基于卷积神经网络的网络故障诊断模型

对于网络运行过程中产生的海量日志信息,传统故障诊断方法很难进行实时而全面的日志分析。针对该问题,提出一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）的网络故障诊断模型,利用Skip-gram模型进行词向量训练,并将词向量作为卷积神经网络输入,最终通过Softmax回归进行分类。实验结果表明,该模型可以有效处理网络故障诊断任务,且优于传统机器学习方法,对于网络运行日志的故障诊断准确率可达73.2%以上。     

GSM无线信道的差错控制

随着社会、经济的发展,移动通信得到了越来越广泛的应用,GSM作为标准的第二代移动通信技术在全世界应用广泛。因为无线信道的复杂性,抗干扰、差错控制一直是无线通信的重点研究课题。结合在移动通信行业的工作经验,本文对目前GSM移动通信中的差错控制技术进行了综合、分析、并论述了其中的关键技术。     

H．264中的一个新的报文交织方法

无线信道的不可靠和易误码的特性经常会导致突发的报文丢失。报文交织技术是一种减小因突发的报文丢失造成的总失真的抗误码技术。然而,当突发丢失位于两个交织周期的交界处时,以前的报文交织技术失去了其交织的本意。本文提出了一个改进的报文交织方法用于解决这个问题。实验结果显示改进的方法能将PSNR提高1.5dB,且未增加任何码率。     

基于线上教学群聊文本的问句抽取模型

教学过程中产生的群聊文本往往包含着学生对于课程的思考。通过提取分析群聊文本中学生的提问,能够了解学生的学习情况,也能结合具体内容对学生进行指导。该研究旨在通过构建问句抽取模型,对群聊文本中与课程相关的提问进行提取。实验首先针对教学过程中产生的群聊文本进行收集,并结合课程相关教材进行数据清洗工作;然后针对类别分布不均匀问题,在Text-CNN模型的基础上提出了两种优化方式:引入注意力机制和使用平衡交叉熵损失函数。实验结果表明,优化后的模型能够达到91.95%的正确率,比原有模型增加了1.04%,而问句的F1-score表现为0.72,在原有模型的基础上提高了0.06。该模型能够运用到实际教学中,将群聊文本中与教学相关的学生提问抽取出来,再与线下教学相结合,提高教师的分析效率,进一步改善教学效果。     

LTI因果系统零状态响应与卷积

对于线性时不变(LTI)因果系统,其系统单位冲激响应h(t)应满足h(t)=h(t)u(t),尽管卷积公式有∫∞-∞x(τ)h(t-τ)dτ=∫∞-∞h(τ)x(t-τ)dτ,但是,上式中h(t-τ)是非因果,所以,公式∫∞-∞x(τ)h(t-τ)dτ不满足实际物理系统。通过实际信号作用于系统的讨论和分析,揭示了在任意时刻的系统零状态响应和满足实际物理系统的卷积∫∞-∞x(τ)h(t-τ)dτ的物理意义。     

一类解析函数的系数不等式和卷积性质

本文继续研究文[1]中引进的解析函数类,给出了该函数类的卷积定理以及系数不等式等新性质.     

环形交叉口交织区车头时距研究

文章对平峰时期环形交叉口车头时距进行了观测,并采用负指数与Cowan M3两种分布函数进行拟合并检验得出结论。     

作家笔下的和谐人生——评子敏散文集《和谐人生》

儿童文学家、散文家、评论家,子敏身份的交织使《和谐人生》呈现出别样的韵味;同时子敏将自己定位于东西文化交融的多重身份上,博采众长,对人生有更深的体悟。子敏采用"诉说"方式进行散文叙述;而这一"诉说"过程,也是子敏不断认识自我、发现自我,并使自己变得更强、一路追寻幸福人生的过程。子敏将灵魂注入《和谐人生》的字里行间,赋予文字以他的精神气质、他的生命体验。     

心中有梦不觉远

很小的时候,每当看见隔壁回家探亲的解放军叔叔,我就和小伙伴们围着让他讲部队的故事。那时年幼的我,不知道何为梦想,只记得每次看见那身帅帅的军装,就会不禁一阵畅想:长大后,我也要穿漂亮的军装。每当听到这个想法,爸妈就会笑一阵子,他们说我的梦想不现实,女孩子当兵得多难呢。笑声过后,他们又会担心一阵子,部队那么苦,一个黄毛丫头,哪能经得住啊!在畅想与忐忑的交织中,那年高考,我如     

基于复数平均相关调序的频域乐音盲分离

为解决频域内卷积混合乐音盲分离存在的顺序不确定问题,提出了基于频带间复数平均相关的调序算法,对每个频带的分离子信号进行顺序调整。仿真实验结果验证了该算法的有效性,与已有的基于幅值相关和能量相关的调序方法相比,其分离性能更优。