椭圆管外流动熵产及放热系数的数值分析

以椭圆管加热水流动为研究对象,对椭圆管加热水流动系统进行了二维数值模拟。通过联立求解流体力学基本方程和熵产方程,获得了熵产、放热系数与雷诺数和纵、横向间距的变化关系。数值分析结果表明:熵产主要发生在管壁表面附近,而在系统内部区域熵产较小,可以忽略;熵产随雷诺数的增大而增大,随纵、横向间距增加而减小,熵产与雷诺数、纵、横向间距存在对应关系,纵、横向间距宜在1.75～2.0间;在相同的雷诺数值时,熵产、放热系数沿流动方向呈现单调减小的趋势;不同的雷诺数值,熵产、放热系数不同,单调减小的趋势相同。放热系数随Re的增大而增大,且与雷诺数存在对应关系。纵向总放热系数随纵、横向间距增大而减小,且存在对应关系。     

一种新的等高线质量评价方法

分析了传统等高线质量评价相关模型,提出了基于信息量的等高线精度评价方法和基于形状指数的等高线光滑度评价方法,并给出了具体的量化计算过程;最后通过实验验证了该评价方法的可行性。     

基于数学形态学边缘检测的车牌字符分割算法

汽车牌照字符分割是车牌识别过程中的关键步骤,直接影响到字符识别的效果。传统的方法对车牌图像质量要求较高,且抗干扰能力较差。提出一种基于Renyi熵和数学形态学边缘检测的车牌字符投影分割算法,首先用二维Renyi熵最大阈值法对车牌图像做二值化处理,然后用形态学腐蚀运算进行边缘检测,再去除车牌边框,最后通过投影分割提取车牌字符。仿真实验表明,基于Renyi熵最大阈值法和数学形态学边缘检测车牌图像预处理使得车牌字符边缘清晰,降低了噪声的干扰,有利于进行字符投影分割。该算法分割速度快,鲁棒性好,可获得比传统方法更好的分割效果。     

用融和丰富字特征的不等式平滑最大熵模型消解组合型歧义

重点在于融和丰富字特征作为消歧知识以提高分类性能和引入不等式平滑技术来克服数据稀疏问题,同时不等式平滑技术还使特征选择嵌入到参数估计过程中,显著压缩模型规模。     

Lyapunov-based boundary feedback control in multi-reach canals

This paper presents a Lyapunov-based approach to design the boundary feedback control for an openchannel network composed of a cascade of multi-reach canals, each described by a pair of Saint-Venant equations. The weighted sum of entropies of the multi-reaches is adopted to construct the Lyapunov function. The time derivative of the Lyapunov function is expressed by the water depth variations at the gate boundaries, based on which a class of boundary feedback controllers is presented to guarantee the local asymptotic closed-loop stability. The advantage of this approach is that only the water level depths at the gate boundaries are measured as the feedback. Supported by the National Natural Science Foundation of China (Grant Nos. 60504026, 60674041), and the National High-Tech Research & Development Program of China (Grant No. 2006AA04Z173)     

基于最大熵模型的中文名词短语识别

中文名词短语识别在自然语言处理已经得到了广泛应用。该文首先对名词短语识别问题进行描述,然后利用最大熵模型建立名词短语识别系统,通过实验选取最大熵模型的特征,最后利用选取的特征进行名词短语识别,实验结果表明系统达到了较高的准确率和召回率。     

汉语名物化复合词识别

名物化复合词的识别是汉语复合词识别中的难点.困难之处在于汉语动词和名词共现时既可以构成动词短语也可以构成名物化复合词.传统的汉语复合词识别往往只使用语料统计特征,效果往往不怎么理想.基于最大熵模型,在基准上下文特征的基础上,采用了词汇特征与Web特征对动词和名词共现时的名物化候选进行判定,取得了较好的实验结果.其中,Precision达到了86.31%,Recall达到了70.00%.     

多特征融合的蛋白质相互作用位点预测

蛋白质相互作用位点预测为蛋白质功能和药物设计的理解提供重要线索。而蛋白质的各种特征为蛋白质相互作用位点预测提供了大量有用信息,特别是进化信息、残基序列邻近和空间邻近性。不同的蛋白质特征对蛋白质间的相互作用的贡献也不一样。通过提取蛋白质序列谱、保守性和残基熵,提出了特征融合技术对蛋白质相互作用位点进行研究,采用SVM构建三种预测器,分别对各种不同的特征加以验证,实验结果表明了基于特征融合方法的有效性和正确性。     

基于贝叶斯网络的博弈融合建模

针对多源信息冲突环境下的信息融合问题,提出了一种博弈融合模型,并根据Bayes网络推理理论与信息论交互熵等定义给出了此博弈融合模型的具体算法,最后对此算法进行了仿真,根据实验结果进行了分析与总结。