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。     

对流层散射信道传递时间信号的抖动抑制模型

对流层散射信道传递时间同步信号过程中,信道的多径效应及噪声会引起信号抖动。为抑制抖动、提高时间同步精度,引入经验模态分解和小波阈值组合的抖动抑制模型。组合抖动抑制模型中,首先根据经验模态分解原理对原始信号进行分解,然后利用小波阈值对分解得到的各分量进行处理,最终利用处理结果重构信号。为提高组合模型的抖动抑制效果和原始信号的保持能力,利用连续性好、柔和度高的阈值函数对小波阈值中的传统阈值函数进行改进。利用实测数据验证模型的结果表明,在抖动抑制和信号保留方面,组合模型较单一模型以及常用的Kalman模型优势明显。     

离散小波改进算法在机动车辆换挡信号降噪中的应用

针对机动车辆换挡信号中存在大量强电磁及环境振动噪声的问题,同时考虑到实时性和硬件实现性能的需求,基于最小带宽离散小波算法,提出了简化的、适用于工程实现的小波分解层数确定方法;然后利用初始阈值对各层小波系数进行分类,利用各层中各类系数均值差的模及均方差为依据,设计了各层阈值的自适应迭代确定算法,同时改进了阈值的量化函数。仿真对比试验和应用测试结果表明,该算法具有较好的降噪效果,适用于机动车辆的相关信号检测与降噪。     

基于运动一致性的视频对象分割方法研究

视频运动对象检测和分割是图像处理中最具挑战性的问题之一。针对目前大部分分割算法相当复杂而且计算量大的问题,提出了一种基于运动一致性的视频对象分割方法。该方法从MPEG压缩码流中提取运动矢量场来分割视频对象,首先对运动矢量场进行滤波和校正,然后进行全局运动补偿得到对象的绝对运动矢量场,最后采用K-means聚类算法对运动矢量场进行聚类分析从而分割出感兴趣的视频运动对象。MPEG标准测试序列的试验结果证明,该方法是有效的。     

一维自组织映射聚类数的自适应确定

针对利用一维自组织映射进行彩色分割时聚类数目应该根据经验人为预先设定这一问题,基于误差平方和准则,提出了一种根据误差平方和的变化速率来自动地确定类数的方法。通过对两个实例的处理,验证了该方法的有效性。     

视频监视前景图像估计的盲源提取方法

在视频图像运动检测的背景消减方法中,场景图像或帧可建模为前景图像和背景图像的叠加或线性混合。然而,实际中图像的背景和前景往往相关,常用的主成分分析和独立分量分析等方法难以实现准确提取。为此,将视频图像的前景提取建模为盲源提取问题,提出了一种基于均方交叉预测误差的盲源提取方法,可以从相关的源视频图像中提取期望的前景图像,并将该方法扩展应用于基于基本模型和特征背景模型的背景消减方案中。基于人工和实际视频的实验验证了盲源提取背景消减方法的可行性和有效性。     

电磁脉冲弹的杀伤能力

概述了电磁脉冲弹的组成和工作原理,通过对电磁脉冲波形的分析,以及对电磁脉冲能量在空中的传播规律的研究,建立了电磁脉冲武器杀伤能力的仿真模型.在此基础上选择六种最具代表性的电子器件,并根据其破坏阈值进行仿真计算,从而得出了电磁脉冲弹在采用定向天线时对这六种电子器件的杀伤距离.根据电磁脉冲弹的杀伤能力对其进行合理运用,这对以使用电磁脉冲武器为背景的战法研究具有非常重要的现实意义.     

自动阈值选取与边缘检测相结合的图像分割算法

提出了一种自动阈值选取与边缘检测相结合的阈值分割算法 ,试验表明该算法能够避免过分割现象 ,具有良好的分割效果     

一种基于显著性区域的图像分割算法

针对传统的显著区域的分割方法存在的频谱泄露、无法达到亚像素精度的问题,提出了一种新的基于显著性区域的图像分割算法。利用Lucas-Kanade图像配准算法对大量重复出现模式的最小周期进行估计,从而准确地重建出背景模型;在此基础上,提出了"广义邻域点"的方法,设计自适应尺度的中值滤波器完成前景分量的精确分割;并提出了快速中值滤波器的设计方法,显著降低了计算复杂度。实验证明了该算法能够准确、高效地分割图像,适用于大量重复背景中前景目标的提取。     

飞机发动机关键系统智能故障诊断方法

飞机发动机是一个非常复杂的大系统,由于其结构复杂,工作环境恶劣,对其关键系统的故障进行准确诊断始终是困扰业界的技术瓶颈之一。提出了采用EMD小波阈值降噪与主元分析相结合的方法,对飞机发动机气路系统故障诊断进行了深入研究。针对某型真实飞机发动机进行测试试验采集的气路多参量数据,首先采用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)对气路系统各参量信号进行EMD分解,然后采用软阈值函数对其进行降噪,并进行信号重构,从而可得到飞机发动机气路工作状态有效数据。在此基础上,设计了飞机发动机气路系统主元分析故障诊断模型,并结合预处理得到的飞机发动机气路有效数据,运用所设计的主元分析故障诊断模型对飞机发动机进行故障诊断技术研究。研究结果表明,所提出的方法能够很好地诊断出飞机发动机气路系统实际运行时所出现的故障,具有重要的实际应用价值,并有广泛的应用前景。