基于概念的文本自动分类研究的综述

随着网络信息的迅猛发展 ,特别是Internet上在线信息的增加 ,文本自动分类系统成为重要的研究方向。本文首先描述了基于统计 (主要是向量空间模型 )的分类方法的优点和不足 ,然后重点综述了基于概念的文本自动分类的几种方法和实现技术 ,最后 ,文章给出了今后的研究方向。     

超短波跳频电台频率合成器设计

针对超短波电台对频率合成器所提出的指标要求,设计了合成器的实现方案,并依据方案软硬结合实现了一套频率合成器.方案中采用了基于∑-△调制的小数分频技术,既实现了很小的频率分辨率又消除了因小数分频而引起的杂散.实验结果表明,其杂散小于-70 dBc,锁定时间小于150 us,频率间隔为25 kHz,这些性能可以满足超短波跳频电台的指标要求.     

基于UG的车灯热分析研究

基于NX6.0环境建立了概念车灯模型,采用高级仿真模块对车灯进行温度场和流场的耦合计算分析。在对计算结果可信度做了相关评价的基础上,对车灯结构进行了优化设计。计算结果表明,改进后车灯内部流场改善,减轻了结雾现象。     

多种围护型式在杭州某软土基坑中的综合应用

本文介绍了杭州某软土基坑工程设计、施工和监测情况,主要内容涉及围护体系设计、施工及监测要求等。     

短波电台频率合成器设计

本文针对短波电台对频率合成器所提出的指标要求,设计了合成器的实现方案,并依据方案软硬结合实现了一套频率合成器.实验结果表明,其频率分辨率可达100Hz,频率误差小于30Hz,杂散小于-70dBc,可满足短波电台的指标要求.     

基于Spark的分布式机器人强化学习训练框架

强化学习能够通过自主学习的方式对机器人难以利用控制方法实现的各种任务进行 训练完成,有效避免了系统设计人员对系统建模或制定规则。然而,强化学习在机器人开发应用 领域中训练成本高昂,需要花费大量时间成本、硬件成本实现学习训练,虽然基于仿真可以一定 程度减少硬件成本,但对类似 Gazebo 这样的复杂机器人训练平台,仿真过程工作效率低,数据 采样耗时长。为了有效解决这些问题,针对机器人仿真过程的平台易用性、兼容性等方面进行优 化,提出一种基于 Spark 的分布式强化学习框架,为强化学习的训练与机器人仿真采样提供分布 式支持,具有高兼容性、健壮性的特性。通过实验数据分析对比,表明本系统框架不仅可有效提 高机器人的强化学习模型训练速度,缩短训练时间花费,且有助于节约硬件成本。     

高管个人特征与公司税负

以我国上市公司1992～2009年的高管变更及高管个人特征数据为样本,实证分析公司高管个人特征与公司税负之间的关系。研究结果表明,公司高管的变更会显著影响公司税负的大小,且该影响发挥作用的时间具有一定的滞后性。公司高管的任期长短、专业背景等个人特征是影响公司税负的重要因素。     

基于电子地图的遥感影像自动粗定位研究

在GIS的基础上,提出了一种新的遥感图像自动定位方法．将GIS技术和遥感技术相结合．利用GIS软件从电子地图中提取出线状图层一定范围内各点的经纬度坐标,将这些信息作为参考源．同时对遥感图像进行二值化和边沿提取,将提取出来的遥感图像的线状特征作为目标源,然后在分辨率匹配和投影变换的基础上对二者进行匹配,引入Hausdorff距离作为相似性测度,最后获取遥感图像的定位信息．     

神经网络在组合电路故障模拟测试生成算法中的应用

本文在基于故障模拟的测试生成算法基础上,提出了一种初始测试矢量的生成方法,即采用神经元网络模型来生成初始矢量,既避免了随机生成初始矢量的盲目性,又避免了确定性算法使用回溯所带来的大运算量。试验结果证明这种方法是有效的。     

一种基于Zemike矩和稳态遗传算法的遥感图像匹配方法

该文提出了一种基于稳态遗传算法和Zernike矩的遥感图像匹配方法。将稳态遗传算法快速而有效的全局寻优特点应用于遥感图像的匹配定位。考虑到旋转畸变,采用遥感图像的Zernike矩作为相似性量度,实现遥感图像的匹配。实验结果表明,该算法可以克服图像的旋转畸变,在保证一定的匹配精度下,具有较高的匹配效率。