计算机专业嵌入式系统教学的探索与思考

本文在介绍嵌入式系统的特点和嵌入式教育现状的基础上,结合当前高校计算机专业的实际情况,对在实验设备资源欠缺情况下的嵌入式教学如何开展,进行了有益探讨,提供了一种思路。     

印刷哈萨克斯拉夫粘连字符的切分方法

哈萨克斯拉夫图像文本经过行切分和列切分后,存在水平方向接触和垂直方向重叠的粘连字符。为提高字符识别率,依据字符连通域的最小外接矩形切分开垂直方向重叠的粘连字符图像块;利用判决条件:字符宽度概率密度分布图、字符图像块垂直投影的波峰数目和字符图像块垂直投影波峰的对称性,分离初始粘连字符图像块中正确的单个字符图像块和实际接触的粘连字符图像块;在允许的字符宽度范围内,寻找粘连字符图像垂直投影图的极小值点,以切分实际接触的粘连字符。实验结果表明,该方法泛化能力较好且识别率有明显提高。     

面向增量同生主题的维吾尔文爬虫的研究

针对传统的主题爬虫对网页信息缺乏在知识层面上的处理和理解的问题进行了研究,提出了一种面向增量同生主题的维吾尔文爬虫,通过建立一个增量主题词库优化传统的主题模型,来描述维吾尔文关键词的应用语境及场景,提高了计算网页相关度的准确率。用改进的IC主题敏感算法来预测子页面优先级,过滤无关的网页地址。依据上述方法编写爬虫系统,用构建的维吾尔文语料库进行实验,表明了基于此模型的爬虫具有更好的稳定性和准确度。     

软件工程专业项目驱动和双语教学双融入教学模式研究

结合项目驱动教学的优势和特点,从项目选择、自主协作学习环境建设、学生学习积极性调动、理论实践一体化课堂教学模式建设、重在过程的考核方式建设等方面提出项目驱动教学和双语教学双融入的教学模式,阐述如何在全面培养学生软件开发、自主学习、团队合作能力的同时提高学生实际英语应用能力。     

观点句中评价对象/属性的缺省项识别方法研究

在多对象、多属性的评论文本中,评价对象和评价属性的缺省识别对于观点挖掘有着重要的作用。针对情感观点句中评价对象和评价属性的缺省问题,该文提出一种有效的缺省项识别方法。首先构造缺省项识别规则集,用于获取待识别的缺省项侯选集;将缺省项识别问题看作一个二元分类问题,选用词法和依存句法作为特征,使用决策树分类算法C4.5训练分类器模型,在测试集上对待识别的缺省项进行判别。实验结果表明,使用依存句法特征集分类的F值优于词法特征集约2%。将词法和依存句法两类特征融合与单类特征相比,分类精确率和F值分别提高了10%和5%左右,说明词法特征和依存句法特征的融合有利于缺省项识别。     

微博观点句识别的话题影响研究

为了从海量的网络信息中迅速准确地获取评价信息,观点句识别已经成了自然语言处理的一个研究热点。现在观点句识别系统大都是基于机器学习的方法,一般使用机器学习的方法来进行分类会受到领域差异性影响。针对这个问题,该文对微博观点句识别系统是否会受到微博话题影响做了经验性研究,同时为了弥补训练数据的不足,该文通过规则方法自动标注网络数据进行了训练集的扩充。实验结果表明,微博话题间存在差异,进行分话题模型训练可以提升微博观点句识别系统的性能。     

确定土壤背景值的Hazen概率法——以铜陵矿区Pb为例

本文选取已知土壤背景含量的铜陵矿区,基于Hazen概率曲线,探讨了土壤污染重金属元素Pb背景含量与污染叠加含量的区分方法.得到Pb元素的背景含量为28.5μg/g,与该区深层土壤样中Pb元素含量的平均值(34μg/g)比较接近.还得到了Pb元素污染叠加含量与背景含量的界线点51μg/g.基于Hazen概率曲线区分铜陵矿区土壤Pb元素背景含量与污染叠加含量的方法是有效的,有必要将该方法推广到土壤中其它重金属污染元素、其它地区作进一步研究.     

车载毫米波雷达Bootloader的设计与实现

毫米波雷达用于盲区监测系统时,一种连接方法是仅一个雷达挂接在车身网络上,而另一个雷达无法直接与车身网络通信,因此也无法通过OBD直接升级软件。该文提出一套基于UDS的软件升级方案,在传统下位机Bootloader中增加主从通讯功能,使得两个雷达能同时完成软件升级。经实际应用,设计的Bootloader在盲区监测系统和前碰撞预警系统中都能可靠地升级应用软件。     

基于GAED-MADDPG多智能体强化学习的协作策略研究

目前多智能体强化学习算法多采用集中学习,分散行动的框架。该框架存在算法收敛时间过长和可能无法收敛的问题。为了加快多智能体的集体学习时间,提出多智能体分组学习策略。通过使用循环神经网络预测出多智能体的分组矩阵,通过在分组内部共享智能体之间经验的机制,提高了多智能体的团队学习效率;同时,为了弥补分组带来的智能体无法共享信息的问题,提出了信息微量的概念在所有智能体之间传递部分全局信息;为了加强分组内部优秀经验的留存,提出了推迟组内优秀智能体死亡时间的生灭过程。最后,在迷宫实验中,训练时间比MADDPG减少12%;夺旗实验中,训练时间比MADDPG减少17%。     

面向维吾尔文的多模式匹配算法研究

维吾尔文多模式匹配算法是影响维吾尔文关键词过滤和检测性能的关键步骤之一.为此,考虑维吾尔文语法特点、书写方式、字母变换形式、特殊字母等因素,提出一种基于维吾尔文音节划分的多模式匹配算法.通过Bohum-sani函数的维吾尔语音节分解方法计算字符串音节数,利用Bohum-xekli函数得到字符串音节结构,按语法特点从右至左方式进行模式比较,实现维吾尔文多模式匹配.实验结果表明,与现有模式匹配算法相比,该算法具有更高的匹配效率.