放大器En-In噪声模型的完善及其与Rn-Gn噪声模型的关系

目前，微波低噪声放大器设计中采用的Ｒｎ－Ｇｎ噪声模型只适用于高频、窄带和源导纳（Ｇｓ≠０）情况，其应用范围有限，特别是不适用于低频段的低噪声放大器设计。本文对文献［１］提出的Ｅｎ－Ｉｎ噪声模型作了改进，使其不仅适用于高频、窄带，而且也适用于低频、宽带放大器的低噪声设计。进而推导出放大器Ｅｎ－Ｉｎ噪声模型与Ｒｎ－Ｇｎ噪声模型的等价关系，给出放大器Ｅｎ－Ｉｎ噪声模型的测量方法及实测结果。     

“高副低代“的运动学等价关系

本文通过定义运动副的“形状矩阵”建立了一个统一描述高副和低副的符号体系。基于这一符号体系,通过Euler角分解,确定了高运动副由低运动副代替的运动学等价关系,从而采用低副机构运动学、动力学分析的研究成果来研究高副机构的运动学、动力学分析奠定了基础。     

邻域等价关系诱导的改进ID3决策树算法

经典ID3决策树算法适用于离散型数据分类,但用于连续处理时需要数据离散化容易导致信息损失。提出邻域等价关系从而诱导邻域ID3(NID3)决策树算法,NID3算法改进了ID3决策树算法,能够直接实施连续预测并获取更好的分类效果。在邻域决策系统中,挖掘一种邻域等价关系;基于邻域等价粒化,构建邻域信息度量;基于邻域信息增益,设计NID3决策树算法。实例分析与数据实验均表明,NID3算法具有连续数据分类预测有效性,在分类机器学习中优于ID3算法。     

近似空间上模糊粗糙路径的研究

在近似空间M=(U,R)上对模糊关系S粗糙化,诱导出粗糙关系S*。以此为基础构造模糊粗糙路径,给出模糊粗糙路径的相关性质,并通过构造关于S*的模糊路径矩阵,得到模糊粗糙路径的判定方法,拓宽了二元关系粗糙化方法的应用范围,为模糊粗糙路径的进一步应用奠定了理论基础。     

一种面向混合数据的模糊等价关系构造约简

基于模糊粗糙集模型构建模糊等价关系是混合数据分析的有效方法之一。针对属性类别多样性的混合型信息系统,提出一种带权的对象间相似性度量方法 ,该方法建立每类属性对应的相似性度量函数,再通过归并确立带权的模糊相似矩阵。在转化为模糊等价关系的基础上,采用加入蕴含专家领域知识及用户需求的约简算法。通过数据库中几个数据集样本对属性约简后的数目、精度进行对比,验证了方法的有效性和可行性。     

关于并发系统分支互模拟关系发散性保持的研究

带发散性说明的分支互模拟是van Glabbeek和Weijland提出的一个概念,并被用来定义等价关系.该等价关系应该是最弱的一个发散性保持的并且满足分支互模拟性质的等价关系.然而在概念提出时并没有提供这些重要性质的证明,并且我们认为在原定义的基础上这个证明是不显然的.本文通过co-induction的手段利用染色迹的概念定义了着色完全迹等价,并证明该等价关系是最弱的一个保持发散的并且满足分支互模拟性质的等价关系.然后我们证明了着色完全迹等价关系和≈_b^△是相同的,因而补充了van Glabbeek和Weijland的工作,即证明了≈_b^△是最弱的一个保持发散的并且是满足分支互模拟性质的等价关系.     

有限自动机最小化算法的实现

实现DFAM=(Q,Σ,δ,q0,F)最小化算法的关键问题是如何编程求取商集Q/Rk(即状态的k阶区分).引入等价关系Sk与商集Q/Sk(状态的严格k阶区分),证明了Rk=Rk-1∩Sk,因此Q/Rk是Q/Rk-1中等价类与Q/Sk中等价类的非空交集全体.为了求取Q/Sk,引入Q的子集Hk,提出了利用集合的交、差运算可由Hk求取Q/Sk,从而仅利用集合运算便可求取Q/Rk的算法.基于上述理论分析,给出了DFA最小化算法的一个容易实现的构造性描述及示例.     

加法可逆半环上的Fuzzy同余

定义了加法可逆半环上的Fuzzy同余关系，讨论了带有Fuzzy同余关系的加法可逆半环S的性质。证明得出：如果S是一个带有Fuzzy同余关系μ的加法可逆半环，则S关于μ的Fuzzy同余类做成一个加法可逆半环。给出了带有Fuzzy同余关系的加法可逆半环的同态性质。     

理想状态下泛逻辑的形式演绎系统β

本文提出泛逻辑学在理想状态(广义相关系数h=0.5,广义自相关系数k=0.5)下的形式演绎系统。讨论了商代数[F]的性质。进一步证明了形式演绎系统与文[11]的基本形式演绎系统UL(h=k=0.5)是等价的。