基于神经网络的砼联锁块铺面厚度计算

神经网络具有很强的非线性映射功能,该文利用BP神经网络计算检验了联锁块铺面块料层的厚度,重点讨论了BP神经网络的拓扑结构和修正算法。通过对检验结果进行分析比较,证明此方法在联锁块铺面块料层的厚度计算及检验中具有很好的实用价值。     

凸模糊映射的复合及线性性质

利用了模糊数的定义、序关系和运算.将实数转化为模糊数后,建立了从模糊数全体到自身的凸模糊映射,并且给出了凸模糊映射单调性的概念;之后运用模糊数的性质结合凸分析的理论,探讨了此类映射的特点,得到凸模糊映射的复合及线性性质.     

舰船电力推进系统故障仿真软件关键技术研究

提出了采用计算机仿真产生专家系统所需样本,并设计出电力推进系统故障仿真软件体系结构,阐述了软件开发中的模型管理、数据共享、模型控制等关键技术,从而在降低横型程序和故障诊断软件之间的耦合度的同时,实现模型程序和仿真软件之间快速的交互信息。     

基于多层次本体集成的服务系统建模

服务系统建模是服务科学的研究重点之一,在业务领域进行组件化设计,并与信息系统保持动态一致性,需要解决组件的适应性、多粒度和社会因素建模等问题.本文分析对比了传统企业建模、服务建模和本体在建模领域的应用,将本体引入服务系统的建模之中.在分析服务系统、技术系统、组织管理和服务的基础上,重点研究了本体建模中的层次性设计,提出了以技术链为基础,以服务为导向,基于多层次本体集成的服务系统建模方法论,并分析了相关的技术方法.     

基于无监督学习的部分-整体关系获取

针对面向中文自由文本的部分-整体关系抽取问题,提出一种基于无监督学习的方法. 首先提出子模式提取算法,从领域文本集中获取概念对和概念对所在上下文模式,利用概念对和概念对上下文模式建立分布式语义模型;然后采用协同聚类算法将具有相同语义关系的概念对聚合成簇,通过训练L1正则化逻辑回归模型提取簇的特征并得到代表每个簇语义关系的概念对上下文模式;最后根据模式识别表达部分-整体关系的簇,从而获取部分-整体关系概念对. 实验结果表明,该方法取得较好的性能,F度量达到68.97%,优于传统聚类方法（55.77%）和模式匹配方法（61.95%）.      

双菱形组合钢柱工艺制作方案探究

本文以武汉辛亥革命博物馆配套工程——首义广场观光塔钢结构工程为例,并借鉴国家体育场——＂鸟巢＂钢结构部分中三角柱菱形内柱成熟的制作工艺,探讨双菱形组合钢柱的工艺制作方案。通过对工艺制作方案的探究与编制,确保大型构件的成功制作,保证制作质量达到设计要求,总结出菱形柱的制作工艺要点,可作为同类工程构件工艺制作的参考方案。     

一种基于本体的PDM产品结构管理系统的构建

本文通过对PDM系统中产品结构管理功能模块的分析与研究、结合本体论的相关知识,提出一种基于本体的产品结构管理系统的框架模型,详细阐述实现原型系统的关键技术及解决方案,在系统层面上实现并协调设计过程,对系统简要评价,得出结论.     

Pragmatic physical layer abstraction method based on bit-LLR-wise exponential effective SNR mapping for bit interleaved coded orthogonal frequency division multiplexing system

In this paper, we analyze the physical layer abstraction for bit interleaved coded orthogonal frequency division multiplexing （BIC-OFDM） system from a parallel bit channel perspective. By combining the exponential effective SNR （signal-to-noise ratio） mapping （EESM） with the maximum a posteriori （MAP） algorithm, a bit LLR （log-likelihood ratio） wise EESM （BL-EESM） method is proposed. This method can abstract the link performance with high accuracy, especially for the case when channel estimation is imperfect. Afterward, the BL-EESM method is simplified by utilizing the non-linear quantization idea, which can reduce the times of exponential operation by two orders of magnitude at wide system bandwidth, yet shows little loss in accuracy. Our proposal can be applied to both system level simulations to save the time consumption and to practical terminals to facilitate the adaptive modulation and coding （AMC） procedure, bringing about throughput improvement at low hardware cost.     

基于局部线性重构的全景高光谱影像低维可视化

论文提出一种基于局部线性重构的半监督学习全景高光谱影像扩散坐标系延拓方法.基于半监督学习思想,利用ε-net近似逼近全景高光谱影像的特征空间,并计算出对应的扩散几何坐标,进而基于局部线性性质在ε-net所逼近的特征空间上局部线性重构出外采样点的扩散几何坐标.相对于基于坐标系配准达到大尺度高光谱影像可视化的方法,半监督学习范式能够给出全景高光谱影像更为一致的坐标表示.