通信业务的分类

对通信业务的范畴进行了定义，并在此基础上从用户的角度对通信业务加以分类，通信业务可以分为电信业务，管理业务和信息业务３类。本对每一类业务还进一步作了子类划分和功能描述，并给出了业务分类树。     

应用马尔科夫状态转移链的作战航空综合体效能评估

文章阐述了作战航空综合体的相关概念及组成,应用马尔科夫状态转移链建立了作战航空综合体完成典型作战任务时的数学模型,确定了作战效能的评估指标,最后通过具体算例检验了模型的正确性和可行性.     

湖北省长途传送网安全评估过程和方法介绍

本文根据在省公司层面进行长途传送网安全评估的实践经验，介绍了湖北省长途传送网安全评估所采用的理论、方法和步骤。     

航天产品多源可靠性信息的收集与整理--建立可靠性信息数据库

航天产品可靠性信息的来源多样，可靠性信息的时间性、随机性、有价性、时效性和可追溯性等特征，决定了可靠性数据收集应满足真实性、连续性、完整性等基本要求。同时，对多源信息的收集应遵循先进行需求分析，再确定数据收集点并制定数据收集表格的程度进行。给出了信息的适用性准则和信息分类的三维模型。最后结合具体型号航天产品的可靠性工作的要求，给出了可靠性信息数据库系统的整体方案设计。     

蛋白质-蛋白质相互作用界面统计分析

以作者开发的从蛋白质结合部位推导出其界面所具有的疏水性质和氢键性质的计算程序PP_SITE为基础,利用蛋白质结构数据库(PDB),对蛋白质-蛋白质相互作用界面进行了统计分析.从PDB中挑出非冗余的链间相互作用对,计算出这个数据集中所有链间界面的疏水和氢键相互作用特征.对得到的界面特征进行统计分析,寻找能够明显聚类的界面特征.结果表明，界面大小、氢键和疏水相互作用在界面所占比例以及疏水相互作用的集中程度可以作为分类的依据.     

气固吸附等温线的研究进展

综述了近些年来在气固吸附理论研究领域对吸附等温线的研究进展。论述了从早期的BDDT的5种类型吸附等温线，到IUPAC的6种类型吸附等温线，再到基于Ono-kondo晶格模型的Gibbs吸附分类的5种类型吸附等温线．讨论了与各种类型吸附等温线类型相对应的吸附机理，并对滞留回环现象进行了解释和分析。     

径向基-偏最小二乘-贝叶斯方法及其在化学模式分类中的应用

提出一种用于模式分类的RBF-PLS—Bayes方法。它集成地应用径向基(RBF)变换与偏最小二乘(PLS)方法，从原有模式中提取出分类能力甚强的成分，然后进行贝叶斯(Bayes)判别。这种集成方法尤其适用于复杂化学信息的模式分类，本文将其应用于两种类型的化学模式分类问题，均取得了令人满意的效果。与经典的判别分析方法和单纯的神经网络方法相比，具有明显的优越性。     

基于模糊神经网络的动车组转向架健康评估

动车组转向架的健康状态直接关系到到动车组的行车安全,基于健康评估方法获取其健康状态及时制定维护计划可以有效降低其维护费用.动车组转向架健康状态评估时应用了模糊层次分析法以及BP神经网络,其模糊矩阵的特征向量用遗传算法进行求解,获取动车组转向架系统关键部件健康状态的权重,以及基于转向架系统评价指标的健康状态样本数据.构建BP神经网络,用转向架健康状态样本数据作为神经网络训练集,优化神经网络结构参数.通过实际测试数据对神经网络评估效果进行检验,完成了动车组转向架健康评估方法的智能化,支持了动车组转向架的维护决策.     

一般工商业零售电价套餐适应性评估与优化方法

在电力体制改革的大背景下,合理评估零售电价套餐适应性,对控制电网经营风险和推进售电侧改革有重要意义。针对我国电力市场以及一般工商业的特点,首先从竞争、用户以及市场环境角度出发建立了一般工商业零售电价套餐评估指标体系;其次将层次分析法和改进的灰色白化权函数相结合,对电价套餐进行适应性评估;最后针对该评估方法建立了基于蚁群算法的优化模型,以最小成本得到提高电价套餐适应性等级的优化方案,并验证了该方法具有良好的鲁棒性,具有一定的参考意义。     

面向慕课学习者评估的认知反应模型

认知诊断模型从学习者的认知结构出发,建模学习者与试题之间的潜在关系,结合智能算法并根据试题作答结果可评估学习者的知识水平.大多数认知诊断模型是将学习者的高阶能力特征视为单维,忽视了后天努力的影响.为此,本文提出了一种考虑能力特征与努力特征相互补偿的具有二维高阶特征的新认知诊断模型——认知反应模型（Cognitive and Response Model,C&RM）.该模型通过设置能力特征与努力特征相互补偿机制来融合两高阶特征参数以精准建模学习者的知识水平.同时,还构建了知识点弱项特征参数,以综合考虑学习者的知识水平与不同知识点对作答试题的影响,进一步提高模型的解释性和预测精度.采用自建的HNU＿SYS数据集和Math1,Math2,FrcSub公共数据集,通过实验对比分析了C&RM模型、最新的认知诊断模型和经典诊断模型.当数据训练集为70%最佳比例时,C&RM在4个数据集上分别比次优方法提升了6.3%,4.3%,3.3%,5.2%,其预测性能最佳,验证了本文模型的可行性和有效性.