现代藏文音节字自动校对研究

在现代藏文自动校对中,对音节字（）的校对是其基础。现代藏文二维的书写格式和独特的文法,还有格助词的黏着现象、音节字搭配规则和音节字中真词和非词错误等众多问题,使得对藏文自动校对的研究有别于英语和汉语的自动校对。针对现代藏文中音节字的特点,通过音节字预处理、字表匹配、混淆集匹配、二元接续关系、最小编辑距离法等方法对现代藏文音节字的自动校对进行详细论述。     

基于三角带模板的大规模地形实时绘制方法

大规模地形的绘制技术一直是国内外虚拟现实领域的研究热点。为快速实时绘制,又保持真实性,提出一种基于三角带模板的大规模地形实时仿真方法。可用在战场环境仿真、飞行仿真、3D游戏等仿真系统中。先进行地形数据预处理,将地形分成若干相等的小块,并且计算每个小块的包围盒,然后根据地形块的大小确定一族三角带模板。实时绘制时,根据包围盒的屏幕投影误差因子选择合适的三角带模板,用三角带模板快速绘制地形块。采用扫描视锥体投影三角形裁剪方法剔除不需要绘制的地形块,并且采用添加阴影平面的方法消除地形裂缝。最后,在Puget Sound地形数据上进行了实验并进行了分析。实验证明,方法是可行和有效的。     

自然计算研究进展

随着量子计算、DNA计算、免疫计算、进化计算和神经计算等新型计算机制的兴起,传统的计算正扩展为自然计算,因为这些新计算机制的产生都由自然系统启发而来.为了发展和应用自然计算技术,总结了自然计算的发展简史.然后,提出了计算机、自动控制等系统的两种体系结构,分析了自然计算的新特征,包括自然法则、交叉性、革命性和复杂性,并给出了自然计算的复杂性分析定理.改进了自然计算的映射模型,提出了自然计算的算法流程.最后,探讨了自然计算的研究意义和应用.总之,自然计算是活跃的重要研究方向,定会推动许多学科的发展.     

一种基于骨架特征和神经网络的手写体字符识别技术

对英文字符集的识别问题,提出了一种依据细化后的字符骨架特征进行分类,并对每一类别的字符各自建立神经网络进行训练和识别的方案。在二值图象理论的基础上,通过对字符轮廓特征的分析,提出了一种对英文字符集的分类方案,同时提出了一种快速有效的骨架链码形成和特征提取算法。     

硬件中断引入方法及中断深度性能测试

讨论了Windows操作系统下硬件中断产生的方法,使用硬件DIO输出卡对设计的中断服务程序作了多种时序下试验,做了Windows系统下中断服务工作时的干扰试验,在中断线程和工作线程内部提出了多种试验方法,深入研究了Windows系统下的内核级调度执行相关代码段所需的时间,测试了多种时钟的精确度,设计了工程实用的中断服务程序。     

一种新型两维霍尔角度传感器研究

本文研制了一种无触点的十字型两维集成垂直霍尔器件 ,它对平行于芯片表面的磁场敏感 .当与被测转角 α的物件轴向相固连的径向永久磁铁转动时 ,平行于芯片表面的磁场分量 Bx、By大小将发生相对变化 ,以致集成的两对霍尔板输出电量也产生相应地变化 .这时传感器件给出了相对于被测量角度 α的两种信号电压 ( sinα和 cosα) ,通过 arctgn( Vx/ Vy)可求得转角 α,从而达到测量角度的目的 .测量结果表明利用该角度传感器件与 PC机组成的测量系统其测量角度的精度可达± 1°     

表层海水中声纳定位的声速问题

海水温盐跃层和深度方向上的梯度变化,导致海水声速的跃层和梯度变化,这种变化既有系统性,又有随机性,声速的不确定性导致水下定位系统的不稳定性问题。本文针对浅水水下定位系统中声速大小和声线弯曲问题进行研究,提出了用于几何法定位的平均海水声速线估计定位法。另外,基于射线声线理论构成的距离观测方程和时间观测方程都是不可导的非线性方程,该方程组的最小二乘问题是一类特殊的非线性最小二乘问题。本文提出了先分组迭代、后统计分析的"两步法"实现对这类特殊非线性最小二乘问题的求解。     

《C语言程序设计》教学改革方案与实践

分析目前高校《C语言程序设计》课程的教学现状与存在的问题,提出改革建议和发展思路。建立实践教学新模式、优化教学内容,改革教学模式和方法,目的是激发学生学习兴趣,加强动手能力培养,将有助于学生更好地理解C语言程序设计课程的语句语法,在实例教学中达到掌握该课程的重点和难点,提高教学效果。     

基于随机摄动粒子滤波器的故障预报算法

针对粒子滤波算法在故障预报中的大计算量和粒子退化问题,提出一种基于随机摄动粒子滤波器的故障预报算法.当粒子退化严重时,对粒子用随机摄动方式进行再采样,一方面可改进样本的多样性,缓解粒子退化;另一方面可缩短再采样时间,减少计算量,从而提高粒子滤波算法的跟踪能力.仿真结果表明该算法可行,能及时准确地对系统故障进行预报.     

海量测量数据简化技术研究

随着坐标测量设备的发展,快速方便地获取包含被测物体更多细节的海量数据成为可能,但由于其数据量非常庞大,会严重影响模型重建算法的效率。文中提出了3种海量数据简化准则：简化后数据集中点的个数、数据集中点的密度阈值及删除一点引起的法向误差的阈值。根据这些准则,分别给出了相应的数据简化算法。该算法的核心是用Riemann图建立散乱测点间的领接关系,在此基础上进行Riemann图的最优遍历并计算测点处的最小二乘拟合平面,从而近似计算删除一点引起的误差。文中提出的对一海量数据进行空间划分的算法,提高了数据简化的效率,应用实例表明本文提出的算法达到了预期的效果。