全自动电脑横机控制系统的设计

介绍了一种全自动电脑横机控制系统的新型分层体系设计.在该体系中,花型准备系统是基于Windows的开放式编程系统,通过编译自动生成编织指令数据文件,提供了独有的可扩充布纹库.下位NC硬件控制系统无需操作系统支持,便可完成对整个编织过程的实时监控,故障诊断,修改编织参数及测试执行部件等功能.新型的分层体系实现了上、下位机的功能独立,并保持了良好的人机交互界面和便捷的操作性,真正实现了全自动和智能化设计.     

高分子乳液/蒙脱土杂化物对废纸纤维的增强作用

通过乳液聚合制备了高分子乳液/蒙脱土杂化物,采用X射线衍射(XRD)、傅立叶红外光谱(FT-IR)、透射电镜(TEM)等表征了杂化物的结构。研究了高分子乳液/蒙脱土杂化物对废纤维物理性能和防水性能的影响。结果表明,高分子乳液/蒙脱土杂化物中蒙脱土的分散主要以插层型、剥离型和聚集体的形式存在。当高分子乳液/蒙脱土杂化物中蒙脱土含量为质量分数3%时,它对废纸纤维物理性能的增强效果最好,并能大大提高废纸纤维的防水性能。     

Ni基金属粉末激光辐照加工熔凝特性研究

通过对Ni基金属粉末在激光辐照下熔凝的宏观形貌、组织和显微硬度特性分析，阐述了金属基粉末激光表面熔覆层机械性能的影响因素。研究表明，在合适的金属粉末配方下，可以通过激光处理获得基体材料不可能具备的特殊性能。     

基于模糊集的不确定时间的表示及时态关系

研究不确定时间具有广泛的应用.不确定时间常常表现出模糊性,该文用模糊集的方法研究不确定时间点、不确定时间区间的表示方法及其时态关系.     

连续优化问题的蚁群算法研究

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法，初步的研究已经表明该算法具有许多优良的性质，对于连续优化问题，提出了基于蚁群算法思想的求解算法，并与网格法作了比较，数值试验结果表明该方法比较有效，并具有通用性。     

32电极的电阻抗成像系统的设计与实现

提出了一种32电极的电阻抗成像系统。它采用TMS320VC33浮点DSP芯片完成对各个模块的控制功能，使得整个系统具有灵活性强和易将算法移植进去的优点。文章着重介绍了该系统的各个模块，并在最后给出了实验结果。     

基于TRIP的软交换电话路由

TRIP(telephone routing over Internet Protocol)是IETF最近提出的IP电话路由协议。在介绍TRIP特点的基础上，对其在软交换中进行的电话路由作了研究。     

随机早期诊断(RED)队列管理算法的改进研究

本文总结了近十年来RED队列管理机制的各种改进研究思路，并对限制高带度流量进行了仿真以证实其对丢包性能的影响，最后分析了根据总的丢包量度大小来估计某流量的到达率的不合理性，从而我们很有必要利用仿真工具来验证比分析的正确性，并对RED加以修正使其拥塞控制的性能更好。     

Interval Set Clustering of Web Users with Rough K-Means

Data collection and analysis in web mining faces certain unique challenges. Due to a variety of reasons inherent in web browsing and web logging, the likelihood of bad or incomplete data is higher than conventional applications. The analytical techniques in web mining need to accommodate such data. Fuzzy and rough sets provide the ability to deal with incomplete and approximate information. Fuzzy set theory has been shown to be useful in three important aspects of web and data mining, namely clustering, association, and sequential analysis. There is increasing interest in research on clustering based on rough set theory. Clustering is an important part of web mining that involves finding natural groupings of web resources or web users. Researchers have pointed out some important differences between clustering in conventional applications and clustering in web mining. For example, the clusters and associations in web mining do not necessarily have crisp boundaries. As a result, researchers have studied the possibility of using fuzzy sets in web mining clustering applications. Recent attempts have used genetic algorithms based on rough set theory for clustering. However, the genetic algorithms based clustering may not be able to handle the large amount of data typical in a web mining application. This paper proposes a variation of the K-means clustering algorithm based on properties of rough sets. The proposed algorithm represents clusters as interval or rough sets. The paper also describes the design of an experiment including data collection and the clustering process. The experiment is used to create interval set representations of clusters of web visitors.     

解广义变分不等式的神经网络

考虑了广义变分不等式问题,基于解的充要条件,提出了求解它的一个神经网络模型.定义了恰当的能量函数,在适当的条件下证明了新模型是Lyapunov稳定的,并且收敛于原问题的一个精确解.此外,还证明了新模型的指数稳定性.新模型结构简单,易于硬件实现.数值实验表明,该模型不仅可行,而且有效.