基于采样数据矩阵和变步长RLS-Kalman算法的空时Rake接收机

提出了一种新的基于采样数据矩阵和变步长RLS－Kalman算法的空时二维Rake接收机，对天线阵列接收信号以码片速率连续进行扩频因子个数采样，构成输入矩阵，经过二维Rake接收机处理后得到输出，自适应算法部分采用时变系统跟踪思想，改造了变步长RLS－Kalman算法，仿真结果表明，二维Rake接收机可以明显提高接收的输出信干噪比，并保留了扩频信号的结构信息，有利于和多用户检测技术的联合。     

热重质谱联用研究兖州煤的热解行为

利用热重—质谱联用(TG／MS)研究了兖州煤的热解行为、热解气相产物(包括硫分)的在线析出行为以及矿物质对热解气相挥发分逸出的影响；比较了原煤和脱灰煤的TG／MS谱图．结果表明：TG／MS系统在获取煤样热失重信息同时，可以在线监测气相挥发分的选出行为；矿物质对热解过程中H2O，CH4和H2的析出没有影响，但对高温阶段CO和C02的析出有明显的作用．550℃附近硫的逸出产物主要来源于煤中黄铁矿的分解．     

基于分形特征的细胞核表面纹理分析

提出了一种改进的基于分块迭代函数系统的分形维估计方法,对骨髓涂片中不同成熟阶段的粒细胞核表面的纹理进行了研究.该方法首先通过压缩仿射变换对细胞核灰度图象进行分块迭代函数系统构建,然后从该系统中提取出反映细胞核分形特征的匹配块因子、尺度系数等参数用于计算分形维.为了避免对细胞核表面分形维的过高估计,就匹配块因子、尺度系数的计算进行了改进.对60幅不同类型的粒细胞核表面图象进行比较实验,其结果表明该方法提取的分形参数可有效地反映不同细胞核表面间的纹理差异,它们可作为细胞识别中的新特征量.     

量子查找算法的发展与前瞻

量子查找算法是一种利用波的特性进行查找的新方法，它以量子位作为描述问题 的基本信息单位，为 NP-完全问题的解决提供了一种有效的途径。量子查找算法的主要特 点 是查找的高度并行性、非结构化查找和巨大的信息存储容量。该文介绍了量子查找的基 本思 想；综述了量子查找的典型实例及其广泛应用；分析了量子查找算法的特点及其与传 统算法 的关系；指出了量子计算目前存在的问题；最后对量子计算的发展前景进行展望。     

连续属性信息系统的规则约简新方法

连续属性信息系统的规则约简根本问题是属性在连续范围取任何实值,使得应用与离散属性的规则约简方法难于使用。因此解决连续属性信息系统的规则约简问题为当前研究领域所关注。该文结合粗集与模糊集理论与方法提出了一种新的数据处理与规则约简方法,并给出了该方法的实验结果。     

Vague集中的分解定理与相似度量

1 引言目前,在计算机科学及应用的多种领域中,模糊集起着重要的作用。因而其理论及应用都得到了迅速的发展。Vague集从一定意义上讲在对事物属性的描述上较模糊集提供了更多的选择方式,因而已在学术界和工程技术界引起了广泛关注。事实上,Vague集正成为当前模糊信息处理中的一个新兴课题。当前相对于应用而言,Vague集的理论研究方面有待     

溴化锂吸收式制冷技术的发展

对吸收式制冷，热泵循环型式及溴化锂，水工质对的发展现状进行了综述。吸收式制冷，热泵循环技术可以回收利用工业生产中的大量低品位废热，而且其常用工质对溴化锂，水及氨，水对环境没有破坏作用，是日益受到人们重视的环保型节能技术。     

履带式磁吸附爬壁机器人喷漆机构的设计

本文讨论了用履带式磁吸附爬壁机器人实现喷漆的问题，阐述了喷漆机构运动的实现以及如何保证喷漆连续条件．设计了可工作于平面和弧面的喷漆机构，并且在罐壁上进行了实验，达到了预期的效果     

Weibull分布形状参数两种估计的比较

1引言 Weibull分布在实际中有广泛的应用,有关分布参数的估计也有较多的研究[1,2].文[6]研究了形状参数的收缩估计;文[5]采用随机模拟方法(Monte-Carlo方法)比较了Weibull分布形状参数的四种估计(包括极大似然估计、简单线性无偏估计、最好线性不变估计、最小二乘估计)的优劣.最近,文[3]又给出了Weibull分布形状参数的新估计,该文证明了这一估计是相合的和渐进正态的.对于通常矩估计,本文证明它也是相合的、渐近正态的.而文[3]对于提出的新估计与通常矩估计的优劣未作任何讨论.本文正是来研究该问题的,在相对渐进效率意义下比较了这两个估计.     

公交Call Center的设计及其应用

设计结构开放的Call Cemer系统，以提高公交服务水平。结合通讯技术、中间件技术等发展的成果，采用Tomcat应用服务器中间件，应用EJB组件、工作流、自动通告等技术；工作流处理公交查询、业务分发等，自动通告作为提高客户服务水平的手段，设计了基于J2EE的公交Call Center系统，提出了Call Center在公交行业的新应用。