基于情感分析的文本检索系统的研究

针对目前文本挖掘的情感分析方法的准确性、实时性、提取等问题,构造一种神经网络混合模式,使用记忆神经网络和卷积神经网络对文本特性的提取,再利用情感分析方法进行挖掘。实验表明对文本挖掘的准确性提高了,这种模式在应用中有很大的实用性。     

激光脉冲编码抗有源干扰效果研究

激光脉冲编码是激光制导武器的抗干扰措施之一。角度欺骗式干扰和高重频干扰是目前半主动激光制导武器的主要有源干扰来源。为研究不同激光脉冲编码方式对激光半主动制导武器抗这两种干扰性能的影响,本文针对敌方激光告警机的识别算法与我方导引头的解码过程,提出自相关函数与归一化互相关函数评价方法,并对目前主要编码方式进行仿真,仿真结果表明:激光脉冲编码的抗角度欺骗式干扰能力受编码序列周期性与脉冲间隔随机性的影响；抗高重频激光干扰能力受编码序列脉冲间隔随机性的影响；LFSR状态码的抗角度欺骗式干扰与抗高重频干扰效果均优于其他编码方式。     

基于密集神经网络的灰度图像着色算法

针对在灰度图像着色领域中，传统算法信息提取率不高、着色效果不理想的问题，提出了基于密集神经网络的灰度图像着色算法，以实现改善着色效果，让人眼更好地观察图片信息的目的。利用密集神经网络的信息提取高效性，构建并训练了一个端到端的深度学习模型，对图像中的各类信息及特征进行提取。训练网络时与原图像进行对比，以逐渐减小网络输出结果的信息、分类等各类型的损失。训练完成后，只需向网络输入一张灰度图片，即可生成一张颜色饱满、鲜明逼真的彩色图片。实验结果表明，引入密集网络后，可有效改善着色过程中的漏色、细节信息损失、对比度低等问题，所提算法着色效果较基于VGG网络及U-Net、双流网络结构、残差网络（ResNet）等性能优异的先进着色算法而言取得了显著的改进。     

基于BP神经网络法的某公路隧道涌水量研究

隧道突涌水会使隧道施工安全性和施工顺利程度受到干扰,并且会影响到隧道建成运营质量,准确的预测隧道涌水量可以起到指导施工,保证工程质量的作用。以江西某公路为研究对象,选取地质构造、渗透率、降水量和水头高度作为评价因子,基于BP神经网络建立了公路隧道涌水量预测模型,成功的对公路隧道涌水量进行了预测,取得了良好的效果。     

基于感知评价的Internet语音终端流量控制

分析了影响因特网语音通信质量的主要因素，根据实时传输控制协议计算延迟、丢包率等网络参数，并利用RBF神经网络将参数映射为语音质量评分，根据评分值的变化动态地调整语音终端的编码速率，在保证一定语音质量的同时，缓解网络拥塞。实验证明了该方法的有效性。     

动态评价技术在塔河碳酸盐岩缝洞型油气藏中的应用

塔河油田奥陶系油气藏是大型碳酸盐岩溶洞型油气藏，其储渗空间主要为大小不同的溶洞、裂缝带、溶蚀孔隙等组成，该油气藏具有极强的非均质性，单纯用静态资料来认识这类油气藏是非常困难。文章提出利用生产动态资料和信息进行该类型油气藏研究的新思路，利用人工神经网络技术在处理非线性相关参数预测方面的优势，并以渗流理论为基础，结合试井成果，选用已知油井的产量、油嘴、油压、含水率、气油比、原油密度等6个开发动态参数作为样品输入数据，推导出影响油气藏开发的重要参数（地层系数）与生产信息的关系，建立了人工神经网络预测储层参数的结构模型。通过塔里木盆地塔河油气田实例研究，说明了利用动态信息评价油气藏技术在碳酸盐岩缝洞型油气藏储层预测和非均质性分析等方面具有较高的实用价值。