语言文字的层次生成切分

本文提出一种通过人工考察字形、词形层次生成过程,确定汉语字形、词形层次切分的方法。该方法应用于汉字字形分析,揭示了汉字字形系统内部的关系。研究结果将有助于发展检索技术,开发情报检索系统、电子辞典以及中文输入系统等。     

纹影干涉图的图像处理方法研究

本文利用计算机存贮量大、运算能力强的特点研究了一种分析纹影干涉图,计算密度场的图像算法。这套算法包括使用低通滤波技术消除干涉图背景中的高频噪声,使用 Hilditch 算法细化宽度多于一个像素的干涉条纹,使用模式识别方法提取干涉条纹的位移量,最后应用数值积分技术求解密度场的空间分布。这里研究的图像处理方法提高了纹影干涉图定量分析的精度、加快了实验结果的处理速度,给出了直观可靠的数值结果,是一种实用有效的图像算法。     

壁板局部失稳的优化设计

整体壁板设计问题困难在于如何合理地选择设计参数,即筋条高度,筋条宽度,间距和蒙皮厚度等,使壁板作为一个整体,临界应力符合设计要求并尽可能地高,而重量尽可能地轻,用计算机作优化设计的程序尽可能地简单、可靠,内存占用能符合计算机的容量。 本文介绍对某型机机翼油箱等截面薄壁柱受轴压时的局稳优化设计。用有限条元法进行局稳临界应力分析,可使单元划分数较少,占用内存少,即使用矩阵特征值法求解,计算的机时也较短,其结果能符合工程要求,比有限元素法有显著的优势。采用非线性规划的直接法如随机方向法和单纯形法都有相同结果。本文着重介绍单纯形法求设计变量,结果满足设计要求,通过了全机静力试验,并将用于某型机的改型机。     

红外增强器辐射特性的测试和实验研究

本文对某靶机拖靶的红外增强器的红外辐射特征进行了实验研究,将红外增强器作为点源目标,对几种不同结构形式,在不同工作状态下,进行了地面现场实验测试。文中简要介绍了所使用的仪器和组合的红外测试系统,着重论述了红外增强器的辐射光谱特征、辐射能随时间和空间的分布情况、在多种工作状态下的表观有效红外辐射强度等红外辐射特征的实验测试方法,并对实验结果进行了分析。 实验表明:所测数据具有较好的重复性,相关参数具有明显的紧密相关性,其结果是可信的,为研制新型红外辐射源,提供了一种可供借鉴的探测系统和探测技术。     

一种新的应变疲劳材质参数估算方法

本文根据金属材料的循环硬化/软化特性和由能量—寿命关系导出的有关应变疲劳材质参数的估算表达式,讨论并提出了一种用材料的静力参数估算其应变疲劳材质参数的新方法,文中称之为混合法。该方法简单、明了,与目前已有的通用斜率法、四点关联法及改进的四点关联法比较具有更好的应变疲劳材质参数估算精度。     

航测法提取动态三维深度信息

目前提取三维信息,重建三维图像的研究很多,本文叙述的是仅用一台摄像机利用航测法来提取动态三维信息的方法。假设物体不动,移动摄像机。在移动摄像机前后,即在摄像机移动的相邻两点,可以得到模型的像片对,通过此像片对来实现同名点交会,求得未知点的三维深度信息。为此,首先要进行绝对定向,计算像片元素和确定各个坐标系。然后实现不依赖像片角定向元素的同名点空间交会;或实现利用对应轴系上的坐标进行空间交会。在此基础上,笔者充分利用先验条件和专家知识来确定飞机模型上的同名点,初步得到了飞机模型的轮廓侧视图。     

混合电路仿真的新方法

实际的数字系统均由数字电路和模拟电路组成，分析数字电路的方法与分析模拟电路的方法是完全不同的。本文将给出一种仿真混合电路的新方法及相应的模拟器。ＭＣ－ＳＩＭ的主要原理如下：首先把被模拟电路划分成许多模拟模块和数字模块，模拟（数字）模块只有模拟（数字）输出；任一模拟输入均视一系列发生在离散的时间点上的事件；模拟模块在达到之前与数字模块一样参加排队；不论是数字模块还是模拟模块都在统一的时间轮下进行计算     

大学生爱情责任意识的调查分析

通过问卷调查和访谈的形式,对部分大学生的恋爱动机、恋爱态度、婚恋观点等进行深入调查,旨在通过大学生的恋爱表现来分析大学生的爱情责任意识。     

角接触球轴承分析模型的数值求解

建立了内圈静止、外圈旋转的角接触球轴承分析模型,考虑了滚动体的离心力、陀螺力矩以及弹性流体动 力润滑作用.建立了非线性方程组未知量的约束条件,解决了Newton-Raphson法求解方程易出现不收敛的问 题.以两个角接触球轴承为算例,分析了轴承内、外圈分别旋转对应力的影响,以及转速和径向载荷对轴承工作 性能的影响.结果表明,轴承外圈转时接触应力随转速增大而显著增大,内圈转时则无明显变化;低转速下外圈 转的接触应力明显低于内圈转;较小的径向栽荷下外圈转的接触应力高于内圈转;轴承微区滑动速度受转速和径向栽荷的影响显著.通过Jones球轴承拟静力学分析程序计算,验证了模型和程序的有效性.     

判别性正则化:一种新颖的分类器学习方法(英文)

提出了一种新颖的正则化方法-判别性正则化(Discriminative regularization,DR),为分类提供了一种通用的结合样本先验信息的方式.通过将先验信息引入到正则化项中,DR不但使分类器实际输出与期望输出之间的经验损失达到最小, 而且能在输出空间中同时最大化类间散性与最小化类内紧性.此外,通过将等式约束嵌入到目标函数中,DR的求解还可转化为解线性方程组问题,从而得到全局解析解.分类实验验证了DR的优越性.