测量造型技术中的数据处理方法

对测量造型技术中的数据处理问题进行了深入细致的讨论，提出了一种实用的以测量数据为依据，建立实物数学模型的数据处理方法。根据该方法开发的实物测量造型软件系统已经在工程实际得到了应用。     

应用全要素生产理论测算电力企业生产率

论述了全要素生产率的理论和基本方法，并结合电力企业对运用该理论的Ｄｉｖｉｓｉａ指数模型和数据处理方法进行了有关的说明；同时文中应用ＴＦＰ理论和计算方法对湖北省电力公司的生产率水平进行了测算。     

铁谱定量分析中的磨损状态识别

对传统的定量铁谱的数据处理方法进行了分析和讨论，针对现有技术过份依赖分析人员的弱点，提出了对铁谱定量参数进行过程质量控制的ｔ检验的方法，介绍了该方法在现场ＡＭ－５００采煤机液压系统监测中的应用情况，并对结果进行了分析．     

应用全要素生产理论测算电力企业生产率

论述了全要素生产率的理论和基本方法，并给结合电力企业对运用该理论的Ｄｉｖｉｓｉａ指数模型和数据处理方法进行了有关的说明；同时文中应用ＴＦＰ理论和计算方法对湖北省公司生产的生产率水平进行了测算。     

装备论证中的数据处理方法

数据处理是装备论证中的关键,为了使在装备论证过程中能够对各种数据进行科学合理的处理以便取得理想的论证结果;简要论述了装备论证的基本概念及常用方法,着重对装备论证中的数据处理方法进行了分类综述,并就其特点和实际应用时机进行了说明,最后以某型防空导弹武器系统的型号论证为例,简要分析了在其论证过程中需要进行的各种数据处理.为进行科学的装备论证提供了思路和参考方法,具有一定的应用参考价值.     

实验运行条件下耗氧速率的测定方法研究

在开敝的反应器系统中直接测定耗氧速率OUR对于废水生物处理的运行和研究都具有重要的实际意义，本文对解决这一问题的试验测定方法和数据处理技术进行了深入的研究和探讨，指出采用恒定OUR，非稳态DO的试验手段和非线性回归数据处理技术，可以较好地完成对实际运行条件下的氧传质参数KLA^*和DOS^*的估计，从而有效地实现了OUR的在线测定。文中还就此方法的性能和应用进行了介绍和讨论。     

交流电参数的同步采样方法研究

介绍了电力参数交流同步采样的定义和非同步采样产生的原因，对同步采样的实现方法进行了综述，指出这些实现方法的特点，阐明在实际应用中应针对测量系统的实际情况，合理选择采样技术及相关算法进行数据处理，以提高测量准确度。     

Origin与MATLAB在求解化学反应级数中的应用

在运用计算机进行化学实验数据处理的各种软件中,以运用Origin7.5的作图和数据处理功能对化学实验数据进行处理的应用最为广泛,但多应用于进行反应速率的求解,而运用它来求解反应级数的方法则未见报道.MATLAB作为一种计算功能强大的软件但其在化学实验数据处理方面的应用却很少,本文详细介绍了如何应用Origin7.5和MATLAB确定简单级数反应级数及复杂级数反应的级数的方法,并探究比较了分别运用Origin与MATLAB软件对不同反应级数的反应进行求解适用范围.     

圆柱度误差检测中的数据处理

介绍了圆柱度误差的测量，评定及利用计算机进行数据处理的方法．主要研究了利用圆度仪、采用极坐标法测量圆柱度误差时的误差评定及数据处理的方法．在数据分析方面，应用Visual Basic 6．0语言编程进行处理，大大的提高了圆柱度误差测量时的精度和运算速度、同时还推导出采用极坐标法测量圆柱度误差时的数学模型，给出了程序流程图．     

地球物理数据处理与并行计算

地球物理勘察的新技术、新方法对计算机的速度和内存提出了严峻的挑战．数据处理量的快速增加，使当今单计算机已难以满足其计算需求，采用并行计算技术来提高处理速度成为良好的解决方案．讨论和分析了并行计算在地球物理数据处理中的研究现状和进展：在地震方法中，各种并行处理方法已经取得较多研究成果，并在大型并行计算机上广泛应用；非地震方法中，主要基于COW机群的一些并行方法也进行了试验并得到初步应用．     

基于ICA和神经网络的手写体字符识别系统

探讨独立分量分析在字符识别系统中的应用.在分析图像处理及其特征提取的基础上,提出一种可有效提高字符识别精度、降低误识率的基于独立分量分析和神经网络的手写体字符识别系统.实验表明,提出的字符识别系统与单独基于神经网络的字符识别系统相比,其识别率和适应性优越,适合应用于对字符识别精度要求高的场合.     

神经网络和主元分析—神经网络软测量技术 在污水处理系统中的应用

为了实现对污水处理系统参数与性能的有效预测和处理系统的在线实时控制,在介绍神经网络和主元分 析神经网络软测量技术的基础上,分析了神经网络在国内外污水处理领域的研究现状和存在的问题,探讨了神 经网络软测量技术在污水处理系统的发展方向。结果表明,基于神经网络的软测量技术能够很好地进行数据分 析与模拟仿真,这种软测量技术在污水处理系统中的应用可以通过优化神经网络结构、结合其他数据处理方法、 全面预测污水处理系统重要参数、收集与生物处理过程密切相关的参数以及加强对污水生物处理数学模型的研 究等方式得到不断改进和完善。     

无线自组传感器网络研究与应用

无线自组传感器网络由分布在一定空间范围的大量自组传感节点组成,节点具有数据感知,信息处理和无线通信能力,节点间以无线多跳的无中心方式连接,网络拓扑动态可变,具有广阔应用前景,是当前网络研究的热点问题之一。阐述了无线自组传感器网络的特点和生成方法,对其广泛的应用前景做了描述。     

层次模块化模糊神经网络在铝电解故障诊断中的应用

目的针对铝电解故障发生机理及特点，提出采用层次模块化模糊神经网络实现对铝电解故障快速、有效检测的新方法．方法利用数据处理子模块，诊断子模块，决策子模块，从而对铝电解生产过程中的故障进行诊断．结果数据处理子网络实现了对数据的特征提取，优化了数据结构，将大结构的神经网络分解成多个小网络，并用决策神经网络对故障进行模式分类．结论该方法优化了大结构神经网络的学习性能，提高了故障检测的准确率，具有良好的实用价值．     

一种基于DCT边缘模式分类的神经网络图象编码方法

对神经网络应用于图象数据的压缩编码进行了研究和分析，提出了一种基于ＤＣＴ边缘模式分类的神经网络图象编码方法，分析了网络中隐蔽层节点数与网络的记忆能力之间的关系，在网络的学习训练过程中，采用了一种多层前向网络的快速学习算法，并对其计算进行了进一步简化。初步实验结果表明，采用该方法较好地保持了图象中的边缘信息。     

认知无线电网络中压缩协作频谱感知

低频谱利用率条件下的信道状态向量具有稀疏性,为降低认知无线电网络中各个认知用户的频谱感知冗余,基于压缩感知技术提出了一种低复杂度的协作频谱感知方法. 仿真结果表明,通过稀疏观测矩阵提高了单个认知用户感知过程的速度和效率;在融合中心对观测数据进行重构过程中使用因子图迭代算法,大幅降低了计算难度;同时可以根据认知网络中的频率使用情况,自适应调整认知用户的感知点数,确保整个网络的高效感知.     

基于SOM的高维化工过程数据粗差判别

针对石油化工生产过程样本数据呈高维的特征.提出了基于自组织映射(Self-Organizing Map,SOM)网络的粗差判别方法.并实际应用于初馏塔生产过程.首先应用SOM网络对初馏塔生产过程数据进行保留拓扑结构的降维映射,然后通过对其映射平面神经元间距离的可视化分析,实现数据粗差判别.研究结果表明用SOM网络来发现高维复杂生产过程数据中的粗差具有很好的可视化效果及应用前景.     

RPDDP:一种能源有效的无线传感器网络路由协议

描述了不同的查询机制；分析了分布式数据处理算法及其能耗特性；提出了一种能源有效的路由协议RPDDP并给出了RPDDP的协议描述。RPDDP采用双向查询机制以节省路径建立过程的能源消耗；通过提供分布式网络数据处理有效地减少了通信开销；并且为用户提供能源节约和可靠性之间的折中机制。仿真实验结果表明与已有的传统查询机制相比，RPDDP的查询成功概率较高，平均每个分组的通信开销较低；当sink同时发送2个查询包时，网络性能最优。     

具有机动能力的无线传感器网络节点的设计与实现

针对无线传感器网络机动能力的不足,提出一种具有机动能力的网络节点设计方法,并成功实现了移动节点样机Racemote。将该移动节点加入静态传感器网络中,能够解决目前无线传感器网络研究中存在的许多问题,可以拓展和增强传感器网络的功能。使用商业化组件方式设计的硬件平台具有较好的稳定性和可升级性,以嵌入式操作系统TinyOS为基础的软件平台简化了底层的硬件操作,使得应用程序开发更加方便快捷。验证实验结果表明,Racemote成功实现了基本的平面运动,可以很好地应用于无线传感器/执行器网络或移动传感器网络的平台搭建与实验研究。     

神经网络技术在设备故障诊断中的应用进展

概述了国内外设备故障诊断的发展状况、神经网络在设备故障诊断的发展状况．对于复杂的故障，单一的神经网络诊断很难得出准确结果，考虑到旋转机械故障的复杂性，因而将集成神经网络应用于机械故障诊断中．考虑到设备故障的复杂性，利用集成神经网络对旋转机械故障进行诊断并对集成神经网络在设备故障诊断中的应用进行了预测．