一种新的自组织聚类网络及其在数据融合目标分类中的应用

介绍了一种新的自组织聚类人工神经网络(DIGNET)模型和网络的非监督学习算法。针对数据融合和目标识别的特点,提出了基于DIGNET的决策层数据融合目标分类方法。利用仿真数据研究了DIGNET和自组织特征映射网络(SOFM)的聚类性能以及基于DIGNET的决策层数据融合结构,实验结果表明DIGNET较SOFM正确分类率高、抗噪能力好;基于DIGNET的决策层数据融合能够有效地实现融合识别。将该数据融合方法应用于前视红外(FLIR)和可见光摄像机目标跟踪系统,结果表明该方法是可行的。     

具有部分缺失数据时两个Poisson总体的估计和检验

讨论了部分缺失数据两个Poisson总体的参数估计和关于总体相同的似然比检验，证明了估计的强相合性和渐近正态性，指出了似然比检验计量的极限分布，并讨论了基于精确分布的检验问题。     

用探测棒研究颗粒堆中的最大静摩擦力

实验研究了筒仓内颗粒堆中部的竖直探测棒被提拉时受到的最大静摩擦力F.研究发现：当筒仓半径R小于0.040　m时， F随R的增加而减少，当R大于0.045　m时，F几乎不受R的影响. F随颗粒堆高度h变化的实验数据可以用公式F=A［h+B(e^-h/B-1)］拟合，拟合参数A与探测棒横截面形状及备制颗粒堆的流量有关，拟合参数B与备制颗粒堆的流量有关. 关键词： 颗粒物质 静摩擦力 数据拟合     

氦泡生长实验数据的反演模拟计算方法

介绍了基于“迁移-合并”机理的氦泡生长理论模型与蒙特卡罗模拟方法，还研制了以上述算法为正算方式，对实验数据进行反演的迭代方法.最后应用这些方法对钯中氦泡生长实验数据进行了反演模拟计算，得到了氦泡半径与迁移速率的关系，并对计算结果作了分析.     

关联实验数据线性函数拟合情况下无偏χ2估计量的构造

针对线性函数拟合的情况构造了一种无偏的因子化形式的χ²估计量, 用以处理关联数据的极小化. 详细比较并说明了有偏性与无偏性χ²拟合的区别. 利用简化的R值测量数据对相关的结论进行了定量的检验.     

物理实验设计中误差分析的应用

物理实验中误差分析不仅仅是为了评价实验结果的可信程度,而且在实验设计过程中,怎样才能使采用的实验方法、选择的实验仪器、采取的必要措施等满足实验教学的要求,也必须以误差为依据．通过对相关实验数据误差计算的分析,选择适当的实验方法,配置合适精度的实验仪器,确定最佳实验条件,以达到满足实验教学的要求．本文通过几个实例来讨论误差分析在物理实验设计中的应用．     

作图法处理数据的误差分析

文章阐述了作图法处理线性数据。给出如何使用残差法减小作图误差。     

大功率多磁极会切场离子源的弧放电特性分析

为了在HL-2A上实现3MW的中性束注入,我院自主研制了直径为260ram,高度为240ram的大功率多磁极会切场离子源.目前,它的性能已达到并超过了最初设计指标,放电脉冲为ls时,最大离子流密度为0.44A/cm2;放电脉冲为3s时,等离子体离子流密度0.24A/cin2;等离子体非均匀性都在5%-7%范围之内.目?它是我国国内等离子体密度最高,放电功率最大的长脉冲桶式离子源.本文通过实验数据与理论相结合的方式对弧放电特性进行分析.