基于子波变换的一种信号除噪新算法研究

针对Donoho去噪算法中阈值难以确定，通过分析白噪声的能量分布在于波变换域随尺度变化的规律，提出了一种采用子波变换来消除信号噪声的新算法。通过对含噪信号的求导运算实现信号与噪声在于波变换域约分离，以达到消除噪声的目的，算法的特点在于能够自动给出信号中噪声的阈值。经过测试，该算法在消除信号中的白噪声时，能够取得比较理想的效果。     

关于粗糙集理论及应用问题的研究

粗糙集理论作为数据挖掘的一种有效的手段，现已在为国际学术界的一个前沿研究领域，概要介绍RS核心思想，基本概念，对几个主要问题，连续属性离散化，约简的启发式算法和扩展模型进行了论述，总结整理了现有的研究思想和处理方法；并对RS的应用领域及进一步研究的前景作了简单的介绍。     

一种有效的自组织数据缩减算法

为提高数据采掘的效率,通常需要在提供同等分析结果的情况下对原数据集进行简化。文章提出了一种有效的数据缩减算法Sodra,以无监督与有监督相结合的学习方式生成适于分类的缩减数据集。对实际数据集和人工数据集的分类实验表明,所提出的算法既能大大降低空间需求,又不损害分类性能。同时,利用缩减集上的特征分析算法Relif-P可进一步提高算法对无关特征的适应能力。     

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。     

神经网络在图像处理中的应用

近几年，随着神经网络理论的深入研究，神经网络技术的并行性计算能力、非线性映射和自适应能力等优点得到了充分的认识，各种神经网络模型在图像处理领域中得到了广泛的应用．本文对各种流行的神经网络模型在图像处理领域中的应用进行了汇总，根据图像处理的具体内容对这些应用进行分类叙述，阐明了神经网络技术在图像处理领域中的优点和不足之处，并对将来神经网络技术在图像处理领域中的应用提出了几点期望．     

基于并行协同进化的属性约简

提出一种求属性集合最小约简的新方法，即基于并行协同进化的属性约简方法．该方法将并行遗传算法和协同进化算法相结合，能有效地处理具有大量属性的信息系统．对各类实验数据的测试表明，该方法得到的属性约简量与基于属性重要性的约简方法相似，在某些情况下求得最小约简的可能性要高于属性重要性方法．     

一种基于遗传算法的属性约简算法

在基于Rough集理论的知识发现过程中,减小属性约简复杂度问题是重要研究内容之一。该文分析了基于遗传算法的约简算法,提出了一种在优化初始群体基础上提高算法性能的遗传约简算法。     

高效率多硫化钠/溴储能电池的研究

采用高温还原的方法制备了多硫化钠/溴储能电池负极用Ni/C催化剂,Ni/C、Pt/C分别是多硫化钠/溴储能电池负极和正极性能良好的电催化剂。系统地研究了Nafion膜的厚度、电催化剂含量、操作条件对电池充放电性能的影响。采用较厚的膜,电池性能稍微降低,但可减少阴离子的渗透。这种新型储能电池放电时功率密度达到0 7W/cm2(U=1 0V)。循环性能研究表明:采用较厚的膜,电池的充放电性能好,性能衰减很小,在100mA/cm2充放电,电压效率达到86 7%。     

数字通信对称电缆定长生产的设计和计算

介绍了数字通信对称电缆生产过程中有关定长生产的设计和计算及其经验 ,以降低产品的制造成本。     

热轧F1减速机输出轴大齿轮强度分析

热轧F1减速机是某钢厂主轧线上的关键机械设备,为德国生产。针对其在使用过程中大齿轮辐板出现裂纹,严重影响设备的安全生产问题,利用有限元计算和强度分析的方法对其大齿轮进行了计算,结果为找出其裂纹产生的原因和制定出大齿轮改造的实施方案,提供了理论依据。并证明其输出轴大齿轮理论汁算的危险部位与实际裂纹产生的部位完全吻合。