英汉委婉语的语用共性与差异

委婉语（Euphemism）是人类语言使用过程中的一种普遍现象。英汉两种语言都有大量的委婉语，它们在使用领域、语用功能及特点方面具有颇多相同之处。但因为它们分别属于不同的语系，以不同文化背景和历史传统为生存基础，所以在其使用方面又有很大不同，折射出明显的文化痕迹，主要表现在宗教信仰、历史传统和社会价值观三个方面。     

双枝模糊评判在舰炮性能评估中的应用

针对舰炮武器性能指标，运用双枝模糊决策方法对舰炮武器性能进行综合评估。该方法提出了新的论域[-1，1]使评估更能符合人的思维逻辑，能够客观的对舰炮性能进行评估，通过对多中舰炮的具体参数指标进评估，得出各种舰炮的性能优劣的排序，具体的数学模型仿真表明，对舰炮武器性能的评估是行之有效的。     

基于区间直觉模糊集的目标优先级求解方法

针对复杂防空作战环境下多目标优先级难以准确评估的问题,提出了基于区间直觉模糊集理论的目标优先级求解算法。首先系统分析了影响目标优先级的因素以及各影响因素与目标优先级之间的非线性关系。其次,对区间直觉模糊集的得分函数和精确函数进行了改进,考虑了犹豫度信息对决策结果的影响,并且提出了基于得分函数和精确函数的目标优先级求解算法。最后通过仿真算例验证了算法的有效性。     

联合作战的远程火力战法动态分析方法*

用定量动态分析方法开发远程火力战法是联合作战规划中必须解决的重要问题。借助仿真和博弈分析的混合方法,在对博弈效用函数计算的基础上,构建基于识别真目标、假目标以及火力命中目标概率的二人非零和(TPNZS)非合作博弈模型来开发远程火力战法动态分析方法,对两个典型的联合作战远程火力打击战法性能的初步动态分析表明:战场势态的动态变化直接影响定量规划最优战法的结果。     

基于深度学习的MPSK信号调制识别

为了有效实现信号调制方式的智能识别,提出基于深度学习的多进制相移键控(Multiple Phase Shift Keying, MPSK)信号调制识别方法。分析接收MPSK信号的循环谱,并通过提取MPSK信号循环谱的等高图获得二维特征信息,利用深度学习中的卷积神经网络对二维特征进行训练,使用测试样本对所设计的调制识别方法的有效性进行验证。仿真结果表明,所提方法具有良好的识别性能。     

对流层散射下MPLS重路由信号去噪研究

针对对流层散射信道MPLS重路由信号数据含有噪声的问题,分析了Facility重路由原理和MPLS标签转发过程,引入小波阈值去噪算法对含噪声标签信号数据进行处理。利用一种随分解层数变化的阈值和折中阈值函数规则,来解决传统算法中的阈值确定和阈值函数选取存在的问题,针对折中阈值函数规则中参数a的确定问题,利用模拟数据,以信噪比(SNR)为目标函数,采用定步长变a形式,从而得到去噪效果最好时对应的a值,并用实测数据加以验证。仿真结果表明,改进后的算法在信噪比上有1.5 d B~3.4 d B的提高,均方差(RMSE)下降约0.01~0.03,为路由修复信号的去噪提供一种可行的方案。     

英语学习中的文化背景知识

分析了英语学习过程中文化背景知识的种类及其特性 ,阐明了这些背景知识对英语学习的影响 ,并介绍了获取这些文化背景知识的主要途径 .     

灰色层次分析决策方法在坦克评估中的应用

给出了利用灰色层次分析决策方法进行评估的一般步骤,并以坦克为例,构建了基于坦克的机动性、防护性、火力性、信息性、可靠性的评估模型。     

拦截弹推进及弹道参数的模糊优化研究

在拦截弹推进系统和弹道参数的设计中 ,引入多目标多约束的模糊优化方法 ,在约束条件一定的情况下 ,合理选择和分配几个重要的设计变量 ,使得拦截弹的总质量最小、拦截时间最短。     

基于深度神经网络的OFDM系统IQ不平衡补偿技术

正交频分复用(OFDM)是现代移动通信中一项重要的物理层通信技术，并且OFDM系统要求子载波间严格正交。然而在实际系统中，振荡器和滤波器等器件的非理想特性会导致同相正交(In-phase and Quadrature-phase，IQ)不平衡，从而破坏子载波的正交性，严重影响OFDM系统的性能。本文研究了IQ不平衡对OFDM系统的影响，提出了基于并联深度神经网络的IQ不平衡补偿技术。该算法利用了深度神经网络不依赖于模型的特点，直接从接收到的频域信号恢复原输入信号的二进制序列，并利用IQ不平衡的干扰信号来自镜像子载波的先验知识来初始化神经网络，加快其网络优化的收敛速度。仿真结果表明，该算法能有效地补偿IQ不平衡失真，并且在幅度和相位失真的补偿上，其性能都优于传统的导频的最小二乘（LS）估计补偿IQ不平衡的算法，证明了深度学习方法解决物理层问题的优越性。