基于熵评价模态分解的雷达信号双谱特征识别

针对在低信噪比下雷达信号调制识别准确率低、抗噪性差的问题, 提出一种基于熵评价模态分解和双谱特征提取的识别方法。利用双谱可以抑制高斯噪声的特点, 分析了在低信噪比下进行信号调制识别的可行性并引入了噪声项。由于噪声项的干扰, 双谱在0 dB以下时, 噪声抑制效果变差, 提出了基于信息熵评价的经验模态化分解对信号进行预处理, 提高信噪比。最后, 设计了卷积神经网络分类器, 实现对不同调制类型信号的识别。仿真实验结果表明, 本文方法相比传统方法具有良好的抗噪性, 能够在低信噪比下对不同类型信号进行有效识别。     

热力学与动力学相关性,科学与人文的统一

金属热加工通过相变决定材料最终组织和性能。随着非平衡技术的快速发展,热加工工艺趋于极端化和多样化,控制相变的热力学与动力学机制从简单近平衡条件下的相对独立转变为复杂远平衡条件下的高度关联。基于热-动力学独立处理的传统理论已无法应对上述相变涉及的机理描述、组织预测和过程控制。随着催化剂研究体系的扩展,传统的基于独立的反应动力学或吸附热力学的设计已无法满足催化剂的高性能需求与高效筛选。本文从人文领域中的激情与困难的逻辑关系中,引申出科学领域中的热力学驱动力与动力学能垒的相关性,针对非平衡凝固过程、晶界迁移及晶粒长大热稳定性、纯Fe沿Bain路径的马氏体切变,整理出热力学驱动力与动力学能垒的定量关联,建立了组织预测模型,提出了热-动力学协同作用的新理念,并据此设计出高性能DD3高温合金、Fe基纳米晶材料、A356铝合金和应变态电催化材料。     

基于极化单脉冲雷达扩展目标角度估计方法

当单脉冲雷达受到箔条质心干扰时, 将视为波束内存在两个不可分辨的目标, 由于目标和箔条干扰回波混叠耦合, 导致单脉冲测角偏差, 最终致使目标跟踪丢失。对此, 利用宽带单脉冲雷达测角精度高的优点和极化信息, 提出一种基于极化单脉冲雷达的扩展目标角度估计方法。首先，分析宽带单脉冲雷达体制下箔条质心干扰的特点, 给出扩展目标双极化和差信号模型。然后, 根据和、差通道极化回波信号, 通过联立方程组, 估计出目标和箔条干扰的到达角(angle of arrival, AOA), 为后续利用目标角度信息跟踪目标提供条件。最后，通过蒙特卡罗仿真实验分析关键参数对目标角度估计性能的影响, 并与传统单脉冲雷达体制的测角方法进行比较。理论分析和仿真实验表明, 在质心干扰条件下, 宽带单脉冲雷达估计目标AOA的性能要优于传统单脉冲雷达。     

基于重抽样分布的一类模糊累积和控制图

过程变量在代表产品或服务过程信息时并非完美，而使用模糊数可能是另一较好途径。文章进一步完善模糊累积和控制图，其中使用中心和扩展具有重抽样分布的模糊随机变量，并给出模拟例证。     

中国和美国信贷冲击跨境溢出效应的比较研究

本文构建了基于符号约束识别的GVAR模型,并用以考察中国和美国的信贷市场冲击对全球41个国家的不同溢出效应.研究结果表明,中国紧缩性信贷市场冲击对本国实体经济有显著的负效应,但仅限于短中期;而美国信贷冲击对本国乃至全球经济都具有相当大且持久的负影响.中国信贷冲击的跨国效应较小,且主要通过贸易渠道.中国信贷市场的本国冲击能解释中国产出近10%的波动,但无论是本国效应还是跨境传导,总需求冲击仍是驱动中国经济周期波动的最主要力量.     

基于λ-主动学习方法的中文微博分词

由于面向中文微博的分词标注语料相对较少,导致基于传统方法和深度学习方法的中文分词系统在微博语料上的表现效果很差。针对此问题,该文提出一种主动学习方法,从大规模未标注语料中挑选更具标注价值的微博分词语料。根据微博语料的特点,在主动学习迭代过程中引入参数λ来控制所选的重复样例的个数,以确保所选样例的多样性;同时,根据样例中字标注结果的不确定性和上下文的多样性,采用Max、Avg和AvgMax这3种策略衡量样例整体的标注价值;此外,用于主动学习的初始分词器除使用当前字的上下文作为特征外,还利用字向量自动计算当前字成为停用字的可能性作为模型的特征。实验结果表明:该方法的F值比基线系统提高了0.84%~1.49%,比目前最优的基于词边界标注(word boundary annotation,WBA)的主动学习方法提升效果更好。     

循环置换的两个质因子分解式及其应用

证明循环置换的两个质因子分解式(文中的(3),(4)式);给奇置换和偶置换作出严格的定义,并应用(3),(4)证明定义的合理性,文末导出关于换位子的几项结果。     

生态建筑技术的发展与应用

回顾了生态建筑发展的背景，介绍了生态建筑的评价标准，系统地阐述了应用生态建筑技术的要求与原则，介绍了各种生态建筑技术的应用。