基于文本编码分割的医学影像文本水印算法

针对已有文本水印嵌入算法中所采用的二进制数据流描述文本水印时所表达的信息有限、水印容量较小的问题,提出了一种基于文本编码分割的医学影像文本水印算法,通过二维离散小波变换对医学影像的不同层次进行分解,将编码分割处理后的文本水印嵌入到小波分解的三级低频部分,实现了文本水印的隐秘嵌入。实验结果表明,该算法可提高医学影像文本水印容量2-3倍。     

基于知识工程的飞机装配过程故障智能诊断技术

针对飞机装配过程中故障产生原因复杂,描述文本较长的特点,结合深度学习理论,提出了基于知识工程的故障智能诊断方法.首先对飞机质量故障表单进行属性约简,利用基于词库与全模式分词相结合的分词算法约简长文本属性.通过深度学习算法将长文本属性向量化表示,然后利用最相邻(KNN)算法与余弦相似度算法,从历史故障表单中检索出与新表单...     

一种基于潜在语义索引的谱聚类方法研究

传统的文本聚类算法存在文本向量维度过高,算法易陷入局部最优问题。针对上述问题,提出了一种适用于文本的基于潜在语义索引的谱聚类方法,该方法应用了潜在语义索引和谱聚类方法的优点。不仅分析了词与词之间的语义关系,而且适用于任意形状分布的样拳数据聚类。针对航空安全报告的聚类实验表明,该方法取得了较好的聚类效果。     

谈对等和目的理论在旅游文本汉英翻译实践中的统一

对等理论和目的论是基于不同翻译角度的两种翻译理论,他们既存在异性,也存在共性。本文通过对旅游文本的汉英翻译实践,旨在讨论他们在这一文本中统一的一面,为应用文本的翻译实践找到两种理论共同的理论基础。     

文本类型理论与旅游资料英译

文本类型理论是德国学者莱斯与英国学者纽马克根据语言功能对文本进行功能划分的理论。根据此理论，旅游资料属于以感召功能为主的特殊文本。文本服务于译文读者，翻译时应遵循读者第一的原则，实现旅游资料对译文读者感召和信息功能的交流。文章分析了在此理论指导下的旅游资料这一特殊实用文体的翻译所应遵循的翻译原则和策略。     

二维条形码生成与识别软件

二维条形码是一维条形码的升级，本文根据国际“四一七”二维条形码的特点阐述了文本压缩模式，字节压缩模式和数字压缩模式的编码算法及译码算法，并给出了程序框图。     

基于编辑距离相似度的文本校验技术研究与应用

树形结构的文本配置在分布式的测控数据处理软件中使用广泛,它的正确性对数据处理而言至关重要。为了实现树形结构的文本配置自动检查和纠错,通过引入LD(Levenshtein Distance)编辑距离算法,把字符串的编辑操作推广到多叉树之间。在此基础上定义了多叉树之间的编辑距离,建立了衡量多叉树之间相似度的方法,设计了基于模糊匹配的文本配置自动校对流程,解决了精确匹配时由字符的多义性导致的查全率失真和误判的问题。根据实验结果,查全率和查准率分别达到了87.5%和100%,有效提高了基于树形结构的文本配置自动校验时的可靠性。     

从副文本看译者的现身——以林译小说为例

译作副文本是译者现身的平台,也是研究译者思想的重要载体。副文本理论为翻译研究提供了新的研究素材和角度。对林纾译作副文本的归纳分析为研究林纾在译作中的现形提供了丰富的例证。林纾通过副文本阐述其翻译动机和选材标准,解释其翻译策略并传达对原作的解读。     

瓦伦丁·卡宁汉阅读理论观澜：消解、重构与回归——以《理论之后的阅读》为论述中心

20世纪后半叶，文化理论占据霸权，文学理论逐渐式微。就前者存在的诸多问题，卡宁汉没有置若罔闻，他的代表作《理论之后的阅读》正是对文化理论的反思。该书立足于文学学科语境，其中重建的接触性/动人阅读理论是阅读理论的新世纪重塑。它弃置了囿于理论的宏观视野，放眼真实读者的阅读情感和阅读反馈，对泛文化研究作纠偏之用。体现了后理论时代背后的文学文本回归、情感经验回归和人学主体回归“三位一体”的诉求与愿景，为本土“文学文本解读学”“文学是人学”的建构提供了一个相契合的理论参照视角。     

信号特征选择的一种优化算法

简单介绍了基于扩张理论和粗集理论的优化算法、“贪心算法”和启发式搜索算法等典型特征选择的优化算法,并比较它们的性能,在此基础上选择启发式搜索算法用于信号特征的选择。最后用MATLAB编程验证了启发式搜索算法特征选择的有效性。     

基于改进蚁群算法的飞机低空突防航路规划

采用蚁群算法实现了飞机低空突防的航路规划，为航路规划问题提供了新的解决思路。并对原始蚁群算法进行了改进，提出了保留最优解、自适应选择策略和自适应信息素调整准则，有效地提高了算法的收敛速度和解的性能。最后用计算机进行了仿真，取得了较好的结果。     

基于蚁群算法的TSP的仿真与研究

对于旅行商问题的研究始于19世纪,从20世纪中叶开始随着计算机技术的发展而不断发展。蚁群算法是一种新型的优化算法,于20世纪90年代提出,最早成功应用于解决旅行商问题。研究表明,蚁群算法有着极强的鲁棒性发现较好解的能力。通过编程实现了用蚁群算法解决旅行商问题,通过仿真实验研究了各参数对算法的影响。     

基于改进蚁群算法的飞机低空突防航路规划

蚁群算法是一种新型的基于群体的仿生算法。采用蚁群算法实现了飞机低空突防的航路规划,为航路规划问题提供了新的解决思路。并对原始蚁群算法进行了改进,提出了保留最优解、自适应选择策略和自适应信息素调整准则,有效地提高了算法的收敛速度和解的性能。最后用计算机进行了仿真,取得了较好的结果。     

蚁群算法在宽弦风扇叶片优化排序中的应用

从风扇转子的力学模型出发,推导了同时考虑三个维度质量矩的风扇转子静不平衡量和偶不平衡量的计算公式,并使用某型发动机风扇叶片装配和试车验证,结果表明考虑三个维度质量矩的不平衡量计算方法能显著减少配重块的使用,并减少配平次数。提出了基于邻域搜索改进的蚁群算法的风扇叶片排序优化方法,对某套风扇叶片进行优化排序。本优化算法的最优不平衡量比传统蚁群算法减少88.9%,比改进的遗传算法减少36.8%,优势明显。      

基于人工蜂群算法的航空电子系统负载均衡研究

针对航空电子系统中存在的任务请求多、资源利用率低、负载不均衡等问题,通过基于人工蜂群算法,设计并实现航空电子系统负载平衡机制。建立航空电子系统负载均衡数学模型,通过研究人工蜂群算法的四个阶段来求解航空电子系统的负载均衡,将待分配的计算任务指派给当前负载最轻的处理器。实验结果表明该算法负载均衡效果好。     

基于蚁群算法的固体火箭发动机总体参数优化

为建立一种支持连续域、离散域混合变量的优化算法以用于固体火箭发动机总体参数优化,改进了基本蚁群算法,融入"网格划分"、"哑元化"和"变尺度局部搜索"三种策略,以改进算法的寻优性能和使用范围,其中局部搜索算法仍采用蚁群算法。使用了几个较具欺骗性的经典测试函数对改进蚁群算法进行了测试,计算结果表明改进蚁群算法找到全局最优值的概率较大。应用改进蚁群算法对固体火箭发动机总体设计中的两个重要总体参数——燃烧室工作压强和喷管面积比,进行了优化求解,获得了满意结果。诸算例的优化结果表明,该改进蚁群算法具有支持混合变量,全局寻优性能稳定和搜索精度高的优点,对工程优化设计问题具有较好的寻优性能和更强的适用性。     

蚁群算法的军事物流配送路径优化

在对一般VRP问题分析的基础上,建立了军事物流配送路径优化问题的数学模型,运用蚁群算法进行了仿真实验,实验结果表明,蚁群算法可以快速有效地解决军事物流配送的路径优化问题。     

改进型蚁群算法的全局路径规划仿真研究

针对传统蚁群算法收敛较慢的问题,提出了一种在复杂环境下全局路径规划的改进型蚁群算法。利用链接图法建立了路径规划的空间模型;借鉴狼群分配原则对信息素进行更新;在缩小搜索区域,提高搜索效率的过程中,引入了启发式概率公式和启发函数;通过参数自适应调整策略,进一步对最优解进行了优化。将基于Dijkstra算法的初始路径规划和改进后蚁群算法的规划结果进行了仿真对比,结果表明,改进后蚁群算法的全局优化性能较好,具有一定的有效性和可行性。     

蚁群算法的改进设计及在航迹规划中的应用

将蚁群算法与人工势场算法相结合，提出了一种新的寻优算法。在算法的设计过程中，首先引入人工势场法进行蚁群算法初始信息素的分配，避免了在迭代初始阶段，信息素太少与启发信息不成比例而使得蚂蚁集中在启发信息最强的路径上，从而陷入局部最优的问题。其次，通过引入势场引导函数改进蚁群算法的状态转移函数，避免了在三维空间中蚂蚁搜索容易忽视节点周围障碍物因素，从而陷入盲目选择导致搜索时间过长的问题。将优化算法应用于无人机三维航迹规划问题的求解，并通过仿真验证了有效性。     

数字化城市交通向导仿真的蚁群优化算法

以求解旅行商问题的蚁群算法为基础,充分考虑交通向导最佳路径的具体要求,对算法的选择机制、更新机制以及协调机制作进一步改进,引入自适应的转移策略,并融入节约法,以克服基本蚁群算法计算时间长、易出现停滞等缺陷。以湖北荆门地区车辆选择路径为研究对象,采用蚁群优化算法建立了车辆最佳路径的模型,并对其进行了仿真分析。仿真实验结果表明,优化算法比基本蚁群算法的路径更优,寻路时间更短。