汉英短语翻译对的自动抽取

介绍从平行语料库中如何抽取双语短语翻译对。首先用统计模型正则期望从汉语专利语料库中抽取汉语短语。抽取的短语利用统计知识和语言学知识来过滤,使得过滤后汉语短语的正确率较高;其次,利用词对齐工具Giza++从汉英平行语料库中抽取词汇对齐,在词汇对齐的基础上利用开源工具Moses抽取汉英短语对齐,根据短语对齐与抽取出的高质量汉语短语的交集来抽取候选的汉英互译的源语言短语;接着使用停用词、对数似然估计法LLR和上下文熵来对英语短语翻译进行过滤。实验结果表明,过滤后,抽取的汉语短语准确率为97.6%,汉英短语翻译对的准确率为92.4%。     

一种用于辅助导航的快速图像匹配方法

为了提高辅助导航中多传感器图像匹配的精确性和实时性,首先提取图像的边缘特征,并用3-4距离变换(3-4DT)方法对边缘二值图像进行变换,以变换后的边缘距离图像为匹配特征;针对传统Hausdorff距离的局限性提出了一种融合点集重合数的Hausdorff距离,并以之为相似性度量;搜索策略根据人眼视觉系统的机制采用一种由远到近的分层匹配方法,同时使用一种改进的实数编码遗传算法来加快底层图像匹配的速度。实验结果为平均匹配时间为1283m s,平均误差值为1.036,表明匹配方法能满足导航要求。     

一种改进的规则知识获取方法

知识获取是建立专家系统的最基本最重要的过程,但它又是研制和开发专家系统的“瓶颈”。文章提出了一种改进的规则知识机器自动获取技术,它将学习看作是在一个符号描述空间中的启发式搜索过程,能够通过归纳从专家决策的例子中确定决策规则,从而大大简化了从专家到机器的知识转换过程。     

一种基于多通道信息融合的教师运动跟踪方法

提出一种基于多通道信息融合的教师运动跟踪方法。该方法改进了传统的运动人像检测算法,能进行多目标的识别与跟踪。并结合智能教室的上下文环境信息,提出一个多通道信息融合推理算法,解决了单纯利用运动人像跟踪算法所带来的误检问题。实验表明该方法是有效的。     

基于形状特征点匹配的CT断层图象表面重建

当切片间距离较大时，如何快速，准确地重构出复杂器官的表面并显示它，在医学临床应用中已变得越来越重要。本文首先提出了一种保持轮廓形状特征的自适应特征点采样算法，该算法大大减少了后续处理的存储量和计算量，其次，在于对图象特性的分析，提出了一种特殊点匹配算法，该算法考虑到了特征点在原图象上的灰度，梯度幅值，梯度方向和位置对匹配的影响，提高了重建表面的准确度。实验结果证明了上述算法的有效性。     

考虑驱动系统动态的机械手神经网络控制及应用

针对结构和参数均未知的机械手控制问题, 提出了考虑驱动系统动态的机械手神经网络控制方法, 采用稳定的径向基(Radial basis function, RBF)神经网络辨识机械手未知动态, 而附加的鲁棒控制可以保证存在神经网络的建模误差和外部干扰时系统的稳定性和性能, 并且该方法使机械手闭环系统一致最终有界. 同时开发了基于半实物仿真技术的机械手控制系统, 最后, 将本文方法与经典的PD控制器和自适应控制器在同一机械手平台上进行了实验验证与分析, 实验结果表明该方法具有良好的控制性能.     

基于SNMP和多层C/S结构的HFC网络管理系统

光纤铜混合网(HybridFiberCoaxial,HFC)是国内外正在推广的宽带接入形式,本文设计并实现了基于简单网络管理协议的HFC网络管理系统,管理软件按照多用户分布式软件设计的规范进行设计,采用三层C/S结构,共分为9个模块,经测试与运行,本系统能较好地对HFC网络进行监测与管理。     

一种基于视点距离的三维模型特征提取算法

如何对三维模型进行特征提取是近年来出现的三维模型检索中的主要问题.文章给出了一种基于视点距离的特征提取算法,该算法利用正规化后的三维模型表面到观察点的距离信息生成六幅距离图像,然后对图像进行二维傅立叶变换并对变换后的频域信息进行低频采样从而得到三维模型的特征向量.该算法克服了基于三维投影的二维图像轮廓算法中丢失模型空域信息、缺乏对图像内部信息进行描述的缺点.实验结果表明,该算法比基于轮廓算法的检索精确度提高了19%.     

基于无线信号传输的电容器温度在线检测系统设计

电力系统的电容器温度过高将会造成严重的电力安全事故,给国家造成巨大的经济损失;为实时检测电力系统电容器的温度,有效降低电力系统事故风险,文章设计了一种基于无线信号传输的电容器温度在线检测系统,给出了整个系统的总体结构,详细设计了系统的温度采集分系统和温度收集分系统的硬件电路,重点介绍了系统的上位机软件、下位机软件、无线通信协议的结构流程;同时,为提高温度数据的采集精度和无线传输的准确性,提出了一种温度数字滤波算法和通信纠错算法;最后,对系统进行了集成实现;通过系统投入实际运行表明,该系统运行稳定,能够实现对电力系统电容器温度的实时检测,对超高温度能够实时报警,有效降低了电力系统的事故风险,提高了电力系统的安全性能,具有较好的经济价值。     

基于Kriging代理模型的动态云任务调度方法

任务调度在云计算环境中发挥着重要作用。提出一种基于Kriging代理模型的动态云任务调度方法。通过对云任务在不同资源组合下的性能表现进行Kriging代理模型建模并优化,从而得到对应于该云任务的最优资源分配方案;利用云平台的API,可动态对该云任务实施资源调度。基于OpenStack开源云平台,对两个工程计算应用进行了任务调度性能测试,结果表明该方法可有效动态调整云任务中的资源配给,按需按优对平台中的云任务进行资源调度。