基于先验知识的文本实体识别方法

阐述文本实体识别作为医疗相关人工智能应用的关键中间任务，其效果直接决定下游任务表现上限，然而传统方法中通常忽略医学知识的应用，很难取得良好表现。提出一种基于RoBERTa与CRF并融合医学知识的医学文本实体识别方法，将医学知识作为先验引入到CRF最优路径搜索环节，极大程度地提升了标签转换的连贯性，并在相关数据集主指标上取得了改善。     

马尔可夫跳变线性系统最优控制的研究现状与进展

马尔可夫跳变线性系统（MJLS）是一种具有多个模态的随机系统，系统在各个模态之间的跳变转移由一组马尔可夫链来决定。MJLS模型因其在表示过程中可以产生突变而更能精确的描述实际工程应用中的系统。近年来，MJLS的最优控制问题成为了研究的热点，动态规划、极大值原理以及线性矩阵不等式等成为了解决此类问题的主流方法。本文对MJLS最优控制领域的研究现状进行了综述。分别对一般情况下、带有噪声的情况下、带有时滞的情况下以及某些特定情况下的MLJS最优控制问题的国内外研究现状进行论述。最后进行了总结并提出MJLS最优控制领域未来值得关注的研究方向。     

多带抗噪声语音识别算法研究

根据Flether等人的研究,基于感知独立性假设的子带识别方法被用于抗噪声鲁棒语音识别。本文拓展子带方法,采用基于噪声污染假定的多带框架来减少噪声影响。论文不仅从理论上分析了噪声污染假定多带框架在识别性能上的潜在优势,而且提出了多带环境下的鲁棒语音识别算法。研究表明：多带框架不仅回避了独立感知假设要求,而且与子带方法相比,多带方法能更好的减少噪声影响,提高系统识别性能。     

雷达间的电磁兼容性判决

通过对雷达信号(或干扰)处理过程的分析,对发现概率和虚警概率的定义作了合理的扩展,使二者可以直接用于雷达间的电磁兼容判定,并在此基础上建立了雷达间电磁兼容判决模型.这种基于经典雷达信号检测理论的模型能客观、真实地反映出雷达间的干扰情况,并且可以应用在雷达间电磁兼容性预测模型中.     

中低速率语音波形编码

提出了一种波形编码的新方法，阐述了其编码原理。该编码算法简单，恢复的语音质量较好。由于利用了矢量量化技术，所以该编码速率较低。     

基于重量分析的OBDD变量排序算法

有序的二叉判决图（ＯＢＤＤ）是布尔表达式的一种有效表示方法，但它的体积对变量排序具有较强的依赖性。本文提出一种电路结构图，并在此基础上定义了原始输入重量和节点重量等参数，并建立了用重量分析来指导的ＯＢＤＤ变量排序算法。由于从考虑变量对输出函数的影响出发与从考虑ＯＢＤＤ节点共享性出发对变量排序的要求不同，本文分别设计了两类算法。实验结果表明，本文对大多数标准电路变量排序的效果都优于国际上的同类算法，     

一种基于判决反馈的OFDM系统载波频率跟踪算法

研究了多径信道下OFDM系统的一种新的载波频率跟踪算法，这种算法以判决反馈和接收端的时域信号重构为基础。推导了估计结果的精确解，比较了使用原估计结果和新的估计结果进行频偏补偿时系统跟踪性能的不同。通过对算法的仔细分析，发现除了通常的加性噪声外，信道估计误差、子载波数目和子载波的调制方式也影响频偏的估计结果和跟踪范围，而且子载波的数目和调制方式是决定性的因素。这种频率跟踪方法的优点是即使在很低的信噪比下仍然能获得高的跟踪精度，且实现相对简单。     

一种具有弹性服务质量要求的多业务最优接纳控制策略

随着无线网络所支持的业务种类的增加和具有弹性服务质量要求的业务的大量出现，与服务质量保证密切相关的呼叫接纳控制问题成了近年来无线网络研究的热点之一。本文研究了基于准马尔可夫决策过程方法的多业务最优呼叫接纳控制问题。根据业务的特点，首先引入了带宽分配满意度函数和收益率函数，在此基础上，提出了基于带宽分配满意度的最优带宽分配算法和基于准马尔可夫决策过程方法的最优呼叫接纳控制策略。计算结果表明，本文方案能够在对各类业务的呼叫阻塞率进行适当权衡的前提下，进一步提高网络的期望收益率和期望带宽利用率，同时满足了各类业务的最低服务质量要求。     

非编码MPSK-OFDM系统判决指导的相位估计研究

本文论及非编码MPSK-OFDM系统载波跟踪中的重要部件?判决指导的相位估计器(PED)的研究.多载波系统的相位估计可以表示为各子载波相位估计的加权和.文中在分析单载波的基础上考察了符号判决错误对多载波相位估计的影响,并提出了两种改进方案,一是给出一组新的加权系数,改善了PED在较低信噪比的性能;二是由导频子载波相位估计指导其它数据子载波相位估计,获得了(-(/)M (/)M)区间上的线性无偏估计器.文中对两种改进算法进行了分析比较和仿真验证.     

线性分组码的神经网络译码

介绍了神经网络与线性分组码之间的关系，并在文献[1]的基础上证明了软判决译码与求解能量函数最大值之间的等价性，然后以(7，4，3)汉明码为例介绍了神经网络在循环码硬判决、软判决译码中的应用。