Chinese product of constacyclic and cyclic codes over finite rings

In this paper, we study the Gray images of the Chinese product of constacyclic and cyclic codes over a finite ring. We first introduce the Chinese product of constacyclic and cyclic codes over the finite ring. We then define a Gray map between codes over the finite ring and a finite field. We prove that the Gray image of the Chinese product of constacyclic codes over the finite ring is a distance-invariant quasi-cyclic code over the finite field. We also prove that each code over the finite field, which is the Gray image of the Chinese product of cyclic codes over the finite ring, is permutation equivalent to a quasi-cyclic code.     

汉字图形字符的输入与应用

针对微机汉字操作系统使用中遇到的一些问题,本文介绍汉字图形字符的输入与应用,文末给出用C语言编制的应用程序,该程序提供了一种显示或打印汉字图形字符区位码表的方法,同时它还可用于检查汉字操作系统所提供的显示和打印用汉字库的完整性、正确性及扩充性。     

手写汉字的四角识别方案

手写汉字的本质特征的抽取是提高识别率的关键，而识别规则的生成又依赖于大量样本的归纳学习，手写汉字的四角方案就是针对这两个问题设计并实现的。实验结果证明了该方法的可行性和优越性。     

点阵汉字库到PROTEL元件符号图形库的转换

本文介绍了PROTEL元件符号图形库和点阵汉字库的结构,以及怎样将点阵汉字库转换到PROTEL元件符号图形库的方法。从而提出一种在利用PROTEL设计电路原理图时,加入汉字标注的途经。     

基于高效液相色谱的中药材模式识别新方法

该文提出了一种基于高效液相色谱的中药材模式识别新方法。此方法采用一种新的自组织模糊神经网络识别中药材。网络由2级神经网络构成:第1级为子类自动聚类结构自组织模糊神经网络;第2级为有监督子类分类神经网络。整个网络既有神经网络的学习能力,又有模糊系统的基于规则的推理能力,特别是对子类的自动聚类能力。因为中药材会由于产地、采摘时间和处理方法的不同而有较大的区别,所以子类的自动聚类能力对中药材模式识别尤其有意义。另外整个网络还能适应特征维数不等的模糊模式识别问题。经大量中药材样本和实际测试表明,网络抗平移、形变和适应新产地药材的能力都很强,达到了预期效果。     

移动信息接收机的研制

介绍了一种新型的通信传媒设备，详细介绍了该接收机的工作机理、结构、功能特点以及软硬件的设计思路。     

卡氏积码的MDR码和自对偶码

定义了Z_(r_1),Z_(r_2)…,Z_(r_s)上线性码C_1,C_2,…,C_s的卡氏积码.利用子模同构定理,研究了在Z_(r_1)×Z_(r_2)×…×Z_(r_s)上卡氏积码C_1×C_2×…×C_s的秩与在Z_(r_1),Z_(r_2),…,Z_(r_s)码C_1,C_2,…,C_s的秩的关系,借助这一关系,得到了MDR码的卡氏积仍为MDR码和自对偶码的卡氏积码也为自对偶码.     

基于中国剩余定理解分布式星载SAR-ATI测速模糊

分布式星载SAR系统利用沿航迹干涉对地面运动目标测速时,由于较长基线导致严重的测速模糊。该文在研究鲁棒性中国剩余定理的基础上,利用剩余定理在满足某些约束条件下得到唯一解的原理,分析了多基线和多频率分布式星载SAR-ATI系统解速度模糊的方法,同时推导了多基线和多频率的约束条件,以及最大测速值。仿真结果表明该文算法能有效地解分布式星载SAR-ATI系统动目标速度模糊,为分布式星载SAR系统设计与基线设计提供了一定的指导作用和参考价值。     

基于无监督学习的中文电子病历分词

电子病历中包含大量有用的医疗知识,抽取这些知识对于构建临床决策支持系统和个性化医疗健康信息服务具有重要意义。自动分词是分析和挖掘中文电子病历的关键基础。为了克服获取标注语料的困难,提出了一种基于无监督学习的中文电子病历分词方法。首先,使用通用领域的词典对电子病历进行初步的切分,为了更好地解决歧义问题,引入概率模型,并通过EM算法从生语料中估计词的出现概率。然后,利用字串的左右分支信息熵构建良度,将未登录词识别转化为最优化问题,并使用动态规划算法进行求解。最后,在3 000来自神经内科的中文电子病历上进行实验,证明了该方法的有效性。