融合空间偏好和语义的个体活动识别方法

个体活动识别对用户画像、个性化推荐、异常行为检测、群体行为分析和基于活动的资源配置优化具有重要价值。提出了一种基于稀疏的社交媒体签到数据的个体活动语义识别方法,从签到数据中提取活动行为的时间周期性和趋势性特征,并采用空间偏好量化算法,从个体与群体活动的空间关联中提取群体和个体的空间访问偏好,使用自然语言嵌入工具BERT模型提取访问兴趣点的语义。时间特征、空间偏好特征和访问兴趣点名称语义特征共同构成表征群体、个体偏好的时空联合特征,通过极限梯度提升分类器对其进行分类,得到活动语义识别结果。在Foursquare数据集上的对比实验和消融实验中验证了所提活动语义识别模型可以有效提升活动语义识别的准确性。     

变截面梁的数值传递函数解法

本文在对一阶变系数微分方程组的数值解分析的基础上, 提出了一种数值传递函数方法, 作为对传递函数方法的一种直接推广。利用这种方法可以很方便地把传递函数方法扩展到各种变系数微分方程问题, 本文以变截面梁为例进行了讨论, 并建立了一种通用单元以减少计算。数值算例表明本方法具有精度高、应用灵活的特点。     

基于标准门的BDD构造

一个有效的和简化的BDD将大大提高验证和测试生成效率.作者根据电路结构的特点,以标准门的BDD为基础,从原始输入到输出,通过逐级拼接,有效地完成电路的BDD构造.实验证明,该方法简单、直观而有效.     

基于变转速的柴油抗磨性评定方法

以MRS-1J型四球摩擦磨损试验机为平台,提出了一种变转速条件下柴油抗磨性评定方法。利用VC＋＋对试验机软件进行了改进,增加了负荷-转速程序控制功能,实现了试验机自由设置转速、负荷的变化范围、变化速率和变化模式。通过正交试验方法确定了最佳试验条件,发现试验时间3N1min,负荷11N2N,油温60℃,转速在1 min内由100 r/min线性上升至20N3r/min再线性下降至100 r/min并依次循环时,该试验方法具有良好的重复性和区分性。在与高频往复试验机法的对比中,发现该方法的磨斑直径变化率大于高频往复试验机法,证明变转速四球机法优于高频往复试验机法。     

试论语言活动中语义关系的普遍性

词语不是一个凌乱的集合,也是不像词典中那样按照字母顺序排列的,而是按照语义关系相互联系的。语义关系在语言活动中无处不在。本文论述五种情况下的语义关系：自由回忆、智力测验、语言习得、词典定义、词典插图。     

新型带式CVT力学分析及在动力传动系统中的应用仿真

介绍了一种新型大扭矩胶带式无级变速器,通过对其结构和工作原理的详细介绍,建立了力学模型。对离心块、主动轮盘、从动轮盘、V型皮带等进行了运动学及动力学分析,给出了传动比、轴向移动量、扭矩、包角等关系式。其结论可用于胶带式无级变速器的设计分析,并在一种全地形车上得到了较好的实际应用。最后,利用EASY5仿真软件,对其在全地形车动力传动系统中的应用进行了性能仿真,并对其结果进行了分析。     

基于LMS2UKF的主/被动雷达融合算法

在主/被动雷达双传感器目标跟踪背景下,针对IMM算法的计算量大,提出一种基于变结构多模型思想的LMS2UKF分布式融合算法。该算法将LMS算法和UKF滤波算法结合进行矩阵加权融合。与IMM2UKF算法进行仿真比较,结果表明在相同情况下,本算法有较好的稳定性和较好的定位精度。     

变步长自适应算法在GPS空时抗干扰中的应用

针对基于FROST阵列处理的最小均方算法(FROSR-least mean squares,FLMS)收敛速度较慢的缺点,将FLMS算法和变步长技术相结合,采用了一种基于Sigmoid函数的变步长快速自适应算法(variable step-size FROSR-least mean squares,VFLMS)。将该算法应用于GPS接收机空时自适应处理系统中,理论分析和计算机仿真表明,VFLMS算法能够抑制大于阵元个数的多个宽、窄带干扰,效果理想。     

基于Rényi信息增量的机动目标协同跟踪算法

针对基于多传感器组网进行机动目标跟踪的传感器管理问题,提出了一种基于Rényi信息增量的机动目标协同跟踪算法。首先结合"当前"统计模型和交互式多模型不敏卡尔曼滤波算法设计了一种变结构多模型算法,来进行机动目标的状态估计;然后以Rényi信息增量为评价准则,选择使Rényi信息增量最大的单个传感器进行目标跟踪;最后利用得到的最优加速度估计进行网格划分,更新变结构多模型中的模型集合。在一般机动及强机动场景下进行了算法性能分析,仿真结果表明,该算法能够合理地选择传感器,提高了对机动目标的跟踪精度。     

自适应网格交互多模型算法

研究和设计了一种模型集合自适应方法——自适应网格方法。并将其与交互多模型算法相结合,提出了自适应网格交互多模型(AGIMM)算法,它是一种变结构多模型算法。仿真显示它能有效地提高IMM估计器的费效比。