中文分词与命名实体识别的联合学习

将卷积结构引入循环神经网络,从而构建卷积循环神经网络。以此为基础,研究构建了面向中文分词与实体识别联合学习的序列标注模型。该模型依托卷积循环神经网络构建特征编码层,实现中文字序列局部空间特征和长距离时序依赖特征的联合提取;依托改进的循环神经网络构建标签解码层,实现标签序列长距离时序依赖的有效建模;依托统一的分词与实体识别序列标注模式实现分词信息与实体信息的联合学习,避免传统流水线法的误差传播问题。在人民日报语料和微软标注语料上的实验结果显示,该框架较传统统计模型和神经网络模型有显著的性能提升,尤其是在识别字数较多的命名实体时,其效果明显优于其他方法。     

On‐line algorithms for minimizing makespan on batch processing machines

We consider problem of scheduling jobs on‐line on batch processing machines with dynamic job arrivals to minimize makespan. A batch machine can handle up to B jobs simultaneously. The jobs that are processed together from a batch, and all jobs in a batch start and complete at the same time. The processing time of a batch is given by the longest processing time of any job in the batch. Each job becomes available at its arrival time, which is unknown in advance, and its processing time becomes known upon its arrival. In the first part of this paper, we address the single batch processing machine scheduling problem. First we deal with two variants: the unbounded model where B is sufficiently large and the bounded model where jobs have two distinct arrival times. For both variants, we provide on‐line algorithms with worst‐case ratio (the inverse of the Golden ratio) and prove that these results are the best possible. Furthermore, we generalize our algorithms to the general case and show a worst‐case ratio of 2. We then consider the unbounded case for parallel batch processing machine scheduling. Lower bound are given, and two on‐line algorithms are presented. © 2001 John Wiley & Sons, Inc. Naval Research Logistics 48: 241–258, 2001     

基于四面体六棱长的三站测时差立体定位方法

针对在三站测时差立体定位中辐射源位置不能唯一确定的情形,提出一种简单易懂、计算方便、可操作性强的解析解方法,以解决求解双曲面方程组的繁琐问题。首先利用三站相互之间的距离、由量测时差值换算得到的两个距离差值,以及辐射源至主站的距离(设为变量r)总共6个参数,立足于已知6条边长判断能否构成四面体的理论,求得r的取值范围;然后在r的值域范围内任意给定某个具体值,加上已知三站的地理位置,通过解三元一次方程组的形式获得目标在三站所在平面内垂直投影的坐标(设为变量X_h),并计算出目标至垂直投影的距离(设为变量h);最后由X_h和h给出目标在地心地固直角坐标系下的坐标。     

抗磨添加剂与电弧喷涂耐磨涂层间的协同效应

研究了2种φ2mm粉芯丝材电弧喷涂Fe-Cr-Ni涂层和7Crl3涂层以及与2种典型润滑油抗磨添加剂的协同效应,并借助X光电子能谱(XPS)研究了其协同作用机理.结果表明DBP和ZDDP润滑油抗磨添加剂能明显地改善电弧喷涂Fe-Cr-Ni涂层和7Cr13涂层的抗磨性.添加剂DBP能显著地降低2种电弧喷涂涂层/GCr15摩擦副的摩擦系数,但ZDDP抗磨添加u剂的减摩效果不太显著.在含DBP和ZDDP添加剂油润滑条件下,涂层磨痕表面形成了摩擦化学反应膜.     

空间应用载荷的天地端到端IP隧道协议通信架构设计

在地面运控子网和载荷信息网中设计IPsec、GRE或RFC2003三种IP隧道协议,通过平台信息网和天地测控网,封装的用户数据包能在天地通信链路中路由,以支持在轨载荷和地面运控终端之间端到端的灵活通信。设计支持IP隧道协议通信的天地一体化信息网络架构,给出各级路由器的设置和网段IP地址分配,计算和分析出三种IP隧道协议的通信效率与实时性。分析结果表明,采用IP隧道协议对改变传统地面运控模式、提高运控效率具有重要意义。     

超声速飞行器流场的并行数值计算及效率分析

基于有限体积方法、TVD差分格式和显式Runge-Kutta迭代方法的框架,针对超声速/高超声速飞行器绕流流场,在超级并行计算机上完成了2~64个CPU并行数值计算工作。通过测试程序在超级计算机上的并行效率,并将并行程序应用于航天飞机绕流流场计算,检验了计算程序进行大规模并行计算的性能。结果表明,在负载平衡的条件下,程序在该超级并行计算机上达到了不同程度的超线性加速比,并行效率最高达到了126%,远远高于微机Cluster并行平台上的结果,适合复杂流场的大规模并行计算。     

基于虚拟仪器的导弹综合校准系统研制

简要介绍了虚拟仪器技术的发展,并以某导弹校准系统为例,阐述了基于虚拟仪器的装备计量校准系统的软硬件研制。     

小子样统计理论在装备状态检测中的应用

在进行小子样条件下的装备状态检测评估时,由于采用传统统计方法对样本数据进行处理的置信度不高,统计估计时风险较大,因而在进行装备状态检测时,采用了Bayes Bootstrap方法对小子样试验数据进行了模拟统计,提高了数据处理精度,获得了状态特征的概率分布和在95％置信度下的故障判别域,实现了装甲车辆发动机故障的诊断识别。     

基于人工神经网络的特征压缩方法及应用

分析了人工神经网络特征提取方法用于特征压缩的原理,研究了多层网络的隐层提取模型、Oja网络模型和基于Sanger算法的网络模型,以坦克柴油机燃油系统典型故障的特征处理为例,采用Sanger算法对特征参数进行了压缩,实现了特征空间的约简。该方法有利于简化分类器的设计,对于解决复杂设备的状态检测与故障诊断问题具有重要意义。     

编队协同防空制导交接仿真研究

协同制导是编队协同防空作战中的一种重要作战手段.制导交接又是协同制导中的关键环节.对制导交接方式的选择进行了说明,分析了理想和实际交接区的范围,对水平交接区进行了仿真分析,对协同制导时的航路规划提出了要求.结果表明,只有交接平台以及导弹的相对位置以及导弹航路满足一定要求,才能顺利完成制导交接.