异质传感器数据的最优线性融合

研究了异质传感器对参数矢量进行的测量，测量数据基于线性均方估计的最优融合算法。提出和证明了异质传感器数据的最优线性融合定理，并得出“精度再差的传感器参与数据融合后都有利于提高系统的测量精度”这一结论。     

LIA组元的双脉冲改造

对用于单脉冲直线感应加速器（LIA）的加速组元进行了双脉冲改造的初步尝试，用铁氧体作为磁芯材料，得到了双脉冲的波形数据。结果表明，现有组元经过简单的改造，完全可以感应出两个甚至多个电压脉冲，为以后多脉冲LIA的改造和设计提供了一个方向，也提出了一些有待解决的问题。     

计算具有区间参数结构的固有频率的优化方法

基于区间函数的单向包含性质，把具有区间非确定参数结构的固有频率所在区间范围问题 转化成两个全局优化问题，并采用一种实数编码遗传算法求取问题的全局解. 用一种能够求 得剪切型结构和弹簧质量系统特征值范围精确解的单调分析方法进行检验. 在一 些文献中，直接采用区间数运算法则和有限元法得到结构区间刚度阵和区间质量阵，并把关 于该区间刚度阵和区间质量阵的广义区间特征值问题的特征值区间作为待求的非确定性结构 的特征值所在的区间范围，该方法易于扩大问题的解域. 算例表明，可望得到结构 固有频率区间范围的准确解.     

不确定非线性结构动力响应的区间分析方法

研究多自由度非线性不确定参数系统的动力响应问题. 以区间数学为基础，将不确定 性参数用区间进行定量化，借助一阶Taylor级数，给出了近似估计非线性振动系统动力响 应范围的区间分析方法. 从数学证明和数值算例两方面，将其与概率摄动有限元法进行了比 较，结果显示区间分析方法对不确定参数先验信息具有要求较少、精度较高的优点.     

模糊桁架结构在模糊激励下的动力响应分析

研究了模糊参数桁架结构在模糊荷载激励下的动力响应分析问题. 不仅模糊桁架结构的物 理参数、几何尺寸具有模糊性，而且外载荷幅值也具有模糊性时，从Duhamel积分式出发，利用模糊因子法、区间运算和振型叠加法求出了结构动力响应模糊变量的表达式. 最后通过算例考察了结构参数和作用荷载的模糊性对结构动力响应的影响，表明所提出的计算模型和 分析方法是正确与可行的.     

大数据时代下的化学经验2.0：基于键能的大规模反应途径预测

报道了一个基于键能数据预测反应途径的可编程算法．运用该算法,成功预测了F₂+CH₃Cl气相反应的最优产物(CF₄)和对应的反应途径．提供了一个启示性的化学经验2.0 的例子,并可能开启大数据时代下的大规模反应途径预测的大门．     

带有缺失数据的非线性误差模型中参数的置信域

考虑协变量有测量误差且响应变量随机缺失的非线性模型.在条件分布形式已知的情况下,通过借补方法构造了参数的经验似然,提出了基于模拟的经验似然,证明了所构造的统计量都具有渐近x~2分布,所得结果可构造未知参数的置信域.     

基于交叉评价策略的DEA灰色关联排序模型

数据包络分析(DEA)是评价决策单元相对效率的有效方法,其中的交叉效率评价方法可用来对决策单元进行区分排序.针对原有模型中交叉效率值的不唯一问题,结合灰色关联分析思想,构建理想决策单元,定义各决策单元与理想决策单元的灰色关联度,以灰色关联度值最大为目标,建立优化模型来计算输入和输出指标的最佳权重,据此得出决策单元的交叉效率值,实现对决策单元的完全排序.最后通过算例来验证模型的有效性和实用性.     

模糊神经网络在多源数据融合中的应用研究

在T-S模糊神经网络数据融合的基础上,改进了标准T-S模糊融合算法中的模糊算子,并利用聚类算法对网络结构中模糊隶属度个数进行选取.通过仿真实验,验证了改进的算法在融合过程中的合理性、稳定性和准确性.以及聚类算法在T-S模糊神经网络数据融合算法中运用的合理性和有效性.     

Ⅰ型逐阶删失数据下基于EM算法的Weibull参数估计

研究了Ⅰ型逐阶删失数据下基于EM算法的Weibull参数估计,模拟产生不同Weibull参数组合和删失计划下的Ⅰ型逐阶删失数据,应用基于,EM算法的极大似然估计方法得到参数的估计值,并与数值方法得到的极大似然估计值进行对比,说明EM算法的估计效果.对73名肾脏移植患者生存数据进行实例分析,验证了基于EM算法的参数估计方法的可行性.