基于散射模型的Ｈ∞ 控制系统的稳定性*

本文利用（Ｊ，Ｊ＇）－无损矩阵的性质，研究了基于散射模型的Ｈ∞控制系统的闭环稳定性，获得了广义对象的散射模型为（Ｊ，Ｊ＇）－无损的Ｈ∞控制问题可解的充要条件。与文［１］中关于广义对象为一类内矩阵的Ｈ∞控制问题求解的结果相比，本文的结论对广义对象的限制要弱。     

企业网络安全系统构建的探讨

企业信息化水平提高后，随着Internet的接入，企业网络的安全状况发生了很大变化。网络信息的安全问题也日益突出。本文由技术安全、安全管理等两方面具体措施的实施，说明了企业网络安全系统的构建方法。希望与各位同行共享和探讨。     

应用VSP资料对海拉尔盆地地震速度和地质层位的研究

应用海拉尔盆地苏18和苏20两口井的VSP资料，定量地研究了地震速度在横向上和纵向上的变化情况。通过研究发现，地震速度在横向上的变化并不是特别明显，说明原来在做构造图时一个工区用一个成图速度的做法误差并不是很大。通过对苏20井VSP平均速度和声波测井速度之间的差异及其程度比较发现，VSP速度和声波测井速度之间还是存在差异的，并且声波测井速度要大于VSP速度，这与我们平时所认为的声波测井受侵人带的影响，速度要偏小的认识，是不一致的。在深度为2400m时，VSP和声波测井的速度差异已经达到了70m／s，做时深转换的话，误差将有100m左右，用声波所做的合成记录在2400m的位置与地震记录也将有一个相位的误差。最后，提出了将VSP资料应用于地质分层的想法，并叙述了在合成记录与地震剖面不能{匿好对比时．VSP资料所韶的作用．     

利用分形几何确定多孔介质的孔尺寸分布

提出了利用分形几何确定多孔介质孔尺寸分布的方法。考虑多孔介质中孔间的屏蔽，采用此方法得到的孔尺寸分布范围比采用平行孔模型宽，分别采用本方法和平行孔模型测定γ－Al2O3催化剂的孔尺寸分布，构造简单立方体三维网络模型模拟压汞过程，并将模拟曲线与γ－Al2O3压汞实验曲线比较，结果表明，采用本方法所得孔尺雨分布优于平行孔模型所得孔尺寸分布。     

碱聚二元体系黏度稳定性研究

活性碱NPS2是白色或无色粒状商品,1%溶液pH值为10.考察了由NpS-2和HPAM HTP(分子量2.85×107,水解度22.0%)组成的碱聚二元体系63℃、7.34 s-1下的黏度性能.8.0 g/L NPS-2 1.5 g/L HTP蒸馏水溶液,在63℃、曝气或无氧条件下老化印天,黏度损失分别为91%和25%.在很宽的加量范围考察外加各种阳离子对该二元溶液曝气3小时的黏度的影响,50 mg/L的Ca22 、Mg2 、Ca2 Mg2 (11)和10 mg/L的Fe2 使黏度分别下降66.9%、73.4%、76.3%和87.4%;Ca2 、Mg2 可与NPS-2反应生成沉淀;Fe2 在较低浓度时使黏度升高,较高浓度时使黏度下降.该二元溶液剪切后的黏度,随3000 1/S剪切时间延长(0.5～9.0 min)而下降,静置(4 h)后黏度恢复幅度则大体相同,剪切5 min后黏度随剪切速率增加(1000～5000 1/s)而下降,≥4000 1/s时黏度不再能恢复.含1.5g/L HTP)的二元溶液的黏度随NPS-2浓度的增加(0～15 g/L)而持续下降,不同NPS-2浓度(6.0～12.5 g/L)的二元溶液的黏度随温度升高(30～80℃)大体上呈直线下降.图8参5.     

再论（J,J’）-无损分解

本文在状态空间中对基于轭化理论的（Ｊ，Ｊ′）－无损分解问题进行了讨论，在无需Ｇ－（Ｓ）ＪＧ（Ｓ）中不存在零极点相消的这一假设，给出ＲＬ＾∞函数具有（Ｊ，Ｊ′）－无损分解的由两个Ｒｉｃｃａｔｉ方程所表征的充要条件，本文还通过一个Ｈ∞控制问题求解的例子，验证了上述结果。     

基于综合特征的车辆检测识别系统

随着信息技术和智能交通的迅速发展,自动的车辆检测识别成为不可或缺的技术。由于基于单一特征和单车辆的识别并不能满足实际中的应用要求,因此提出了多特征多车辆的检测识别算法,利用基于灰度对称,形状特征和光流强度特征的提取,通过基本的图像处理算法,最终由综合特征为基础得出车辆的识别检测结果,利用基于VC＋＋6．0的软件系统开发出车辆检测识别系统,通过实验对照,由单一特征和综合特征的检测不同结果获得实验数据,通过检测算法将视频序列图像中的车辆信息自动识别提取出来并加以标记。实验结果表明系统能够适应多变的车型和环境信息,通过识别结果准确性的分析,得出结论：针对不同的车型有较好的鲁棒性,能够满足实际智能交通控制平台的构建的基本要求。     

多频段脑功能网络融合的阿尔茨海默病分类

将图论与机器学习方法相结合的阿尔茨海默病计算机辅助中,脑网络的构建大多是基于滤波去噪后的全频段BOLD信号匹配,忽略了不同脑活动信息的差异.因此,本文提出了一种多频段脑功能网络融合模型.首先将离散小波变换应用于BOLD信号中,得到不同频域下的体素信号,而后计算同频信号的相关性,获取不同频段下相关矩阵.而后计算所有矩阵的网络特征,在特征选择后基于SVM对患者进行分类.从实验结果可以看出,分频下的脑功能网络特征与未分频网络相比能在一定程度上提高分类的准确性;体素级网络由于可以更加详细的表达脑网络的变化,其分类效果要优于脑区级.