Kernel-kNN: 基于信息能度量的核k-最近邻算法

提出一种核k最近邻算法. 首先给出用于最近邻学习的信息能度量方法, 该方法克服了高维数据不便于用传统距离度量表示的困难, 提高了数据间类别相似性和距离的一致性. 在此基础上, 将传统的kNN扩展为非线性形式, 并采用半正定规划学习全局最优的度量矩阵. 算法主要特点是: 能较好地适用于高维数据, 并有效提升kNN 的分类性能. 多个数据集的实验和分析表明, 本文的Kernel-kNN算法与传统的kNN算法比较, 在低维数据上, 分类准确率相当; 在高维数据上, 分类性能有明显提高.     

离散时间反馈神经网络的渐近行为研究

Hopfield神经网络是一类应用非常成功的人工神经网络模型，它是研究这个反馈神经网络的基础．该文主要研究离散时间、连续状态的反馈神经网络，它是Hopfield神经网络的推广．众所周知，研究反馈神经网络的稳定性不仅被认为是神经网络最基本、最主要的问题之一，同时也是神经网络各种应用的基础．文中主要研究离散时间反馈神经网络的稳定性，给出了连接权矩阵非对称的并且输入-输出函数是一般的S-函数的新的渐近收敛性条件及相应的收敛性结论．所获结果不仅推广了一些已有的结论，而且为反馈神经网络的应用提供了一定的理论基础．     

极化码在LTE系统中的应用

为了实现极化码在LTE系统中的应用,提出了两类LTE系统中的极化码编码调制方案:联合极化编码调制(MLC-PCM)方案和比特交织极化编码调制(BIPCM)方案.其中,MLC-PCM方案凸显了通信系统中联合极化设计对系统性能提升的重要作用.此外,由于极化码的编码码长不一定为2的幂次,因此提出了一套简单易行且性能优异的极化码速率适配打孔方案,使得极化码的码长可以任意变化.最后,将极化编码调制方案与LTE系统Turbo码编码调制方案在所有MCS等级上进行了对比,仿真结果显示,在所有MCS等级上,极化编码调制方案都有明显性能增益.     

基于 EPDM 热解材料的力学性能研究

为研究固体火箭发动机包覆层材料在不同热解程度下的微观结构和力学行为,通过热重分析得到三元乙丙（ EPDM）包覆层的热解温度范围。分别对不同热解温度下的EPDM试件进行力学实验和电镜扫描,并从微观角度分析材料力学行为发生变化的原因。结果表明：在初始热解程度下,材料只是发生了少量的失水和气体的逃逸,其力学行为仍属于粘超弹材料范畴;随着材料热解程度的增加,部分材料基体发生裂解,其力学行为表现为脆性材料特性。     

恒安国际广场幕墙与混凝土主体结构连接设计

本文从概念设计出发,利用逻辑思维转换,分析水平推力作用下恒安国际广场幕墙通过屋顶钢桁架与混凝土主体结构连接的设计,可为结构设计人员提供借鉴参考。     

村镇建筑质量安全与监督管理探讨

文章针对我国村镇建筑工程管理薄弱这一质量安全现状及存在的问题进行分析,结合房屋建筑工程对建筑质量安全方面的要求,提出了如何提升村镇建筑质量安全相关措施建议,供相关部门和工作人员参考.     

超立方体的谱

对于超立方体的谱问题,首先获得了ｎ－维超立方体Ｂ的特征多项式Ｐ（Ｂ＾ｎ;λ）的递推公式Ｐ（Ｂ＾ｎ＋１;λ）＝Ｐ（Ｂ＾ｎ＋１;λ＋）Ｐ（Ｂ＾ｎ;λ－）。在此基础上得到了ｎ－维超立体Ｂ＾ｎ的谱;     

镁合金无铬化学转化处理的研究第一部分——工艺参数的优化及膜层性能的测试

介绍了一种新型无毒的镁合金无铬化学转化处理方法。正交试验获得的最佳工艺参数为:8g/LNa ,0.5g/LCO32?,0.01g/L辅助成膜剂N,处理时间30min,处理温度30°C。研究了膜层的耐蚀性及其与不同漆膜之间的附着力。结果表明,在优化工艺下获得的膜层具有优良的耐蚀性(耐中性盐雾试验时间>96h)和漆膜附着力(达到1级)。     

基于闭环DNA模型的八皇后问题算法

给出了闭环DNA计算模型及其基本生化实验,提出了基于闭环DNA的求解八皇后问题全部可行解的DNA算法,分析了算法的实现步骤及其实现方式并得到了全部的可行解。最后讨论了算法的复杂性。