内河高速船规范设计载荷分析

就《内河高速船建造与检验规定》中的重心处垂向加速度，顶篷甲板设计载荷及波浪冲击引起的总纵弯矩公式进行研究。将《内河高速船建造与检验规定》公式计算结果同其它规范的计算结果进行比较分析。并在实船统计分析的基础上提出了一些修改建议。     

神经计算机理论Ⅳ

对神经网络计算机信息存贮方法进行了分析。论述了数组和键表存贮及表示，对其存贮性能进行了分析。     

构建基于WEB的教师档案数字化平台

教师信息档案数字化平台的建设,为高职院校师资管理提供了科学化、网络化的平台,这既有利于教学管理工作,又有利于教师自身的发展。本文主要阐述了该平台建设方案、功能模型、开发及运行维护工作。     

交通安全信息树分析法及其在交通安全管理决策中的应用

本文立足高速公路交管工作实际,就如何对各类交通安全信息统计分析进行探索,并且提出一种新型直观的信息分析法——交通安全信息树分析法,以期为各信息系统统一版本的功能开发及日常交通管理勤务决策提供思路。     

邮件过滤系统中预处理方法的研究与实现

完成了邮件过滤系统中的预处理工作。实现了信息增益特征选择算法,通过实验对比,得出了PU系列语料库合适的特征维数。使用词频反文档频率公式计算了特征词的权重,通过算法把标准邮件集处理成了支持向量机算法可以直接处理的向量空间模型的形式。     

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交通信息集成能够综合分析和利用各种交通信息系统所产生和采集的数据,从而实现对城市交通的综合管理和统一调度。但由于交通信息数据量大且有较强的实时性,并且不同的交通信息对传输性能的要求也不尽相同,因此交通信息传输的QoS要求尤为重要。基于统计分析对交通信息集成的优化是在利用消息总线实现对数据集成,对实时交通信息的传输延时和信息之间的传输相干性进行统计分析,来获取交通信息传输的定量特性,为交通信息传输过程中的消息传输通道、缓冲队列和时间限制等参数设置提供依据,从而优化交通信息的集成,有助于提高实时交通信息的响应时间和处理效率。     

对多路数组聚集方法的研究及其优化

为了解决针对MOLAP服务器中的数据立方体的有效计算问题，对立方体全物化的多路数组聚集方法进行了研究与分析。在此基础上，提出了一种寻找最优聚集次序的方法，该方法克服了传统多路数组聚集需要计算所有扫描次序的缺陷，通过对各维数据的比较，找到一种特定的扫描方式，以方便、快捷地对以数据立方体形式存储于MOLAP服务器中的多维数据进行聚集操作，进而优化数据立方体的有效计算。     

C语言中指针与数组的关系

通过总结C语言中用指针表示数组的各种方法，系统地阐述了C语言中指针与数组的关系。     

小桥涵水文计算中径流公式的应用

介绍在实际工作中准确地采用径流公式中的系数方法,有利于洪水能够顺利宣泄,以保证桥涵和公路的畅通。     

档案信息资源在高校教学工作中的地位与作用

就档案信息资源在教学工作中的地位与作用进行了分析和探讨 ,强调了档案信息资源在教学工作中的重要利用价值。     

基于矢量传感器阵列的二维波达方向估计研究

矢量水听器由声压传感器和质点振速传感器复合而成,可以空间共点、同步测量声压和质点振速的各正交分量.相对于声压水听器阵来说,矢量阵获取声场中更多的信息,利用矢量阵所获得的速度场的信息可去除目标方位估计中的模糊.多重信号分类(MUSIC)算法是通过对数据协方差矩阵进行本征分解获得信号空间谱估计的方法.文中采用矢量水听器均匀线阵研究了利用MUSIC算法对声源进行二维角度估计,通过对声压水听器和矢量水听器阵MUSIC算法的仿真对比得出结论:声矢量阵比声压阵具有更好的波达方向估计性能.另外,文中还采用空间平滑技术对相关信号源进行解相关从而得到良好的二维波达方向估计性能.     

基于边权重图神经网络的一阶逻辑前提选择

为提高自动定理证明器在大规模问题中证明问题的能力,前提选择任务应运而生.由于公式图的有向性,主流的图神经网络框架只能单向地对节点进行更新,且无法编码公式图中子节点间的顺序.针对以上问题,提出了带有边类型的双向公式图表示方法,并提出了一种基于边权重的图神经网络（edge-weight-based graph neural network,EW-GNN）模型用于编码一阶逻辑公式.该模型首先利用相连节点的信息来更新对应边类型的特征表示,随后利用更新后的边类型特征计算邻接节点对中心节点的权重,最后利用邻接节点的信息双向地对中心节点进行更新.实验比较分析表明：基于边权重的图神经网络模型在前提选择任务中表现得更加优越,其在相同的测试集上比当前最优模型的分类准确率高了约1%.     

高速列车噪声源声功率与速度的函数关系

为了解决既有对数经验公式无法拟合高速列车显著声源贡献率与速度的函数关系这一问题,使用轮辐声阵列进行高速列车车外声源识别试验;根据显著声源位置对列车表面进行区域划分,量化分析显著声源区域的声功率级和声功率贡献率与速度之间的关系;在既有对数经验公式的基础上,根据不同种类噪声声功率随速度的变化特性,建立新的拟合公式;结合列车噪声测试数据对新的拟合公式进行验证. 研究结果表明:列车以350 km/h运行时,下部区域对列车总辐射噪声的贡献率占70%以上,升弓区域对局部区域声功率的影响最显著,超过50%;随着速度的增长,下部区域的贡献率逐渐减小,弓网区域逐渐增大,显著声源区域的贡献率变化先快后慢,最后趋于稳定;利用新的拟合方法得出,列车声源区域的声功率级和声功率贡献率与速度的拟合度基本都在0.9以上.      

多类信息对机场出站乘客交通方式选择的影响

在机场设置可变信息板(Variable Message Signboard, VMS)提供站台排队时间、道路拥堵状 况和车内拥挤度等信息，引导乘客在原有决策的基础上做出最优交通方式选择。根据出行信息 获取的顺序将决策过程分为两阶段，第1阶段是在自身经验或手机导航信息条件下进行初始交通 方式选择，第2阶段考虑到VMS信息对乘客的影响，建立基于巢式Logit模型的乘客交通方式转 移模型，利用全概率公式将两阶段信息数据融合，得到乘客交通方式选择结果。通过数值模拟验 证模型的可用性。结果发现：将信息质量足够高的等车时间信息、道路拥堵时间和车内拥挤度信 息结合有利于提高公共交通利用率和系统运行效率，可使公共交通利用率提高3%，系统运行时 间减少13.8%；道路拥堵越严重，路上拥堵时间信息的提供对乘客的交通方式选择影响越大；交通 需求较小的情况下提供VMS信息有利于提高机场巴士利用率。     

阵列天线DOA估计中MUSIC算法性能综合分析

阵列信号处理是现代信号处理中的一个重要分支,而信源定位又是阵列信号处理中的重要应用.常规的子空间算法———MUSIC算法可对到达角(DOA)实现超分辨估计.然而,MUSIC算法的超分辨率是在阵列信号模型精确条件下得到的,阵元数、阵元间距、信噪比、快拍数等因素对MUSIC算法的分辨率都会产生一定的影响.本文通过仿真,综合分析了阵元数、阵元间距、信噪比、快拍数等因素对MUSIC算法的分辨率产生的影响,同时表明了,快拍数相对其它参数对MUSIC算法分辨率的影响要小.     

Research on Weibo Hotspot Finding Based on Self-Adaptive Incremental Clustering

Weibo,also known as micro-blog,with its extremely low threshold of information release and interactive communication mode,has become the primary source and communication form of Internet hotspots.However,characterized as a kind of short text,the sparsity in semantic features,plus its colloquial and diversified expressions makes clustering analysis more difficult.In order to solve the above problems,we use the Biterm topic model(BTM)to extract features from the corpus and use vector space model(VSM)to strengthen the features to reduce the vector dimension and highlight the main features.Then,an improved Weibo feature-incorporated incremental clustering algorithm and the Weibo buzz calculation formula are proposed to describe the buzz of Weibo,and then the discovery of hotspots can be reasonably made.The experimental results show that the incremental clustering algorithm presented in this paper can effectively improve the accuracy of clustering in different dimensions.Meanwhile,the calculation formula of Weibo buzz reasonably describes the evolution process of Weibo buzz from a qualitative point of view,which can help discover the hotspots effectively.     

基于T型麦克风阵列的近场三维声源定位

基于麦克风阵列的声源定位技术在视频会议、声音检测、助听器、车载免提电话等领域有重要的应用价值,成为当前语音信号处理的热点。本课题根据阵列信号处理中的MUSIC算法为原型,根据语音信号的特点,将其进行改进,改进后的算法可以应用于近场的声源定位,并介绍了一种基于T型阵的三维定位方法,提高了定位精度且降低了计算复杂度。     

PULMONARY VESSEL EXTRACTION BASED ON COHERENCE DIFFUSION AND FAST MARCHING

Clinicalresearchshowsthattheanalysisofpul monaryvesselshelpidentifyingearlyfeaturesofre piratorypathologicchanges.Pulmonaryvesselex ractionplaysanimportantroleinmedicalimage processingandanalysis.Moreover,theresultsof vesselsegmentationprovideatoolforunde…     

单矢量水听器多目标方位的盲估计研究

为实现单矢量水听器的多目标方位估计,研究了水声矢量信号的盲估计问题.根据单矢量水听器的阵列流型特点,结合盲源分离技术,提出了一种新的单矢量水听器多目标方位估计算法.在目标信号先验信息未知的情况下,该算法可分离出各目标信号及其阵列流型,然后利用单矢量水听器振速分量的正交性,估计出各目标信号的方位.实验验证了该算法的有效性.     

基于JADE算法的矢量水听器阵列信号盲估计研究

标量声压水听器线阵无法估计信号的二维到达角（方位角和俯仰角）,并且对来波方向相同的信号无法分辨.针对这一情况,文中引入盲信号处理理论,将JADE（特征矩阵联合近似对角化）算法与矢量水听器阵列技术相结合,提出了一种新的阵列信号盲估计算法.该算法应用在结构简单的矢量水听器线阵上,在信号方向矢量没有任何先验知识情况下,对阵列流型矩阵进行盲估计,进而估计出源信号的频率和二维到达角,并实现对来波方向相同信号的辨识.仿真实验证明了算法的有效性.