基于分层选择策略的主动学习分词方法

为了克服训练样本不足、获取大量标注样本费时费力的问题,在基于不确定选择策略的基础上,提出了一种新的基于分层选择策略的主动学习方法。使用新提出的选择策略从大量无标注的样本中选择最有价值的样例,进行标注后加入到训练集中来训练分词器。最后在 PKU、MSR 和山西大学数据集上进行测试,并与不确定选择策略进行比较。结果表明提出的分层选择策略在相同大小的训练语料下可以获得更高的分词准确率,同时还降低了人工标注的代价。     

安全数据库顶层规范中SQL操作的形式化分析与验证

介绍了安全数据库形式化顸层规范,定义了顶层规范中SQL操作的描述,在此基础上给出简单SQL操作的定义,并对其进行分析验证,最后将一般SQL操作的分析验证转换为多个简单SQL操作的分析验证.验证过程表明,该方法既对SQL操作作了完整清晰的描述,又简化了证明.     

分布式网络拥塞控制算法稳定性研究

为解决由于网络阻塞而造成的分组丢弃和时延,基于优化理论框架,建立了原始—对偶模型,可用于描述一类拥塞控制算法.对该模型平衡点存在的条件和系统的稳定性进行了分析,与传统的网络控制算法相比,该算法考虑到边界条件的限制,得出了系统存在唯一平衡点的条件.通过TCP/E-RED网络对该理论进行了验证,结果表明,对于一般网络结构,该模型不具有往返时延,系统具有极高的稳定性,提高了网络性能.该方法用于避免由于网络阻塞而造成的分组丢弃和时延是可行的、有效的.     

基于视觉运动特性的视频时空显著性区域提取方法

为了更准确有效地提取人眼观察视频的显著性区域,提出一种基于视觉运动特性的视频时空显著性区域提取方法。该方法首先通过分析视频每帧的频域对数谱得到空域显著图,利用全局运动估计和块匹配得到时域显著图,再结合人眼观察视频时的视觉特性,根据对不同运动特性视频的主观感知,动态融合时空显著图。实验分析从主客观两个方面衡量。视觉观测和量化指标均表明, 与其他经典方法相比,所提方法提取的显著性区域能够更准确地反映人眼的视觉注视区域。     

面向主题的微博热门话题舆情监测研究——以“北京单双号限行常态化”舆情分析为例

社交媒体舆情监测是社交媒体分析的热点研究问题,学界和工业界取得了很多研究成果。但目前针对热门话题舆情监测研究中,往往只在整体上关注事件舆情趋势,而没有对事件内部不同的讨论主题进行分析。鉴于此,该研究将主题分类模型引入到舆情监测中来,并在此基础上,以时间为脉络进行面向主题的情感分析。并以“北京市单双号限行常态化”这一微博话题为例进行实证研究,通过各个时段 “北京市单双号限行常态化”这一微博话题群体情感倾向变化的分析,为舆情的监测提供对象和时点选择的参考建议。
     

基于切换模型的无人直升机偏航通道系统辨识方法?

针对直升机偏航通道中舵机控制量的饱和非线性问题,提出基于切换模型的无人直升机偏航通道系统辨识方法。首先分析无人机偏航通道的特征,建立包含饱和单元的切换模型。其次通过扫频实验采集辨识所需的数据,并在频域下采用遗传算法辨识得到切换模型的所有参数。再根据实验数据分析辨识模型的残差序列,得到系统的残差模型,并利用该残差模型修正辨识得到的无人机偏航通道模型,进一步提高模型的准确度。最后通过实验数据分析文中模型的准确性,并利用该模型设计无人机飞行控制器。实验结果也证明模型的有效性。     

能量平衡法静电驱动柔性振膜微泵特性分析

从能量平衡的角度建立了静电驱动柔性振膜微泵的平衡方程,基于对压缩过程中振膜动能的考虑,改进了最小能量法压缩模型,结合均匀压力载荷下圆薄膜大挠度形变理论对静电驱动柔性振膜微泵进行理论分析.对振膜与腔体壁面贴合的压缩过程中各能量相互转化的关系进行分析,并与最小能量法模型进行了对比.结果表明,能量平衡法考虑了薄膜振动过程中的动能,故薄膜与腔体具有更大的贴合面积,且以薄膜与腔体完全贴合时作为零应力参考状态降低压缩过程中的薄膜形变势能,计算得到的静电微泵的压缩效率更高,在驱动电压为300 V时,改进的双腔模型中振膜贴合半径为4.06 mm,所得最大压升为87.08 kPa.基于改进的模型,对双腔微泵压升的影响因素进行讨论,发现降低柔性薄膜厚度会使输出压力有所上升,并且减小腔体表面介电层厚度、减小腔体深度与半径可以有助于提高微泵的压升.     

飞机起落架收放系统建模与故障仿真

针对某型支线客机的起落架收放系统,分析了其主要故障类型和故障原因。应用AMESim仿真平台建立了起落架收放系统模型,对该系统的正常收放过程进行了仿真,得到作动筒行程和液压泵出口压力、流量变化情况,并进行了结果分析,仿真结果满足起落架收放系统的基本性能指标。研究了液压泵泄漏、作动筒泄漏、油滤堵塞、节流阀堵塞等对系统工作特性影响较大的故障模式。仿真并分析了不同部件性能参数变化对系统工作性能的影响,为起落架收放系统故障诊断和健康状态监测在工程中的应用提供了有益的参考。     

基于TMS320 DM8168平台的快速运动目标检测研究

研究如何在嵌入式平台上对高清视频中的运动目标进行快速、鲁棒的检测。采用德州仪器最新的达芬奇架构TMS320DM8168为平台,在高清1080P视频上实现运动目标的快速检测。采用对噪声较为鲁棒的ViBe算法进行目标检测,并将该算法移植到该平台的MCFW框架中。同时,为了提高算法性能及效率,对算法进行相关优化,包括编译器选项优化、内存相关优化、标准内联函数优化、循环优化以及DMA等。最终实现在嵌入式平台上的实时高清运动目标检测。实验结果验证了该方法的有效性。