双极型静电感应晶体管开关时间的测量与分析

从理论和实验两方面对静电感应晶体管（ＢＳＩＴ）的开关时间进行了分析和测量，提出了简单的分析方法，将影响ＢＳＩＴ开关时间的各个因素归结为结构因子和材料因子，从而简化了分析影响ＢＳＩＴ开关时间的因素，对于ＢＳＩＴ的实际工艺，结构设计有指导意义。     

二维轴对称折迭－组合腔CO2激光器失调时的输出光束的近场分析

给出平凹谐振腔和凹平凹谐振腔失调时光轴确定方法。在二维轴对称折迭－组合腔 激光器小角度失调运行时，对非相干并和和相干并和后的输出光束的近场强度分布做了分析和模拟。结果表明：小角度失调对4cm以内的近场影响不大，光强分布仍具有高斯状分布；对4cm以外的近场影响较大，光强分布发生相应的形变，且随着失调角度变大而变大。     

以财务管理为核心开展信息化建设,实现财务业务一体化

介绍了港务公司实施财务管理信息化项目的情况,通过本项目的实施,实现了基础编码、业务数据的共享,达到了财务业务一体化的目标,改变了财务的核算模式,提升了财务的风险管控力度。     

组合模型在传染病预测中的应用研究

研究传染病预测问题,由于受到外界因素和人体内部因素共同影响,具有不规则变动和非线性动态特点。传染病发生具有季节性、周期性和非规则等变化特点,单一模型只能预测中部分变化特点,预测误差比较大。为降低传染病预测误差,提出一种组合模型的传染病预测方法。首先分别采用ARIMA和LSSVM模型对传染病发生趋势进行预测,然后将两者预测结果输入到LSSVM重新进行学习,最后得到组合模型的预测结果。采用组合模型对某市乙肝发病率进行仿真。结果表明,组合模型降低了乙肝发病率的预测误差,预测结果更加可靠,为传染病预测工作提供新的技术手段。     

基于多模型变权重组合的软件可靠性仿真研究

研究提高软件可靠性预测精度问题,对软件可靠性研究已成为当前软件工程的一个研究热点,传统的单一软件可靠性模型由于使用的技术及提取的信息有限,软件可靠性预测精度不高。为提高软件可靠性预测精度,在建立多种单一软件可靠性预测模型的基础上,提出一种样本点的多模型变权重组合模型。将多种预测技术有效地聚合在一起,取长补短,在样本数据有限的情况下,不仅改善了样本内学习能力也增强了样本外的泛化能力,提高了综合预测精度。仿真验证模型无论在样本内还是样本外都较优于经过模拟退火算法优化的BP神经网络(SA-BP)及经过遗传算法优化的最小二乘支持向量机(GA-LSVM),说明变权重组合模型是一种精度更高的软件可靠性失效数据预测模型,具有较好的应用推广价值。     

FO-CA:一种基于距离差异度组合权重的多属性数据分类方法

为了解决多属性数据分类问题,提出了一种基于模糊优选模型与聚类分析的分类方法(FO-CA)。首先由模糊优选模型得到有序综合指标数据集,其中在权重阶段提出了距离差异度并以此为依据构建了一种组合主客观权重的赋权方法;然后采用聚类分析将有序综合指标数据集聚类为几个簇进而分类;最后选取UCI中的Iris、Wine和Ruspini 3个数据集进行仿真实验。实验结果表明,该分类方法相比模糊优选方法及K-Means算法能获得更好的分类结果,对决策者有一定的参考价值。     

组合电磁攻击干扰下的入侵检测模型仿真分析

组合电磁攻击下的入侵检测对网络安全意义重大.组合网络由多个不同网络组成,多采用变结构拓扑方式,组合网络中电磁攻击干扰形式呈现多样化和随机性,造成其入侵检测的难度加大.传统的组合电磁攻击干扰下的入侵检测依靠组合网络自身的固有性质抵御网络过载和恶意攻击等分析,一旦组合网络中子网络过多,电磁攻击干扰种类迅速复杂化,存在较大漏检风险.首先提出一种基于神经网络最优决策控制的变结构组合电磁攻击干扰下的入侵检测建模方案,并进行结构电磁攻击干扰分析,对组合网络的网络拓扑电磁攻击干扰下的入侵检测模型采用多元统计法和时间序列模型法进行建模,然后提出采用变加权拓扑结构对复杂网络的电磁攻击干扰下的入侵进行度量,得到了可调参数的网络演化电磁攻击干扰下的入侵检测分析模型.最后对恶意攻击模式下网络度的分布和节点效率等参数仿真,分析电磁攻击干扰性能.实验结果表明,设计的入侵检测模型能够准确地检测到在组合电磁攻击干扰下的入侵,其组合网络拓扑结构具有优质的抗毁性和抗攻击性,能有效抵抗电磁攻击干扰,在遭受电磁攻击干扰下有快速响应能力.     

基于最佳邻域重构指数的水下高光谱目标检测

水下机器人仅通过传统光学相机获取图像很难在复杂水下环境中或目标物具有保护色的情况下检测到目标,而通过高光谱技术进行水下目标检测可以改善这一情况;由于直接运用传统高光谱检测方法难以满足水下机器人对水下目标检测的要求,提出了一种基于最佳邻域重构指数(ONRIF)的高光谱目标检测方法,该方法通过线性重构的思想进行邻域寻优,选出信息量高且波段相关性低的波段组合,并使用所选波段的融合图像进行目标检测;结果表明,与直接对原始水下海产品高光谱图像进行检测相比,该方法在保证检测效果的前提下,大量减少了检测时间和数据冗余程度;还提出了一种在相同环境下对同类目标物的单波段快速采集检测方法,大大提高了采集数据的速度,可以满足水下机器人对海产品检测的需求.     

基于AR IMA与LOESS的安全生产事故时序预测研究

我国每年安全生产事故都造成大量的人员伤亡和经济损失,因此预防和减少安全生产事故的发生非常重要,利用ARIMA模型和LOESS回归模型组合预测能提高安全生产事故次数预测的精准度.首先建立ARIMA预测模型,用训练集中的预测偏差建立LOESS回归模型,综合两者的预测值,得到最终预测结果.采用2007年9月至2016年7月全国安全生产事故次数数据的实验结果表明:综合2种模型得到的组合预测方法的预测结果精度高于单种模型.     

含交错层叠电涡流传感器阵列的成像定位仪的研究

针对被遮盖的金属物体的可视化问题进行了研究探讨,采用交错层叠柔性电涡流传感器阵列替代线圈式电涡流传感器阵列,利用CCD摄像头拍摄遮盖物表面图像,实现金属物体与遮盖物表面的同步显示,并采用打印机将金属物体上螺纹孔中心位置标记在遮盖物表面相应位置。所研究的探测成像定位仪具有更高的定位精度,操作更简单,使用更方便。