二进制神经网络分类问题的几何学习算法

分类问题在前向神经网络研究中占有重要位置.本文利用几何方法给出一个二进制神经网络K（≥2）分类问题的新学习算法.算法通过训练点的几何位置与类别分析，建立一个四层前向神经网络，实现网络输入向量分类.本文算法的优点在于:保证学习收敛且收敛速度快于BP算法及已有的其他一些前向网络学习算法;算法可以确定神经网络的结构且能实现精确的向量分类.另外，算法所建神经网络由线性阀值单元组成，神经元突触权值和阀值均为整数，特别适合于集成电路实现.     

基于自回避行走数值模拟的并行计算

提出一种蒙特卡洛方法并行计算高分子的单链性质,高分子链采用自回避行走方法生成初始状态,链节点的随机运动通过键长涨落方法进行模拟。自回避链的配分函数没有解析解,研究高分子链的性质往往要计算大量的样本。利用样本之间的独立性进行并行计算达到线性加速比,使蒙特卡洛模拟高分子链的并行计算时间缩短到科学计算可以接受的时间范围。     

集散型子宫收缩控制系统的研制

为了提高引产率，降低围产儿死亡率，减少母婴并发症，研制了集散型子宫收缩控制系统。系统可对产妇进行无刺激试验（ＮＳＴ）、宫缩试验（ＯＣＴ）、催产、引产等多项产前和产时的监测和处理。以预测胎盘功能、胎儿状态来控制子宫收缩强弱，从而达到分娩过程的自动化控制。分娩过程的自动化控制在国内属首创，它的应用对研究现代产程、创立现代分娩学亦具有较高的科学价值。     

面向对象主动数据库SDOODB的技术与实现

ＳＤＯＯＤＢ系统是一个自行设计的具有自主版权的面向对象主动数据库系统，文章介绍了ＳＤＯＯＤＢ系统的一些设计策略和实现技术。     

可重用机床编码技术及重构算法研究

在产品开发过程中80%的设计工作是在重用的基础上进行的.设计重用能够缩短产品开发周期、降低设计成本和避免重复性错误.本文从可重用机床的模块分析入手,详细分析了可重用机床的组成模块特征,进而将可重用机床的模块编码系统分为模块主码、模块接口特征码和模块图纸管理码三部分组成.通过计算总相似系教得到与目标模块最接近的模块,给出了可重用机床模块选择算法的流程,并以可重用机床中的横梁为例进行了验证.     

求一个包含点集所有点的最小圆的算法

提出一种算法,以解决求一个最小圆包含给定点集所有点的问题.证明了这种算法的时间复杂性为O(|lg(d/R)|*n),其中R是所求的最小圆的半径,d为点集中不在圆周上但距圆周最近的点到圆周的距离.     

在线检测实时图像处理系统的设计与实现

文章介绍了图像处理在流水线生产中的一个应用系统,这根据实时要求和图像灰度的不稳定性的特征,提出了一种自动分割图像的方法和图像修补算法,解决了图像处理的“自适应性”,成功地应用到流水线生产的实时检测中。     

关于图的分数κ-可扩性的若干结果

摘要：一个图称为是分数κ-可扩的，若图G含有七条边的对集目．对图G的任意一个κ条边的对集M，都存在G的一个分数1-因子Gh，使得对任意的e∈M有h(e)=1。我们研究J，分数κ-可扩图的特征，给出了带有某些约束的分数κ-可扩图存在充分条件，以及极大分数κ-可扩图的特征。     

一种指纹图像奇异点检测的方法

准确、可靠地检测奇异点(core点和delta点),对指纹分类和指纹匹配具有重要的意义.针对低质量指纹图像奇异点检测中精确定位和可靠性判断的难题,提出了一种检测指纹奇异点的方法.首先,对于一幅指纹图像,在同一分块尺寸下进行多次图像错位分块,并且分别在不同的图像错位分块情况下检测指纹的奇异点,得到区域相对集中的奇异点位置的集合,并计算其质心,以精确地确定奇异点的位置.然后,再在不同的分块尺寸下检测奇异点,并进一步判断上一步所检测到的奇异点的真伪.该方法利用了多次图像错位分块检测的奇异点位置相对集中和各级分块尺寸下检测的奇异点位置相互关联的特性,能够从指纹图像中较精确、可靠地检测出奇异点.在部分典型低质量指纹图像上的实验结果验证了该方法的有效性,对低质量指纹图像具有良好的鲁棒性.     

电厂电压控制策略的应用研究

从应用角度分析了实现电厂电压自动化需采取的主要控制策略。同时详细分析了影响电压自动化控制过程的各种因素。该策略对实现电厂电压的自动化控制并使电网降损增效具有重要的实际意义。已在福州华能电厂电压控制系统中应用，并取得了很好的效果。