结合主题依存特征和Bigram的汉语语言建模方法

在Bigram语言模型建模过程中，语言被看作符号集序列，没有考虑语言本身具有的语法和语义结构特征，虽然在线的文本训练数据迅速增长，但语言模型的性能却再获得大幅度的提高，基于统计方法语言建模的基本原理，提出了一种结合Bigram和主题依存特征的中文语言建模方法，初步实验结果表明，该方法可有效地补充Bigram模型提取特征的不足，通过提取远距离主题依存特征降低了语言模型的分支度。     

需求分析过程中规范性业务交流语言研究

以Barker表示法、UML为例，分析了需求分析过程中图示建模技术在可理解性方面的缺陷，指出了这些建模技术偏重于开发人员的倾向。而自然语言（Nature Language）是需求分析中所有可能的读者都能理解的唯一语言，但却存在着二义性的问题。提出规范性自然语言的概念，尝试通过对自然语言逻辑形式和语言形式加以一定的限制来减少其歧义性，增强其准确表达的能力。最后以概念（术语）的定义为例，给出了相应的逻辑规范和语言形式规范。     

平稳随机信号准确模型的研究

针对对平稳随机信号建立参数模型的常用信号处理方法，研究了信号建模的本质，给出了“准确模型”的定义，指出，对给定的平稳随机信号，以其不同阶次统计量建立的“准确模型”的输出信号与原信号并不相等，二者只是在相应的统计特征上相匹配。从这一概念出发，在总结了二阶统计意义下建模的一些主要结论后指出，平稳信号在二阶统计意义下总可以准确建模，证明了在三阶统计意义下并非所有的平稳过程均可准确建模，并给出了可准确建模的必要条件。     

复杂工业系统的广义知识模型与智能建模

分析了复杂工业系统与传统系统的不同,指出了复杂工业系统广义知识模型与智能建模的必要性和紧迫性;研究了复杂工业系统的现场数据检测与信息融合、建模、控制、管理与决策及运行状态等特征,提出了实现复杂工业系统的广义知识模型描述、模型化原则,并从数值模型描述、符号(语言)模型的描述、人类专家自然语言符号描述3个方面,给出了多层智能建模的具体方法和策略;介绍了多种智能技术在广义知识模型和智能建模中的应用,研究了复杂工业系统的多层广义知识描述与智能建模方法的综合应用以及复杂工业过程的智能协调控制系统结构.     

电力负荷的实用静态模型

在综述电力负荷建模研究现状的基础上，提出了电力负荷实用模型建模的方法，已完成的电力负荷的实用静态模型，以大量调查统计为基础，在一定误差范围内可供实际应用。     

一个增量式构造语义模型的方法

凭借构造性逻辑的Ｋｒｉｐｋｅ语义，给出了在自然语言语义理解过程中的增量式构造语义解释模型的方法。     

GaAs MMIC开关MESFET电路建模技术研究

基于Agilent公司的IC—CAP软件及GaAs圆片工艺加工线，研究了砷化镓微波毫米波单片集成电路（GaAsM—MMIC）开关MESFET电路建模技术及其应用。讨论了MMIC设计中电路建模技术的重要性，提出了高精度GaAs MMIC开关MESF田简化电路模型及不同栅宽模型参数的比例缩放方案，扩展了电路模型的应用频率范围，解决了电路模型参数提取中的关键问题，如：开关MESFET模型的版图设计、微波探针校准图形的设计、电路模型参数的提取、统计和确认。采用该技术提取的电路模型参数，成功研制出GaAs MMIC控制电路系列产品，验证了该方法的有效性。     

P2P网络中基于L-模糊集的信任模型

目的 研究P2P网络环境下实体之间的模糊信任关系,建立基于L-模糊集理论的P2P网络信任模型.方法 以模糊集理论为基础,利用L.模糊集理论,对实体间的信任关系进行自然语言建模,给出信任级别的自然语言定义机制,以此建立P2P网络环境下基于语言变量的多条信任推荐机制和信任评价机制.结果 建立了一种基于三I算法进行模糊推理和信任演绎的P2P网络信任模型(L-fuzzy trust).结论 仿真实验表明该信任模型在性能上得到了比较明显的提高.     

关于MBSE和MBD的思考

 讨论了基于模型的系统工程和基于模型的设计的重要性，分析了其建模的差别。分析表明，设计必须在确定的、无歧义的基础上进行，虽然这个结果只能反复迭代得到，否则设计将无法实施。与系统工程建模允许采用某些自然语言相比，设计建模必须严格使用建模语言表达设计的结果。考虑到设计本质上是一个知识流动、集成、竞争和进化的过程，又必须同时满足物质需求、精神需求和社会需求，提出了一组关于设计功能知识分类和表达的建议：用传递函数表达功能单元在量值方面的知识，用由方块、输入向量、输出向量、控制向量和运算符构成的方块图表达功能单元之间的关系。传递函数由功能单元的输入和输出导出。当设计知识在分布式资源环境中由细分和专业化的设计知识服务提供时，确定的、无歧义的行为知识和结构知识表达也往往需要。因此，如何将上述关于功能知识表达的建议与任何系统工程建模语言的任何部分结合起来，确定地、无歧义地表达设计中功能单元或者系统的行为知识和结构知识，将是很有意义的研究。     

面向远程仿真的电阻炉建模研究

实验对象模型的建立是远程仿真系统中极其重要的部分．研究了电阻炉远程仿真与控制实验室系统中远程仿真模块的电阻炉建模方案．分析了远程仿真系统与一般工业过程控制中建模需求的区别．探讨了系统的远程特性赋予建模工作的新的特点．根据实验设备的结构和远程特性设计了建模实验，在尝试并比较了多种建模方案及模型结构之后．提出采用多项式拟合方法获得电阻炉针对远程仿真的二阶模型．为验证仿真模型的有效性．将PID控制典型情况下的实时控制曲线与不同阶次、不同结构模型的仿真曲线进行比较．结果表明，采用多项式拟合方法获得的二阶模型与实时控制曲线最一致．能反映电阻炉控制系统的动态特性．并提出了采用插值方法进一步完善仿真模型的设计方案．     

一种结合有监督学习的动态主题模型

针对传统主题模型存在的不足, 提出一种新的结合有监督学习的动态主题模型(Supervised Dynamic Topic Model, S-DTM)。该模型不仅能够随时间的变化对语言进行动态建模, 而且结合有监督学习技术, 在主题变分推理中加入标签约束, 从而建立主题与标签之间的映射关系, 提高主题的表达解释能力。通过在一个跨越25年“以自然语言处理领域的中文期刊论文为主导”的中文语料库上的实验, 证明该模型相较于静态的有监督主题模型和无监督的动态主题模型, 具有更好的语义解释概括能力, 能更准确地反映文档的主题结构, 更精确地捕捉主题?词汇概率分布的动态演化。     

幽默计算及其应用研究

幽默作为一种特殊的语言表达方式,是生活中活跃气氛、化解尴尬的重要元素。随着人工智能的快速发展,如何利用计算机技术识别和生成幽默成为自然语言处理领域热门的研究内容之一,并逐渐形成一个新兴研究领域:幽默计算。幽默计算致力于利用自然语言处理技术理解和识别包含幽默的文本表达,挖掘幽默表达潜在的语义内涵,构建面向幽默表达的计算模型。首先对当前幽默计算的背景进行概述,阐明幽默的可计算性和幽默计算对于人工智能的意义;在此基础上,对幽默研究的发展情况进行回顾,给出幽默研究的语言学基础;然后综述当前幽默计算在幽默识别和幽默生成两个方面的进展情况,分别给出针对幽默识别和幽默生成的计算框架;最后,对幽默计算在聊天机器人、机器翻译、儿童教育软件和外语教学等多个自然语言处理任务中的应用前景和应用模式进行展望。希望通过对幽默计算及其应用研究的总结和概述,完善现有幽默计算模型,增进计算机对于自然语言的理解,推动人工智能的进一步发展。     

以营养动力学为基础的昆虫与天敌系统模型

昆虫与天敌模型的稳定性研究,已有文献是用经典的Logistic与Lotka-Vol terra方程来刻划的。最近Cui与Lawson[2]建立了以营养动力学为基础的新模型。本文应用这个新模型描述昆虫与天敌的模型,并讨论其稳定性。     

论口语课堂语言环境的优化

语言环境是人类获得语言能力的决定性因素，语言环境有自然语言环境和课堂语言环境之分。优化和改善课堂语言环境，就是要使其尽可能的贴近自然谬言环境。本文指出学习者环境因素的缺失是口语课堂语言环境创建中存在的严重问题，并据此提出了优化课堂语言环境的方法和途径，以发挥其对二语习得的最大功效。     

改进的主动形状模型在植物叶形分类上的应用

本文在继承主动形状模型以地标点序列表示对象形状轮廓,通过归一化序列间的统计关系来研究形状间的相似性和差异性,以及用识别率来体现识别效果这三个基本特征的同时,针对植物叶片识别的特点,对模型进行了改进：增加了独立参数和粗分类步骤,使叶片识别免受非形状分类因素的干扰;在归一化进程中分别应用覆盖面积半径和生物学参照点进行伸缩变换和旋转变换,使归一化更符合生物学特征;在分类时通过设置相似度阈值,强化了同类叶片的标准,从而减少了一些非同类的误归入事件的发生;最后设计了三组实验来研究各影响因素独立变化时对识别率的影响,同时引入了误差矩阵和相似度矩阵,分别来体现错分的事件的分布情况并揭示了产生错分的原因。经过这些改进,本文实现植物叶片图像的批量识别和分类,提供了一种查询错分分布的方法并指出提高识别率的研究方向。     

Connecting Language with Perception and Action for Human-robot Interaction

To build robots that engage in intuitive communication with people by natural language, we are developing a new knowledge representation called conceptual network model.The conceptual network connects natural language concepts with visual perception including color perception, shape perception, size perception, and spatial perception. In the implementation of spatial perception, we present a computational model based on spatial template theory to interpret qualitative spatial expressions. Based on the conceptual network model, our mobile robot can understand user＇s instructions and recognize the object referred to by the user and perform appropriate action. Experimental results show our approach promising.     

口语对话系统中的词类概率模型和知识表示

语言分析和知识库管理是口语理解与对话系统的两个重要组成部分 ,作者在这两方面提出了一些新的方法。一是提出并实现了词类概率模型 ,它具有较高的性能和较低的时间复杂度 ,是基于句法规则的语义分析和语言理解的基础。此外还提出了与数据无关的多叉树层次结构模型的知识表示方法 ,它具有很强的表达能力并易于扩展。在此基础上 ,实现了一个用以提供清华大学地理、办公、商业及其它一些相关信息检索、基于文本的口语对话系统 Easy Nav。实验表明 ,上述模型和方法具有很好的性能     

裂缝型碳酸盐岩储层酸压数值模拟

酸压是碳酸盐岩储层重要的大型增产改造措施,酸压中,准确预测酸液作用距离对酸压设计至关重要,其决定酸压改造范围、影响酸压目标缝长设定及酸压效果预测。裂缝型碳酸盐岩储层非均质性极强,基质较致密,天然裂缝所在区域渗透率很高,酸液滤失严重。目前各种酸压模型假设裂缝面上渗透率均匀分布,也不能考虑天然裂缝对滤失的影响,这些模型预测的酸液作用距离较长,酸压设计缺乏可靠的模拟模型。针对该问题,本文进行了裂缝型碳酸盐岩储层酸压数值模拟研究,首先基于地质统计规律建立人工裂缝面上渗透率分布模型、天然裂缝分布模型,并基于地质统计参数生成裂缝面上渗透率及天然裂缝分布;然后建立酸液流动、酸液滤失、酸岩反应数学、粗糙酸蚀裂缝表面形成过程模拟模型;再将以上模型耦合求解,形成酸压模拟模型。基于该模型,进行了广泛的数值模拟研究,分析了天然裂缝参数对酸液作用距离、酸蚀裂缝表面的影响。研究发现,天然裂缝对活酸作用距离和酸蚀裂缝表面影响显著,考虑天然裂缝时,其作用距离显著低于常规模型预测的距离,酸蚀裂缝表面更粗糙;裂缝型储层酸压设计中,天然裂缝是不可忽略的因素,新模型预测的酸液作用更合理。该研究为裂缝型碳酸盐岩储层酸压设计提供了更可靠模拟工具。     

量子力学WebQuest教学模式的研究

基于建构主义学习理论和WebQuest教学模式的原则,结合量子力学课程的特点,本文从设定教学目标、确定主题、设计任务、组建资源、设计过程、设置评价、设计总结等方面构建了量子力学WebQuest教学模式,并通过一个案例给予解说。该模式重视通过多种策略激发学习者的学习动机,重视训练学习者的高层次思维,重视培养学习者的协作学习能力,力图构建一个以教师为主导、以学生为主体的量子力学WebQuest教学模式。     

物理模型的理论分析与构建

物理模型是物理规律和物理理论赖以建立的基础，物理模型方法是物理学家研究自然界最基本的方法．本文从理论上对物理模型进行了初步探讨，介绍了物理模型的概念，归纳总结了物理模型的基本类型，分析了建立物理模型的主要思维方法．