银、钴、锗对铍铝合金组织及性能的影响

对添加了微量元素银、钴、锗的精密铸造铍铝合金,进行了室温拉伸试验、扫描电镜观察和能谱仪分析研究.结果表明,添加元素银、钴、锗不会使该合金的显微组织明显变化,添加元素均是通过强化铝相从而对该合金进行强化.该合金的抗拉强度、屈服强度和伸长率比不添加合金化元素的铍铝合金都有较为明显的提高.从微观角度对添加元素强化合金机理进行了理论分析,银、钴、锗有利于改善铍铝合金的脆性,对铍铝合金界面的结合也是有利的.     

柱塞轴线倾斜式柱塞泵转子的设计校核

柱塞轴线倾斜式柱塞泵具有排量大、体积小的优点,在航空领域应用非常广泛,但其设计校核理论尚不完善.参考柱塞轴线平行式柱塞泵的相关设计校核理论,建立一套柱塞轴线倾斜式柱塞泵转子的设计校核公式,为该型号柱塞泵转子的设计提供参考.     

含二噻基哒嗪的聚芳炔类衍生物的合成与性能研究

以四(三苯基磷)钯(Pd(PPh3)4)和CuI作为催化剂,在二异丙胺和四氢呋喃溶液中,采用宽能带的1,4-二乙炔基-2,5-二(十二烷氧基)苯(PE)和窄能带的3,6-双(5′-溴-2′-噻吩)-哒嗪(TPD)以不同配料比合成了一系列新型聚芳炔。长链烷氧基的存在使得此类聚合物在常用的有机溶剂中具有较好的溶解性和成膜性。通过对上述聚合物的紫外-可见吸收、荧光发射及循环伏安等基本性能进行探讨可知,共聚物在THF溶液中的荧光量子效率为51%～61%;随着共聚物中TPD含量的增加,共聚物薄膜的吸收起始波长及荧光发射波长均有红移。聚合物薄膜的最大发射峰位于540～551nm。     

基于噪声信道的维吾尔语央音原音识别模型

维吾尔语单词连接构形词缀时,经常发生元音弱化成央音的现象。但对已有形态变化的单词进行形态还原时,使用规则识别弱化央音的原音的效率一般在40%左右。提出基于噪声信道的维吾尔语央音原音识别模型。该模型以弱化词干词尾的二字符、三字符和最后音节作为上下文,建立语言模型和似然度计算公式。在开放测试中,模型的准确率达到82.45%,提高词干提取准确率15%。     

统计与规则相结合的维吾尔语句子边界识别

句子边界识别是词性标注和句法分析等自然语言处理系统的基础问题。提出了一种统计与规则相结合的维吾尔语句子边界识别方法,首先利用歧义段落分类算法分类段落,第二步对无歧义段落进行基于规则的句子边界识别,最后使用最大熵模型对有歧义段落进行句子边界识别。该方法有效利用规则弥补最大熵模型因数据稀疏而误判不存在任何歧义情况的不足,使用最大熵模型有效地消除歧义,提高算法的鲁棒性,召回率达到了98.77%。     

一种维吾尔语句子相似度算法的研究

基于实例的机器翻译是一种重要的机器翻译技术,句子相似度的衡量是基于实例机器翻译研究中最重要的一个内容。对于基于实例的维吾尔语机器翻译研究,维吾尔语句子相似度衡量的准确性,直接影响到最后翻译结果的输出。提出了一种维吾尔语句子相似度的计算方法,采用的基于词形特征的粗选算法、散列单词倒排索引能够有效提高算法的查找速度,快速从语料库中筛选出候选句子集合;多策略精选算法中采用基于维吾尔语词频的单词区分度算法、连续单词序列抽取算法,可以有效衡量两个维吾尔语句子的相似程度,实验结果证明算法是有效的。     

浊度法测定驱油用聚合物浓度反应时间的确定

研究了浊度法测定驱油用聚合物浓度时反应时间对溶液浊度（NTU值）及测定浓度的影响,结果表明,一定浓度样品的NTU值随反应时间的延长而发生变化,对于“1．3％NaClO、5mol／LCH,COOH、聚合物”按等体积混合,当反应进行到13min～17min时NTU值相对稳定。当反应时间一定时,样品浓度与NTU值间存在良好的线性关系,只要保证测定待测样品NTU时的反应时间与绘制标准工作曲线时的反应时间一致,反应时间在3min-20min范围内,不必等到稳定（13min后）即可获得可靠的测定结果。因此在不影响测试数据精度的条件下缩短了样品的测定时间,提高了样品检测效率。该研究在聚合物驱矿场试验的注聚质量控制得到了很好的应用。     

基于预训练模型的医疗命名实体识别

文中针对生物医学实体识别中存在的边界识别不准确和鲁棒性差的问题,提出了一种融合了预训练语言模型BERT与跨度标签网络的命名实体识别模型。该模型利用BERT获取文本的上下文信息,并结合跨度标签网络进行实体分类及边界判定,显著提升了实体识别的准确性。为增强模型的鲁棒性,引入对抗训练策略,通过迭代训练正常样本与对抗样本,以优化模型参数。基于CCKS2019评测数据集的实验表明,应用对抗训练方法后,其精准率、召回率及F1值均有所提升,验证了对抗训练能对提高模型的预测能力和鲁棒性的有效性。     

浅谈可视化数据挖掘方法与技术

数据挖掘技术的快速发展,能帮助用户更换的挖掘数据库中隐藏的丰富知识,而受挖掘技术复杂性影响,一些用户很难挖掘完整的数据,对数据的理解和掌握也比较吃力。采用图形和图像的形式,能帮助用户理解和掌握数据挖掘的结果,可视化数据挖掘技术便应运而生。     

约束优化问题的混合遗传算法研究

如何处理约束条件与增强局部搜索能力是遗传算法用于非线性约束优化问题的线性约束优化问题的不足,提出了一种基于模拟退火算法与外点法的混合遗传算法,对于不满足约束条件的解用外点罚函数法来修正,同时把退火选择算子作为一个与选择、交叉和变异平行的算子,嵌入到实数编码的遗传算法中,来增强其的局部搜索能力.算法兼顾了遗传算法、模拟退火算法和外点法三者的长处,既有较快的收敛速度,又能以较大的概率求得非线性约束优化问题的全局最优解.最后以两个测试函数为算例对算法进行测试,验证了该算法搜索能力强、稳健性好,能获得更好的优化结果.实验结果表明引入外点法处理约束条件是可行的.