用统计方法实现汉字输入的智能联想

联想是汉字输入法的重要补充手段,能够大大加快输入的速度。本文首次提出了智能联想的概念,分析了智能联想的原理和遇到的困难,使用汉语语料库的方法构造并分析比较了3种智能联想方案,充分利用汉语字词间的相关性,使平均联想成功率超过40%。     

一种基于字词结合的汉字识别上下文处理新方法

根据字、词信息之间的互补性，提出一种字、词结合的上下文处理方法．在单字识别的基础上，首先利用前向一后向搜索算法在较大的候选集上进行基于字bigram模型的上下文处理，在提高文本识别率的同时可提高候选集的效率；然后在较小的候选集上进行基于词bigram模型的上下文处理．该方法在兼顾处理速度的同时，可有效地提高文本识别率．脱机手写体汉字文本(约6．6万字)识别中的实验表明：经字bigram模型处理，文本识别率由处理前的81．58％提高至94．50％，文本前10选累计正确率由94．33％提高到98．25％；再经词bigram模型处理，文本识别率进一步提高至95．75％。     

用谐量分析法研究周期性现象的规律

本文通过实例对谐量分析法的应用进行了简要介绍,以便在纺织科研和生产中推广应用。     

民机地形感知警告系统前视功能分析及仿真

综述了民机地形感知警告系统(TAWS)及其前视功能的产生背景、发展过程,介绍了TAWS前视功能的主要原理.对前视功能的报警阈值时间设置方法进行了研究,给出了报警阈值时间设置的分析算法模型,并利用Matlab 工具进行了仿真,得到了相应的仿真结果.最后,对进一步提高TAWS前视功能仿真精确度,以及TAWS产品性能优化方法...     

二次可旋设计方法及其在纺织工业中的应用

本文主要介绍近代数理统计中二次可旋设计的计算方法及所得回归方程式的分析方法,并提出其在纺织上的应用实例。     

大庆优质石油焦性能研究

在大庆减压渣中,加入部份热裂化渣油生产的大庆优质焦,与大庆普通焦扪比.具舌’ . 其纤维状结构发达,热膨胀系数较低.真密度较高.电阻率较低t强度偏低等特点;     

磷酸型含氟表面活性剂的合成及性能研究

报道了一种以全氟己基乙醇、五氧化二磷为原料,通过酯化反应制备新型磷酸型含氟表面活性剂的新方法,并对产品结构及表面张力性能进行了表征,证实了反应确实生成了磷酸型含氟表面活性剂。反应中探讨了氟醇种类、中和试剂、以及磷酸根来源等因素对产品表面张力性能的影响,优选出了一种表面张力低达17. 2 dyn/cm的新型磷酸型含氟表面活性剂。此新型磷酸型含氟表面活性剂是以全氟己基乙醇、五氧化二磷为原料,氨水作中和试剂合成。     

杭州四堡污水厂扩建工程二沉池地基加固实例

杭州四堡污水厂扩建工程二沉池地基加固实例李元祥（杭州市运河截污处理工程建设指挥部）杭州市四堡污水处理扩建工程是省、市重点工程，位于钱塘江北岸约１００ｍ处，其中需建造的二沉池有８座，池直径为５５ｍ，池底标高为５．１８ｍ（设计自然地坪为８．２ｍ）。二沉池...     

基于HMM的汉语文本识别后处理琛

本文用ＨＭＭ描述汉语文本识别后处理,将汉语语言和单字识别这两个概率模型结合起来,以充分利用单字识别器提供的信息。语言模型的参数由语料库统计得到：单字识别模型的参数为条件概率,经理论分析,它要转化为后难事概率来求解。在分析训练样本集单字识别结果的基础上,提出一种统计方法估计候选字的后验概率。ＨＭＭ在脱机手写体汉语文本识别中的实验表明,后处理性能除取决于语言模型外,还取决于后验概率的精确估计。     

基于对比学习的小样本金属表面损伤分类

现有小样本分类方法局限于从每轮支持信息中归纳出类内共性,忽略了在迭代过程中类间关联性以及样本本身携带的类别信息。由于金属损伤纹理细微、多变,因此所形成的特征分布类间距离小、类内距离大。因特征分布聚合性差导致小样本分类性能降低且新类泛化性变差,提出一种基于内外双层训练模型架构的小样本金属表面损伤分类方法。内模型在利用度量手段完成元分类任务的同时,引入双模态特征作为外模型特征空间的信号,即在新映射空间下利用类别标签信息有监督地对比不同类别的图像特征、优化特征分布,使类间区分度更大、类内聚合度更高。在训练阶段中外模型反传对比损失,间接加强原有特征空间的表征能力,从而提高内模型的度量水平,提升分类精度。同时,利用类别嵌入作为动态类别中心,可以有效减少小样本问题中的噪声干扰,加强模型泛化性能。在GC10、NEU及APSD 3个常用的金属损伤数据集上的实验结果表明,相比ProtoNet、MatchingNet、RelationNet等主流方法,该方法具有较优的分类精度,特别是新类别的泛化能力得到大幅提升,5-way 5-shot设定下分类精度至少提高了5.24、1.39和6.37个百分点,分类错误...