基于非负矩阵分解的半监督动态社团检测

如何有效融合不同时刻的网络结构信息,是影响复杂网络中动态社团检测算法检测性能的关键和难点。基于此,提出了一种基于非负矩阵分解的半监督动态社团检测方法SDCD-NMF,该方法首先有效提取了历史时刻所包含的稳定结构单元,然后将其作为正则化监督项,指导当前时刻的网络社团检测。在真实网络数据集上的实验表明,所提方法与已有方法相比具备更高的社团划分质量,更有利于探索网络的演变与发展规律。     

基于Office OCR组件的文档图象检索研究

文档图像的检索主要用于对文档图像进行管理。文章对文档检索技术进行了研究,提出了使用微软office内嵌的光学字符识别（OCR）组件对文档图像进行识别,获得了一种快速对文档图像检索的方法;另外,对类似发票图样的文档图像提出了定位识别的方法。实验证明,这些方法对文档图像的检索是有效的。     

社区经理业务通知系统能设计与实现

目前，大多数固网运营商都有网上业务受理系统以及电话业务受理系统，希望通过这些形式方便用户，减轻营业厅压力。但是根据调查发现，具有上网条件、知道能够上网办理业务并且愿意上网办理业务的用户微乎其微。而电话受理这种方式，虽然比较简单，但目前仍然不被广大用户所认知，也就是说没有形成品牌效应，还没有发挥其应有的作用。     

Digital measuring scheme for half-wave voltage of Y-tap multiple integrated optical circuit

A high-precision digital measuring scheme for half-wave voltage of Y-tap multiple integrated optical circuits is proposed. This scheme is based on Sagnac interferometer modulated with digital step waveform whose frequency is half of eigen frequency of the interferometer. The technology and measuring precision are discussed. An experimental setup is made and the temperature-dependences of half-wave voltage of two samples are studied. Analysis and experimental study prove that this scheme is convenient and accurate.     

高速话带Modem定时与载波的恢复

随着多媒体应用以及Ｉｎｔｅｒｎｅｔ的迅速普及，人们对在公共交换电话网（ＧＳＴＮ）上传输数据的Ｍｏｄｅｍ的速度要求越来越高。基于此，本文对高速Ｍｏｄｅｍ的两个关键技术－定时与载波的恢复进行了讨论。提出了一种有效的同步方案，并给出了有关的仿真结果。     

基于二维空间的语音分形处理算法

提出了一种二维空间的语音分形增强算法。算法对已加窗、模块化的语音数据进行二维傅里叶变换。以分形维数构成自适应滤波器,降低噪声,增强语音,得到清晰的信号。研究表明,分形算法可以弥补传统线性分析方法的不足,二维自适应滤波前后语音的包络形状较好地保持了原始语音信号的特征,算法减小了由于非平稳噪声的影响,并有效抑制了音乐噪声。     

基于单边自相关线性预测的语音去噪声算法

提出了一种在自相关域上，以相关函数值为参数，利用单边自相关序列的线性预测误差去除语音中加性噪声的方法。该方法首先对含噪语音进行单边自相关处理，以语音信号的单边自相关序列替代语音信号序列，进而对该序列进行线性预测分析后，获得线性预测分析系数，并求得线性预测误差。根据误差能量与信号能量的比例关系，确定减因子u，从含噪语音中根据减因子u的大小减去预测误差，即可抑制噪声误差能量。实验表明；上述方法在低信噪比时，仍能较好地保留语音信号的频谱结构，使音质不至于下降。     

3Cr2W8V钢球轧辊表面激光淬火的工业应用研究

采用大功率CWCO_2激光器对轧辊表面进行激光淬火的工艺流程,延长轧辊使用寿命2倍。     

谈谈DAM中波发射机功放模块的故障及维护

当前DAM中波发射机是中波发射台应用最广泛的发射机,本文从实际出发简要地介绍了中波发射机功放模块的故障,并对日常维护提出了简单要求.     

基于联合矩阵分解的节点多属性网络社团检测

发现复杂网络中的社团结构在社会网络、生物组织网络和在线网络等复杂网络中具备十分重要的意义. 针对社交媒体网络的社团检测通常需要利用两种信息源: 网络拓扑结构特征和节点属性特征, 丰富的节点内容属性信息为社团检测的增加了灵活性和挑战. 传统方法是要么仅针对这两者信息之一进行单独挖掘, 或者将两者信息得到的社团结果进行线性叠加判决, 不能有效进行信息源的融合. 本文将节点的多维属性特征作为社团划分的一种有效协同学习项进行研究, 将两者信息源进行融合分析, 提出了一种基于联合矩阵分解的节点多属性网络社团检测算法CDJMF, 提高了社团检测的有效性和鲁棒性. 实验表明, 本文所提的方法能够有效利用节点的属性信息指导社团检测, 具备更高的社团划分质量.