联机对战

1996年最时髦的游戏玩法可能就是联机对战了。所谓联机对战，是指两人或多人为了完成某一目的而同时进行的游戏。目前提供联机对战方式的大致有战略、格斗、模拟飞行、赛车、射击、足球等类游戏。一般联机对战必须具备以下单机条件：1．PC机的硬件设备满足该游戏单机版本的执行条件；2．若是光盘游戏，则必须具备光盘驱动器。光驱的数目规不同的游戏有不同的要求，有的游戏要求对战的每方均有光驱，而有的一张光盘可带动2～3个对战方，只不过要占据一定的硬盘空间。目前联机对战主要有以下几种形式。串行D数据残联机这种方法可供双人对战…     

游戏对战新选择——QQ对战平台

玩游戏的朋友一定经常到浩方对战平台去“火拼”吧?但是使用浩方平台的诸多限制也常常让朋友们望而却步，比如非会员会被会员挤出房间、同一时间登录人数太多服务器缓慢等。有没有一个游戏对战平台能够代替浩方呢?答案是肯定的，只要使用QQ对战平台，我们就可以同好友一起玩对战游戏了。而且QQ对战平台是完全免费的，也不需你注册，只要以你的QQ号码登录即可!     

柔性轮对结构振动对车辆动力学性能的影响

为研究轮对柔性对车辆动力学的影响,建立高速列车轮对的有限元模型,对轮对进行自由模态分析.通过模态综合法获取柔性轮对模态信息,应用多体系统动力学理论建立柔性轮对-刚性轨道接触力学模型;建立包含高速旋转柔性轮对的车辆-轨道耦合动力学模型,研究高速列车在直线和曲线通过时轮对结构振动对车辆动力学性能的影响.结果表明:轮对的结构振动对轮轨接触点位置、蠕滑率、蠕滑力和脱轨因数等均产生较明显的影响,但是对轮重减载率影响较小,因此应采用更加精确的柔性轮轨耦合模型研究轮轨相互作用、轮轨滚动接触疲劳和轮轨噪声等.     

对标管理探讨

以某发电集团开展生产技术方面对标管理为例，较深入地分析了对标管理在企业界应用的趋势，介绍对标管理的起源以及发展，分析了对标方法的应用原理，介绍了对标管理工作如何组织开展的具体做法。     

网络对战平台的新挑战 QQ对战平台

如今国内除了浩方之外又出现了一个全新的综合网络游戏平台，它就是在众多的QQ用户中流传已久的QQ对战平台。QQ对战平台同样是通过网络协议转换技术将任何能局域网联机的游戏通过QQ对战平台联在一起，让互联网上的对战游戏玩家如同身处网吧局域网中一样，随意享受沟通与对战的乐趣     

对象-关系数据库对多媒体的支持技术

对象－关系型数据库已成为当今数据库领域研究和发展的热点。文章以多媒体数据管理和应用的需求为出发点,讨论了对象－关系型数据库对多媒体数据的管理方法,即通过对关系数据库管理系统（ＲＤＢＭＳ）进行扩展,使之能支持新引入的用户定义类型（ＵＤＴ）、用户定义函数（ＵＤＦ）、大对象（ＬＯＢ）、关系扩展器（ＲＥＬＡＴＩＯＮＡＬ ＥＸＴＥＮ－ＤＥＲ）等对象－关系模型特色,并通过数据链技术控制机制来实现对数据库及外部文件系统中大量的复杂多媒体数据的管理。这些多媒体扩展机制保留了所有的ＲＤＢＭＳ的长处和优点,增加了对复杂的多媒体应用的支持。     

对象-关系数据库对多媒体的支持技术

对象－关系型数据库已成为当今数据库领域研究和发展的热点。文章以多媒体数据管理和应用的需求为出发点,讨论了对象－关系型数据库对多媒体数据的管理方法,即通过对关系数据库管理系统（ＲＤＢＭＳ）进行扩展,使之能支持新引入的用户定义类型（ＵＤＴ）、用户定义函数（ＵＤＦ）、大对象（ＬＯＢ）、关系扩展器（ＲＥＬＡＴＩＯＮＡＬ ＥＸＴＥＮ－ＤＥＲ）等对象－关系模型特色,并通过数据链技术控制机制来实现对数据库及外部文件系统中大量的复杂多媒体数据的管理。这些多媒体扩展机制保留了所有的ＲＤＢＭＳ的长处和优点,增加了对复杂的多媒体应用的支持。     

模糊联想记忆对训练模式对摄动的鲁棒性研究

基于模糊取大算子(V)和T-模的模糊合成,构建了一类模糊联想记忆网络(V-T FAM)。利用T-模的模糊蕴涵算子,给出了这类V-T FAM的学习算法。针对训练模式对小幅摄动可能对模糊神经网络的性能产生副作用,提出V-T FAM对训练模式对摄动的鲁棒性概念。理论研究表明,当T-模满足Lipschitz条件时,采用上述学习算法的V-TFAM对训练模式对摄动幅度,在系数为β的条件下全局拥有好的鲁棒性。最后用V-T FAM在图像联想方面的实验验证了理论结果。     

训练模式对的摄动对折线模糊神经网络稳定性的影响

引入折线模糊数及其扩张运算,针对折线模糊神经网络,定义折线模糊数的最大摄动误差、训练模式对的γ摄动等概念,并基于纠错规则设计该网络连接权的学习算法.其次,当转移函数满足Lipschitz条件和训练模式对发生γ摄动时,在定义折线模糊神经网络对训练模式对摄动的全局稳定性的基础上,应用归纳法证明三层折线模糊神经网络的连接权具有稳定性,进而获得该网络关于训练模式对的γ摄动也具有全局稳定性.最后,通过模拟实例说明训练模式对的摄动对该网络稳定性的影响.     

基于边缘特征点对对齐度的图像配准方法

针对基于特征的图像配准方法存在特征提取的多样性和相似度计算的复杂性等问题,在定义边缘特征点对的角度直方图和对齐度的基础上,提出了一种基于边缘特征点对对齐度的图像配准方法。该方法首先利用小波多尺度积准确地提取边缘图像和特征点,然后根据特征点的角度直方图得到的旋转角度,并通过计算所有特征点对在边缘图像中的对齐度来精确地确定匹配点对。大量的实验结果表明,该方法具有较强的适用性、精确性和有效性。     

一种面向不完备信息系统的集对k-means聚类算法

针对不完备信息系统的数据聚类问题,将集对分析理论引入k-means聚类中,同时为了更好地表示样本与类簇的关系,构建了一种面向不完备信息系统的集对k-means (Set pair k-means,SPKM)聚类算法。首先,基于集对理论提出了一种集对距离度量方法,并将该度量方法运用到k-means算法中,得到初步聚类结果;随后,对于同时属于多个类的样本,将其分配到相应类的边界域,对于只属于一个类的样本,将其分配到相应类的正同域或边界域,其中聚类结果由肯定属于该类簇的正同域、可能属于该类簇的边界域以及肯定不属于该类簇的负反域3个部分共同表示;最后通过选取UCI数据库中的6个数据集与4种对比算法进行实验评价。实验结果表明,SPKM算法在准确率、F₁值、Jaccard系数、FMI和ARI等指标上均具有良好的聚类性能。     

一种面向不完备数据的集对粒层次聚类算法

针对现有层次聚类算法难以处理不完备数据集,同时考虑样本与类簇之间的不确定关系,提出一种面向不完备数据的集对粒层次聚类算法-SPGCURE.首先,采用集对信息粒的知识对缺失值进行处理,不同于以往算法中将缺失属性删除或者填充,用集对联系度中的差异度来表示缺失属性值,提出一种改进的集对信息距离度量方法,用于考量不完备数据样本间的紧密程度;其次,基于改进后的集对距离度量,给出各个类簇的类内平均距离的定义,形成以正同域Cs(样本一定属于类簇)、边界域Cu(样本可能属于类簇)和负反域Co(样本不属于类簇)表示的集对粒层次聚类;SPGCURE算法在完备和不完备数据都适用,最后,选用5个经典的UCI数据集,与常用的经典及改进聚类算法进行实验评价,结果表明,SPGCURE算法在准确度、F-measure、调整兰德系数和标准互信息等指标上均具有不错的聚类性能.     

基于集对分析方法的坦克作战效能评估

坦克对地面战争的胜利具有重要的作用,因此对它进行科学的评估也就有相当重要的意义。坦克作战效能评估是一个典型的多目标决策问题,现有方法还不能有效地解决该问题。本文运用集对分析方法对各国现役主战坦克的作战效能进行了评估。利用集对分析方法具有的确定随机系统同异反定量分析的特点,通过建立各国主战坦克性能指标的集对,并据此进行集对分析,得到了一组较为正确的评估结果。本文为坦克作战效能评估的研究提供了一种较为有效的新方法,同时为坦克装甲车辆论证人员提供一种定量化的效能评估分析方法。     

基于新集对理论下的粗糙集模型

为了用集对分析方法进一步刻画不完备信息系统,文中把新集对分析理论与粗糙集理论结合在一起,提出了一种新的集对粗糙集模型,从而拓宽了集对分析方法的应用;定义了一种不完备信息系统的上、下近似算子,得到了一些相关的性质。最后通过一个简单的例子说明了上述方法的可行性。     

A note on binary sequence pairs with two-level correlation

In this letter, we present a new proof of the ideal two-level correlation binary sequence pairs introduced by Peng et al. We also provide a new construction of ideal two-level correlation binary sequence pair. As a co-product, new classes of difference set pairs can be derived.     

基于SPA的综合评判决策方法

综合评判决策通常涉及多个因素或多个指标,尽管目前实现综合评判的数学方法种类繁多,但是对系统中的不确定性问题仍未找到理想的解决方法。集对分析（Set Pair Analysis,SPA）实质上是一种处理系统不确定性问题的统计方法,其核心思想是通过定性与定量相结合来解决评判决策问题。利用SPA的思想,提出一种利用同异反向量夹角余弦来快速进行综合评判决策的方法。运用文中提出的方法对电力设备选型实例进行决策和分析,结果表明该方法不仅概念清晰而且计算简洁,具有较强的实用价值和较高的可靠性。     

粗代数研究

在粗糙集的代数方法研究中,一个重要的方面是从粗糙集的偶序对((下近似集,上近似集()表示入手,通过定义偶序对的基本运算,从而构造出相应粗代数,并寻找能够抽象刻画偶序对性质的一般代数结构.其中最有影响的粗代数分别是粗双Stone代数、粗Nelson代数和近似空间代数,它们对应的一般代数结构分别是正则双Stone代数、半简单Nelson代数和预粗代数.通过建立这些粗代数中算子之间的联系,证明了:(a) 近似空间代数可转化为半简单Nelson代数和正则双Stone代数;(b) 粗Nelson代数可转化为预粗代数和正则双Stone代数;(c) 粗双Stone代数可化为预粗代数和半简单Nelson代数,从而将3个不同角度的研究统一了起来.     

区分对象对集的不完备决策表属性约简

通过利用粗糙集中差别矩阵的思想,引入不完备决策表的区分对象对集的概念。并给出不完备决策表基于区分对象对集的属性约简定义。同时,也证明了利用该定义得到的不完备决策表的属性约简与基于正区域的属性约简是等价的。相比较基于正区域的不完备决策表属性约简算法,基于区分对象对集的属性约简算法时间复杂度是降低的。最后,用一个实例说明了该算法的合理性。     

一种不完备决策表的属性约简算法

对于不完备决策表,给出了区分对象对集和基于区分对象对集约简的定义,并证明出基于区分对象对集的属性约简定义等价于基于广义决策的属性约简定义。在此基础上,提出一种基于区分对象对集的新算法。新算法以区分度K(ci)和完备度P(ci)为启发信息,结合基数排序,使得算法最终时间复杂度为O(|C||U|2),相比传统的算法时间复杂度O(|C|3|U|2)和O(|C|2|U|2),时间复杂度有效降低。通过实例说明了新算法的正确性和有效性。     

基于复杂信息的教学质量评价集对态势模型及应用

针对教学质量评价系统中的复杂信息,构建评价指标体系,基于集对分析方法建立教学评价数学模型,以合理地评价教师教学质量,并研究发展态势,给出改进建议。