基于桥连接的词典学习方法的语义解析

现阶段的语义解析方法大部分都基于组合语义,这类方法的核心就是词典。词典是词汇的集合,词汇定义了自然语言句子中词语到知识库本体中谓词的映射。语义解析一直面临着词典中词汇覆盖度不够的问题。针对此问题,该文在现有工作的基础上,提出了基于桥连接的词典学习方法,该方法能够在训练中自动引入新的词汇并加以学习,为了进一步提高新学习到的词汇的准确度,该文设计了新的词语—二元谓词的特征模板,并使用基于投票机制的核心词典获取方法。该文在两个公开数据集(WebQuestions和Free917)上进行了对比实验,实验结果表明,该文方法能够学习到新的词汇,提高词汇的覆盖度,进而提升语义解析系统的性能,特别是召回率。     

一种新型微处理器功能验证

文中介绍一种新型微处理器的验证方法，并对相关的一些验证策略进行深入的讨论。     

基于人工势场方法的WSN传感覆盖率提高算法

感覆盖率是WSN系统中重要的性能指标之一。Sink节点的移动性能提高系统的传感覆盖率,人工势场能描述普通节点与Sink节点之间的关系。提出了一种利用人工势场方法有效的Sink节点移动控制策略,通过Sink节点的移动能够提高系统的传感覆盖率。普通节点搜集的数据能通过多跳的方式传送给Sink节点。在最初的随机部署之后,由人工势场产生的力迫使移动Sink节点移动到整个环境中的平衡点以获得更高的传感覆盖率。在整个算法执行过程中无需事先了解环境的情况,此方法能在实时的环境中采用。给出了具体的算法步骤,最后利用一个仿真实例对控制效果进行了说明。     

栅栏覆盖最大化生存周期调度算法

栅栏覆盖是近年来无线传感器网络的研究热点之一,如何延长生存周期是无线传感器网络研究的一个重要问题。针对无线传感器网络的栅栏覆盖应用,设计了两种最大化网络生存周期的调度算法:集中式的Greedy调度算法和分布式的DBCS调度算法。仿真实验表明:两种算法显著地延长了网络的生存周期;在较稀疏的网络中,DBCS算法与Greedy算法性能接近,分布式的DBCS算法适合应用于大规模传感器网络。     

2000—2014年辽宁省植被动态演变特征分析

基于MODIS － NDVI 数据,辅以线性回归法与分段线性回归法,并借助ArcGIS 软件,对辽宁 省2000—2014 年植被覆盖的动态演变过程进行分析。结果表明: ( 1) 时间上,辽宁省植被NDVI 在年 际尺度上呈现出明显的增大趋势,2005 年出现突变,多年平均NDVI 值为0. 496; 春季、夏季、秋季 以及植被生长季NDVI 突变年份分别为2006 年、2005 年、2009 年和2004 年,秋季波动变化的突变点 明显滞后; 植被生长最旺盛的季节为夏季,且集中于8 月。( 2) 空间上,辽宁省植被覆盖具有明显的 地域性差异,呈现出东部高、中西部低的分布特征; 辽宁省植被覆盖优良区与辽东山地的界限基本吻 合,植被覆盖贫乏区主要集中在朝阳市和阜新市的东北部地区。( 3) 辽宁省植被覆盖程度呈山地阴坡 高于阳坡的形态,并且植被覆盖程度最好的坡向为北偏西方向。( 4) 2000—2014 年辽宁省植被覆盖度 整体以维持现状和轻微改善为主,保持不变的区域集中于中东部地区,辽阳市与沈阳市一带有轻微退 化现象,辽西北地区改善情况较为明显。     

无位置信息的无线传感器网络漏洞发现算法*

无线传感器网络广泛应用的前提是能够检监测目标区域特定事件的发生。而节点能量受限、难补给的特点导致监测性能难以保证,造成监测盲区出现。针对无线传感器网络节点的地理位置信息未知的情况进行了研究,提出覆盖漏洞发现算法CHDA (Coverage Holes Discovery Algorithm),在以节点为极点建立的极坐标中计算出相邻节点的相对位置信息和该节点被其邻居节点覆盖的边缘弧的信息,并且根据节点的单纯覆盖弧序列的定义计算出节点被其邻居节点覆盖的单纯覆盖弧序列,从而得到网络中的覆盖漏洞。覆盖漏洞的发现克服的地理位置信息未知的限制,为漏洞的修补提供了必要的前提条件进而保证传感器网络的覆盖率。     

RGA-D：一种无线传感器网络覆盖优化方法

研究了无线传感器网络覆盖优化问题,针对传感器节点随机部署、分布不均,传统覆盖优化算法一般只考虑网络部署后单次优化的问题,提出基于节点冗余和覆盖集冗余的计算方法,用网络的局部特征表征全局特征,改进了网络覆盖模型。并在此基础上提出RGA-D算法,利用遗传算法计算覆盖集,同时考虑节点和覆盖集冗余度,对网络整个生存期进行全局优化。仿真实验表明,RGA-D算法能在活跃节点数和网络覆盖率之间达到平衡,解决了网络生存期后期容易出现覆盖盲区的问题。     

LAG WINDOW ESTIMATION OF THE DEGREE OF DIFFERENCING IN FRACTIONALLY INTEGRATED TIME SERIES MODELS

Abstract. In this paper we consider the estimation of the degree of differencing d in the fractionally integrated autoregressive moving-average time series model ARFIMA ( p, d, q ). Using lag window spectral density estimators we develop a regression type estimator of d which is easy to calculate and does not require prior knowledge of p and q. Some large sample properties of the estimator are studied and the performance of the estimator for small samples is investigated using the simulation method for a range of commonly used lag windows. Some practical recommendations on the choice of lag windows and the choice of the window parameters are provided.     

非均匀卵砾石粗糙床面的分形特征

针对传统方法刻画粗糙床面总体特征存在缺陷的问题,将分形几何理论引入非均匀卵砾石粗糙床面特征研究,以卵砾石床面激光扫描试验资料为基础,探讨了分形尺度区宽度与中值粒径d50的关系,分析了覆盖基准面对分形维数的影响,研究了床面整体与局部分形维数的特征与联系,获得了分形维数随床面颗粒组成及高程统计参数的变化规律。结果表明:分形尺度区宽度与床面颗粒中值粒径d50有关,上临界尺度可取为1.5d50;分形维数与覆盖基准面位置有关,覆盖基准面距平均床面的距离越大,分形维数越大且逐渐失真,为有效量化和区分床面粗糙特征,覆盖基准面宜取平均床面;粗糙床面分形维数具有良好的稳定性,局部分形维数变异性很小,并与整体分形维数接近;粗糙床面的分形维数与颗粒大小、级配组成及床面高程统计参数有关,中值粒径越大,颗粒组成越均匀,床面高程极差、标准差、偏度(绝对值)和峰度越大,分形维数越小。     

关于图像反走样的理论及应用

图像反走样是用于提升图像质量的一个重要环节。导致图像失真的主要原因是由于采样频率过低及重建过滤器的质量低下。在实时渲染的应用中,随着硬件的发展及渲染架构的改变,主流反走样技术逐渐从硬件加速模式发展到后处理模式。纯后处理算法由于缺失子像素信息,无法生成高质量的反走样图像。针对这一问题,混合反走样在保留了后处理反走样效率的同时,通过结合多重采样能提供更精确的边缘处理,并保证图像在时序上的稳定性。