组合电路等价性检验方法研究

分析了数字电路等价性检验方法的基本原理，对组合电路等价性检验方法进行了综合研究，讨论了各种方法的特点，指出了各种方法的优缺点及其适用场合，总结了组合电路等价性检验方法的发展规律，指出了未来的发展方向。     

一种求解tableau等式合一问题的算法

在增添扩展规则的tableau方法的基础上提出了一种新的含等词tableau方法——等式合一方法，并证明了它的可靠性和完备性。在该方法中，将tableau分成两个阶段，等词单独处理，通过提取等式合一问题并求解解替换封闭tableau，进一步限制了tableau的搜索空间，提高了tableau的推理效率。同时，为了研究等式合一方法的有效性，在解替换求解方面，提出了提取不等式析取，并在启发式的帮助下计算等价类的方法。通过实例分析，结果表明，等式合一方法优于其它方法。     

二进制信号传输中随机共振与线性方法的比较

利用随机共振的主动降噪的非线性动力学行为，提出了一种应用随机共振进行二进制信号传输方法，对该方法的合理性作了分析和证明，并就方法的性能与常规的线性方法进行了比较，设计了仿真试验，结果表明，低信噪比传输时，随机共振方法具有明显的优越性。本文的结论不仅扩大了随机共振的应用领域，而且为突破线性方法的极限提供了可能的途径。     

数据预处理中填补空缺值的方法技术

该文介绍了在实际工作中采用的几种方法数据预处理，对于有关方法，给出了算法和流程等，同时，给出了应用实例，并对相关方法的适用性进行了分析。     

一种混合的动态DDM实现方法

介绍了HLA中数据分发管理DDM的基本内容和过程，分析了目前两种经典的DDM实现方法；在此基础上综合了现有方法的优点，提出了一种混合的动态的DDM实现方法，提高了区域匹配的精度，降低了网络资源的消耗，对DDM方法进行了改进。     

一种不确定离散时间系统的变结构控制方法

针对离散时间系统变结构控制中存在的问题，利用指数趋近律的趋近特性，提出一种新的离散变结构控制方法，利用递推估计的方法设计变结构控制律，有效地抵消了线性系统中慢变不确定性的影响，实现了对慢变非线性系统的控制，该方法克服了以往控制方法中需已知扰动上界的限制，降低了抖振，加快了趋近速度。仿真结果证明了该方法的有效性。     

人工神经网络方法研究含硫芳香衍生物毒性与结构的关系

结合逐步线性回归方法与人工神经网络方法，研究了含硫芳香衍生物对发光细菌毒性的构效关系，充分表明了两个方法的互补，回归方法为网络方法提供变量的物理解释，网络方法建立精确的构效关系模型，人工神经网络方法在非线民生较强的构效关系研究中起到重要的作用，基于交叉检验，本文还提出了防止人工神经网络方法过拟合现象发生的ｒ判据，对于建立较好的预报模型，具有一定的普遍意义。     

遗传算法多样性测度问题研究

对个体多样性测度方法做了比较详细的概括，对于基因型遗传进化过程，还从编码层次上讨论了它对多样性的影响．以相对顺序欺骗函数和Rastrigin函数为例，讨论了交换和变异操作对多样性的影响．同时，探讨了增强多样性的方法，验证了参数自适应控制方法对顺序编码的控制和对二进制问题的多样性控制方法，提出了对二进制编码的适值自适应调整方法，并通过仿真验证了该方法的有效性．     

模糊聚类分析及其在数据挖掘中的应用

分析了常用的数据挖掘方法，在数据挖掘中引入了模糊聚类分析的方法，分析了该方法在数据挖掘中的优势，并以例证说明这一方法的实际应用。     

基于样本重构的神经网络集成学习方法

在回顾以往神经网络集成的研究成果基础上，提出一种新的负相关学习方法，该方法易于执行，计算量小，有效的消除了学习中的复合线性问题，减小了集成误差，最后用测试用例对该方法进行了考察，证明该方法可以有效的降低集成预测误差，得到较为理想的集成效果。     

继电控制线路系统的计算机辅助设计方法

为了解决继电控制线路系统传统设计方法的弊端，提出计算机辅助设计方法，该方法分析了电气原理图的特点，采用网络拓扑方法描述电气原理图的连接关系，并且提出电气元件逻辑关系的描述方法、元件自动匹配方法和电气设备间电缆最短长度的计算方法。在此基础上，实现了设备端子排和电缆表的自动生成，并对设计结果进行了优化。实践证明，基于上述方法开发的CAD软件能够自动完成大部分设计工作，提高了设计效率，为用户节省了系统费用。     

基于贝叶斯滤波理论的自主机器人自定位方法研究

针对自主机器人定位问题，研究了基于贝叶斯滤波理论的自定位方法,从概率表达的角度介绍了贝叶斯滤波方法各种不同的实现形式，分析了各种不同定位方法的性能，指出了它们的优缺点，并对每种方法的改进方法进行了探讨和分析,最后总结了定位方法的基本特点，并对贝叶斯滤波理论在自主机器人领域中的应用前景进行了展望，探讨了未来的发展方向。     

一种汉语分词方法

本文对现有的汉语分词方法作了概述，然后，提出了一种新的汉语分词方法－－单扫描分词方法，并对单扫描汉语分词方法的时间复杂度作了分析。分析表明，单扫描分词方法的时间复杂度为２．８９，比现有的分词方法的时间复杂度１２．３２小得多。单扫描分词方法无论在理论，还是在实践上都有重大的意义。     

新冠肺炎疫情传播预测方法综述

2019年底，新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疾病爆发，为抑制病毒扩散并提前制定应对措施，预测病毒传播趋势成为了研究热点，各种COVID-19预测方法在疫情防控和稳定民心等方面起到了关键作用。根据近三年来的COVID-19传播趋势预测方法的文献资料，将预测方法分为数学模型预测方法、人工智能预测方法和群智能优化预测方法三类。陈述了新冠病毒的特性以及疫情带来的影响，并简要描述了目前各类预测方法的特点。分别介绍了三种预测方法中经典模型的发展历史以及分类，并从优缺点和性能等方面对各类改进模型进行了详细的对比分析。最后进行归纳总结，从预测方法的局限性入手，分析了各类方法的不足，并对传播预测方法的未来研究方向进行了展望。     

面向对象碰撞检测方法及其在分布式虚拟环境中的应用

本文提出了一种面向对象的碰撞检测方法，分析了这种碰撞检测方法的时间复杂性，讨论了分布式环境中碰撞检测的完全性和唯一性等问题，提出了一种保证分布式虚拟环境中碰撞检测唯一性的方法，最后，讨论了这种方法在分布式虚拟环境ＤＶＥＮＥＴ中的应用。     

形式化方法B及其程序规约机理

用形式化方法开发软件是提高软件可靠性和生产效率的革命性途径，是实现软件自动化的关键。文章针对B方法，介绍了其产生的历史背景，分析了其程序规约机理，并结合实例给出了B方法中抽象机的具体运用，对该方法的特点进行了评述。     

并行分词方法的研究

目前，中文分词方法都是属于串行分词方法。本文提出了一种并行分词方法，该方法是根据多级内码理论设计的，它大大提高了分词的速度，并行分词方法还便于设计成集成电路。     

基于属性重要性的定性数据聚类分析及应用

传统的聚类方法大多是基于距离或者是样品间相似度的，这就要求所分析的数据必须是定量的。但是在数据挖掘中，存在着大量的定性数据，传统的聚类分析方法已不再是一个可行的方法，这就需要寻找一个可以有效处理定性数据的聚类方法。粗糙集是处理定性数据的有效方法，在详细阐述粗糙集的相关概念后，利用属性重要性的概念，提出了一种能有效处理定性数据的聚类分析方法，并利用了数据对该方法进行了实证分析，取得了良好的结果。     

基于神经网络的智能故障诊断技术

归纳了神经网络在故障诊断中的运用方式，探讨了故障诊断的神经网络方法和专家系统方法的联系和区别，以及两种方法的结合方法；最后，给出了选择智能故障诊断方法的原则。     

应用机器学习方法的设计模式挖掘研究

从源码中挖掘设计模式实例具有重要意义，它能够提升软件系统的可理解性和可维护性。基于机器学习方法，提出了一个设计模式挖掘方法。其中，使用类关系图表示软件系统和设计模式，采用子图匹配的方法从软件系统中提取出候选设计模式实例，过滤了大量非设计模式实例组合，提高了设计模式挖掘效率；提出了度量指标，将软件系统和设计模式向量化，采用机器学习的方法对候选设计模式实例进行分类，提高了设计模式挖掘的准确率。实验结果证明此方法效率和有效性上得到了一定的提升。