简介：探讨汉英句级对齐软件设计中两项主要技术，即哈希算法与词典语义映射在对齐中的运用。哈希算法能帮助软件从词典大量的英汉词条语义信息中快速提取所需的对应义，结合语义映射，将需要对齐的句子关键词信息进行语义识别，从而有效提高汉英句子对齐效果。

简介：摘要院飞机加油是停机坪地面保障作业的重要环节,能否对飞机按时按量的完成加油作业的关键因素在于对飞机加油车辆的合理调度，因此对飞机加油车辆调度的研究是十分有意义的。本文首先对飞机加油车辆的类型、功能、行驶过程及其注意事项做了简单的介绍，然后根据车辆调度的基本模型对飞机加油车辆调度的模型进行了比较具体的描述，文章最后用蚁群算法对某机场3个小时内飞机油罐加油车辆行驶情况进行仿真计算，希望通过对该模型的仿真优化计算，为机场加油车辆运行提供一种可行优化算法。

简介：预算法定的内涵可以从形式与实质两个层面加以认知。形式意义的预算法定强调支出必须且只能在预算规定范围内进行;实质意义的预算法定强调拓宽预算事前授权的范围,同时将规制重心从预算执行者具体支配资金的行为转移至预算资金使用的重大变动、预算执行过程以及影响预算执行的外部因素上。在预算法的制度框架之下,形式意义的预算法定面临失灵的困境,预算对支出失去约束效力。实质意义的预算法定,有助于使预算效力重新得以实现。我国《预算法》的修订应当以实质意义的预算法定为方向,扩大预算授权范围,确立预算变更的多元可控机制,规定绩效预算的基本框架,制定宏观总额控制规则。

简介：计算机程序设计语言C，在高校中普及开来，其算法教学的难易程度不同，学生理解把握不好。本文以常见的的教学方法，层层深入分析其中较为典型的“枚举”算法，以基本的形式为支撑、不断优化其算法。

简介：针对智能手机上的图像版权保护问题，提出了一种适用于Android系统的彩色图像盲水印算法。算法根据DCT系数和图像灰度值之间的线性关系直接在空域中修改DCT系数。这种方法无需进行DCT变换和反DCT变换，可大幅度降低计算量。此外，该算法提取水印时不需要原始载体图像，能够实现盲提取。在Android手机上对该算法进行了大量实验，实验结果表明，提出的算法具有良好的透明性和鲁棒性。

简介：与室外车辆导航系统相比,室内中行人的运动状态相对于车辆来说更加复杂,本文中提出了融合IMU的室内地图匹配算法,主要研究了基于运动状态的室内地图匹配技术,将室内环境抽象为空间模型,结合空间模型要素对定位结果进一步纠正。本文提出的地图匹配技术针对室内环境各空间区域结构紧密,人员运动状态复杂的问题,将人员运动状态、无线定位与IMU组合定位结果与室内地理信息数据融合,通过地图匹配对室内定位误差进一步进行约束,对于室内无线信号覆盖盲区,能保障定位导航的连续性,提升室内定位导航的用户体验。

简介：研究基于人工鱼群算法的航班离场序列问题，并通过仿真二维机场场面，实现基于鱼群算法的航班在二维机场场面的离场顺序仿真效果。对现代国内外机场管制系统的特点进行研究分析，并综合国外先进机场管制系统的优点．结合国内的具体特点；分析人工鱼群算法在航班离场序列中应用的算法流程；给出研究的初步效果以及仿真模拟图。通过仿真实验可知，在二维机场场面上可以比较直观地观察出人工鱼群算法在航班离场顺序上应用的效果．并且为接下来研究决策系统做铺垫。

简介：提出了一种适用于制导炮弹上低精度MEMSIMU/GPS组合系统的飞行中初始对准算法.通过引入辅助的载体惯性系和导航惯性系,将所求姿态四元数分解为三部分：第一部分描述载体系相对于载体惯性系的姿态,由MEMS陀螺仪输出积分求解;第二部分描述导航系相对于导航惯性系的姿态,利用GPS位置输出解析求解;第三部分描述两辅助惯性系的相对姿态,采用Re-quest算法完成解算.详细讨论了算法误差、有效性条件,并对Re-quest算法进行了优化和简化.蒙特卡洛仿真结果表明,在弹体加速度以指数规律变化条件下,对准算法可以在10s时间内达到水平误差小于0.2°（1σ）、航向误差小于0.4°（1σ）的精度,完全满足制导炮弹组合系统初始对准的精度要求.

简介：在分析GMRES-DR的基础上,将加权技术和GMRES-DR算法结合,从而加快GMRES-DR算法的收敛速度,并从理论上证明了加权GMRES-DR算法的每次循环生成仍是Krylov子空间,此外数值试验验证了该算法的有效性.

简介：以RGB颜色空间为研究对象，将RGB模型的空间立方体结构切片进行分析，提出一种新的颜色类量化方法即RGB颜色空间模型的8顶点颜色类量化方法。实验表明，该算法不仅可避免复杂的颜色空间转换过程，而且符合人眼颜色视觉的相似性判断规律，可以得到较理想的颜色识别效果。

简介：摘要针对智能交通卡口中车辆颜色提取在定位和分类方面存在的准确性问题，本文提出了一种在移动侦测环境下动态鲁棒的车辆颜色提取与识别算法。实验结果表明，本文算法较传统算法在实际应用有着更好的精度和鲁棒性。

简介：目前的选课系统中数据仓库的数据堆积严重，其中的隐藏信息越来越难发现，通过数据挖掘技术可从浩瀚的数据库中提取所需的关键资源与其相关的数据信息。以选课系统为研究对象，通过改进的C4.5分类算法规划不同专业的学生选课，并通过一套实验数据为课程的搭配提供了一种切实可行的选课方案。

简介：摘要院随着计算机技术在各领域的广泛应用，互联网的迅猛发展使得各类信息以指数级增长，本文主要研究粒子群优化算法在Web数据挖掘中的应用，介绍了粒子群优化算法进行Web数据挖掘的基本原理，分析了其特点。简述了粒子群Web数据挖掘优化算法的原理、特点、参数设置与应用等，重点分析了粒子群优化算法中的惯性权值，加速因子的设置对算法基本性能的影响，给出了算法中的经验参数设置。

简介：传统车载激光惯导算法验证方式需要消耗大量的人力物力,而且算法性能的评估结果受各种外界因素影响较大,针对上述问题,提出基于实验室半物理仿真平台的激光惯导算法验证方法,并搭建了该仿真平台。研究表明,基于实验室半物理仿真平台的激光惯导算法验证方法相比传统算法验证方法具有快捷、简单、准确、客观等诸多优点。

简介：摘要面向过程的学习评价方法逐步受到教师青睐，但如何建立科学合理的评价指标体系和方便的实施平台，却是一直困扰着教师。本文提出了一种在依据教学大纲要求的基础下，兼顾学生学习行为特点的个性化差异的、面向学习过程的学习绩效评价指标体系、评价算法和操作平台。该评价系统和算法吻合以学生为主体和个性化培养的教学理念，通过循环实施流程，可以实现对学生的学习过程与学习效果的多元评测，并可以提供评价反馈信息供师生随时查阅和监测。该方法在相关中学试用后，受到教师的认可和学生的欢迎。

简介：摘要蚁群算法是一种成功的启发式算法，但在解决TSP问题时存在着收敛速度慢和易陷入局部最优解的问题。本文针对这两个问题，提出了定期交流和模范带头学习模型，前者是在蚂蚁每走过一定城市后，进行学习交流，选出所走路径相对较短的蚂蚁进行信息素影响，从而加快总体的收敛速度；后者是当所有蚂蚁都旅行一圈后，选出最优秀的蚂蚁，在其走过的路径上释放大量信息素，对下一周期蚂蚁的旅行进行引导，避免陷入局部最优解。实验结果表明新算法在求解质量上比传统蚁群算法有了明显提高。本文也通过实验分析了蚂蚁数量等参数对算法性能的影响。

简介：为了解决动目标检测过程中的盲速问题,通常采用参差周期法设计参差滤波器组来达到同时抑制杂波和推远盲速的效果。提出了一种基于梯度免疫算法的参差MTI滤波器优化设计。该算法利用免疫算法搜索最优参差码,有效地避免了传统遗传算法中的早熟问题。针对传统的遗传算法运算量较大的问题,引入了梯度算子缩小初始种群规模,使运算量大大减少。仿真结果验证了算法的可行性和有效性。

简介：将蚁群算法和遗传算法应用于装备调拨决策系统，实现了装备调拨决策信息的生成。同时利用遗传算法对蚁群算法的参数进行了优化，实验证明优化后的蚁群算法在平均路径长度、算法平均执行时间和总执行时间上较传统蚁群算法都有一定程度的改进。

简介：本文在分析软件算法和硬件实现的不同特点的基础上，结合C语言算法和HDL硬件实现的特点，提出了将C算法转换为HDL实现的一种改进方法。通过求最大公因数的例子，说明了改进前后的方法在资源利用和最大工作频率方面的差距并不是很明显，但改进后的方法比改进前的方法简洁实用，易于理解和操作。本文提出的改进方法优势明显，具有更广泛的应用前景，对于一般C语言算法的硬件实现具有适用性和指导意义。

简介：提出一种以空间换取时间的方案,能有效提高分数域时频分析的运算效率。鉴于该算法对时间域进行切割,将导致时频分布在衔接处出现边界效应,文章还提出错位平滑技术,有效将各时间段的时频分布进行无缝拼接。