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。     

热敏电阻网络参数的计算方法

提出一种用改进的基因算法优化热敏电阻网络参数的方法，举例说明了该方法的应用，并将其与传统的优化方法进行比较，结果表明，该方法不要求预先假定接近最优解的初始参数值，且比传统优化方法有效。     

电动机转速的数字检测

从实际应用出发，总结了电动机转速数字检测常用的几种方法，阐述了M法，T法，M／T法等数字检测方法，同时给出了这些检测方法的分辨率，测量精度等测速指标计算公式以及实现这些检测方法的, 研究控制系统的工程技术人员提供实用，可靠的转速数字检测的依据，供其参考，其各方法都在实际控制系统的转速检测设计中得以应用，效果良好。     

一种基于知识的快速人脸检测方法

为了提高人脸检测的速度，提出了一种基于知识的快速人脸检测方法，该方法是采用符合人脸生理结构特征的人脸镶嵌图模型，并在分析了足够多的人脸图象样本的基础上，针对人脸图象的灰度和边缘信息，建立了一种较为完备的知识库；为加快检测速度，该方法采用多级检测步骤，即在粗检测中，根据眼睛的特征，提出并采用一种新的人脸粗检测算法-广义几何投影方法，从而明显地提高了检测速度，实验结果表明，该方法具有较强的鲁棒性，能够很好地解决复杂背景下的多人脸检测问题，由于该方法实现的简单性，并容易由硬件实现，使得检测速度进一步提高，因此该方法在可视电话等领域有着广阔的应用前景。     

信念修正的实现方法

本文对信念修正的典型方法，如基于语法结构的方法，基于模型测试方法，修正理论，修正理论基础，重复方法等用我们的算法来实现，并且完成了其相关工作。     

面向对象软件框架中的耦合性及其消解策略的研究

在软件设计过程中，特别是软件框架的设计过程中，降低软件系统的耦合性是改善软件系统的可维护性，可理解性，可扩展性的关键，目前已经提出了一些改善软件系统耦合性的方法，例如说设计模式方法，虽然该方法解决了很多实际的问题，但该方法的缺点是可理解性和可操作性较差，本文针对设计模式方法可操作性差的缺点，提出了一种具有很好可操作性的方法，我们称之为耦合变换的方法，其基本思路是，首先按照耦合关系的强弱，对耦合关系进行排列，然后按照耦合关系逐步减弱的方法，利用降低耦合性的一些原则，并结合设计模式的思想，逐步将强耦合关系变换为弱耦合关系，变换的终结点为耦合达到最优耦合状态或次优耦合状态。     

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。     

基于形态学的任意三维物体变形的算法及实现

提出三维物体变形的形态学方法，给出了此方法的理论证明，用一个统一的数学模型来描述变形内插的关系，较好地解决任意形状物体的变形。实验表明这种方法是一种有效的变形方法，克服了现有方法的缺点，实现简单，并可推广至一般的造型系统中，为计算机图形学开辟了一种新途径。     

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。     

一种不确定目标状态的跟踪估计方法

本文针对不确定目标状态跟踪问题，提出了一种集值估计的思想方法，着重研究了集值估计的理论基础，并推导出集值Ｋａｌｍａｎ滤波估计方法，仿真结果表明，该方法可以有效地解决不确定目标状态的跟踪问题，并且随着有效观测数据的增多，集值估计方法可以转化为传统的点估计方法。     

基于耦合度的三个分布问题研究

本文主要讨论分布式应用系统中基于耦合度的用户分布、功能分布和数据分布问题。     

经验分布函数概率模型的分布估计算法

连续域分布估计算法普遍采用高斯概率模型,假设变量服从高斯分布。该假设并不具有普遍意义。提出一个任意分布的连续多变量耦合分布估计算法,利用经验分布函数从样本估计分布,采样产生新的个体。描述经验分布函数和逆变换法采样,讨论用样本构造经验分布函数并采样的基本思想,给出一次采样算法及完整的分布估计算法,通过典型函数的仿真实验,说明方法的正确性和有效性。     

多项式Wigner—Ville分布及其MATLAB实现

本文讨论了多项式Wigner-Ville 分布的时频分布特性,研究了该类分布对于多项式相位信号具有最佳的时频聚焦点,提出了通过改变MATLAB软件的Wigner-Ville分布函数中的相应代码可以很快实现多项式Wigner-Ville分布,最后给出了计算结果和进一步的讨论。     

On a statistical damage constitutive model for rock materials

A statistical damage constitutive model for rocks with strain softening behaviour is put forward, using the theory of continuous damage mechanics together with statistical mesoscopic strength theory based on maximum entropy distribution. In statistical constitutive modelling, the probabilistic distribution of mesoscopic element strength in rocks is a critical piece of information, which was conventionally described by various empirical distributions among which the Weibull distribution was extensively used. In this paper, an alternative and universal distribution, i.e. maximum entropy distribution, is proposed to describe the statistical property of mesoscopic strength in rocks. By incorporating the entropy distribution information into a damage variable, the paper derives a new constitutive model, which is verified by conventional triaxial experiments and dynamic experiments on rock specimens. To illustrate suitability and flexibility, the new model is compared to the well-established Weibull-distribution-based models.     

基于自适应优化混合建议分布的粒子滤波算法

将状态转移先验分布和观测似然分布相结合,提出一种基于自适应退火参数优化混合建议分布的粒子滤波算法。根据当前最新的观测信息,以退火参数因子调控混合建议分布中状态转移先验分布与似然建议分布的混合率。在混合建议分布中结合自适应参数优化机制动态调整退火参数。仿真实验验证了该算法的有效性。     

一种基于分布约简的规则获取方法*

基于决策表分布约简定义规则的分布核与分布约简概念,提出一种基于分布约简的规则获取方法.首先确定条件类的分布核,进而采用启发式算法计算其分布约简,挖掘出最简产生式规则.该方法能适应决策表的不一致情形,且运用此方法所提取的规则集能够保持与原信息系统一致.     

网络环境下分布式数据管理模式的研究及实现

数据库 分布方案 数据分布 管理信息     

基于蒙特卡罗方法的试卷难度分布研究

本文根据教育测量学理论对试题难度和试卷难度分布问题进行了概率学研究，提出了基于蒙特卡罗方法的试卷难度分布求解思路并进行了实现。文中针对常模参照性考试详细讨论了正态分布的适用范围，并讨论了蒙特卡罗方法的收敛性，同时给出了该方法的计算结果。研究表明，蒙特卡罗方法在解决试卷难度分布问题方面具有较好的优势。     

基于分布估计算法的配电网故障区段定位

传统的人工智能算法在配电网馈线故障定位中的应用广泛,存在初始种群规模大,迭代次数多以及易陷入局部最优等缺陷。提出一种基于分布式估计算法的配电网故障区段定位方法,该方法将故障区段向量作为正确解,通过建立解空间内个体分布的概率模型,对模型采样,逐步提高最优故障区段向量在解空间内出现的概率。仿真结果表明将分布估计算法应用于多源开环条件下的配电网故障区段定位有着较快的故障定位速度和良好的容错性。     

基于最小生成树算法的配电网网架优化规划

配电网是连接输电系统和用电系统的重要环节,因此配电网网架结构的合理性直接影响到整个电网的高效运行。本文基于最小生成树算法来实现配电网网架的合理性优化规划,阐述了配电网网架优化规划的数学模型和配电网潮流计算。详细介绍了最小生成树算法的理论基础,并利用最小生成树算法对配电网网架优化规划进行了研究。最后应用两个算例对本文研究的方法进行验证,结果表明本文研究的最小生成树算法对实现配电网网架优化规划是可行且有效的。