基于RNN汉语语言模型自适应算法研究

深度学习在自然语言处理中的应用越来越广泛。相比于传统的n-gram统计语言模型,循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)建模技术在语言模型建模方面表现出了极大的优越性,逐渐在语音识别、机器翻译等领域中得到应用。然而,目前RNN语言模型的训练大多是离线的,对于不同的语音识别任务,训练语料与识别任务之间存在着语言差异,使语音识别系统的识别率受到影响。在采用RNN建模技术训练汉语语言模型的同时,提出一种在线RNN模型自适应(self-adaption)算法,将语音信号初步识别结果作为语料继续训练模型,使自适应后的RNN模型与识别任务之间获得最大程度的匹配。实验结果表明:自适应模型有效地减少了语言模型与识别任务之间的语言差异,对汉语词混淆网络进行重打分后,系统识别率得到进一步提升,并在实际汉语语音识别系统中得到了验证。     

实测海浪水压场特性分析

海浪水压场是舰船水压场的主要背景干扰.为深入研究海浪水压场与舰船水压场的特征区别,在大量实测海浪水压场数据的基础上,对其时域及频域特性进行研究,并对海浪水压场的平稳性进行了检验,结果表明,海浪水压场能量主要集中在低频范围,且随着海况和水深的增加,最大能谱频率向低频方向移动,在较短的时间内,可将海浪水压场视为平稳随机过程.     

美、英、法放射性废物管理策略

放射性废物管理是核燃料循环的重要组成部分,是保障核工业持续、健康发展的基础和条件。放射性废物管理的最终目标是安全、经济、科学．合理地处置放射性废物,实现同生物圈的长期安全隔离。     

一种基于循环谱的数字信号调制识别方法

文章基于循环平稳信号处理理论,利用数字通信信号的循环谱特征的不同提出四个特征参数,用于信号调制识别。提取的参数较少,计算量较高阶循环累积量小。给出了三类信号调制方式自动识别算法的实现流程,该识别算法以统计理论为基础,不要求实现载波同步。仿真结果表明,在信噪比RSN≥5 dB时,算法的平均识别成功率>96%。     

基于自相关函数的信噪比估计方法

信噪比估计,作为衡量信道质量的标准,为许多自适应技术提供所需的信道信息。精确的信道质量估计值,可以有效提升这些技术的性能。研究表明,信号经过采样、发送波形成行后其自相关函数具有周期性。根据噪声和发送信号两者自相关函数的不同特性,提出一种利用自相关函数进行信噪比估计方法。仿真结果表明,该方法具有较高的估计精度。     

基于循环平稳特性的两步盲信号提取算法

盲提取算法作为信号处理和分析的重要手段,其利用信号的先验特性提取期望信号,从而降低算法计算量、节约系统资源。文章针对通信信号的盲提取问题,基于信号的循环平稳特性,提出了一种两步盲提取算法:第一步,利用信号的循环平稳先验特性粗提取信号;第二步利用信号的高阶统计特性精提取信号。理论分析与计算机仿真表明:与参考文献[5]中基于循环平稳特性的盲提取算法相比,提出算法具有更好的性能,平均信噪比可提高约10 dB。     

EEMD+BiGRU组合模型在短时交通流量预测中的应用

针对城市交通流随机波动性强、数据中含噪声多导致预测精度下降的问题,提出一种基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU)的组合交通流量预测模型,有效地提升了短时交通流预测的精度。模型利用EEMD算法对原始数据进行分解,根据分解所得的本征模函数(intrinsic mode function,IMF)分量绘制噪声能量图谱,去除分量中的噪声,并将去噪后的IMF分量作为BiGRU网络的输入进行训练,再将训练所得的结果进行重构加和,得到最终的预测结果。实验结果表明,未舍弃含有噪声的IMF分量进行重构的预测结果,相比于参考文献中提出的EMD+LSTM模型、LSTM模型和EEMD+LSTM模型,其平均绝对百分误差分别优化了42.36%、61.82%和30.95%;舍弃含有噪声的IMF分量后进行重构的预测结果,其平均绝对百分误差相比于将全部IMF分量进行重构优化了56.62%。     

基于循环追踪算法的编队航天器交会控制

采用循环追踪算法解决编队航天器交会控制问题。建立并推导了线性循环追踪算法和非线性循环追踪算法数学模型,提出了绕飞平面采用循环追踪控制,绕飞平面法向采用比例微分进行振动抑制的编队交会控制律。基于脉冲推力方式,对绕飞平面分别采用线性和非线性循环追踪的三航天器编队交会控制问题进行了仿真分析。仿真结果表明,提出的基于循环追踪的控制方式可满足编队航天器交会控制要求,航天器按顺时针运行轨迹交会于初始位置决定的参考中心,三航天器间相对距离、相对运动速度变化趋势基本一致,速度增量消耗较小,为航天器编队构形控制研究提供有益参考。     

基于循环谱和2DMSD的MIMO雷达信号调制识别

针对多输入多输出(Multiple-InputMultiple-Output,MIMO)雷达信号调制识别存在的问题,提出一种循环谱和二维最大散度差(Two-DimensionalMaximum Scatter Difference,2DMSD)线性判别分析相结合的新方法。首先对典型MIMO雷达信号进行循环谱变换,在此基础上,利用2DMSD线性判别分析对上述二维图像进行特征提取,最终达到调制识别的目的。仿真结果表明,在低信噪比时,该方法仍然具有较高的识别率。     

稳像式火控系统实弹射击训练控制装置设计与应用

通过对装甲兵传统的枪代炮射击训练进行分析,并结合稳像式火控系统射击的特点,得出射手要减小瞄准操作误差、提高射击密集度,必须掌握平稳跟踪目标的动作要领。由于缺乏训练和检验该动作要领的手段,设计并制作了实弹射击训练控制装置,提出检验训练合格的标准,从而使射手较好地掌握平稳跟踪目标的动作要领,提高了小型射击场的训练效率。经过部队和院校多轮训练使用,效果良好,且该装置已配发装甲兵部队。