数据包络分析法(DEA)的研究与应用

叙述了数据包络分析法 (DEA) 的思想、模型和应用步骤，总结了近20多年来DEA方法的发展、主要应用领域——DEA方法的主要研究成果，并对该领域的进一步研究提出了一些想法和展望。     

数据域与微机应用系统

本文着重描述在数据转换过程中如何把数据信息按区域进行细分，以弄清数据信息的性质，进而确定一个最优数据通路，建立高效应用系统。     

Recent Experimental Results of HL-1M Tokamak and Progress of HL-2A Project

Recent experimental results of HL-1M tokamak and progress of HL-2A project are presented. Strong fishbone instability was observed during off-axis ECRH. This is first observation of the fishbone instability purely driven by energetic electrons produced by ECRH. The MBI was first proposed and demonstrated on HL-1M. Recently new results of MBI experiment were obtained by increasing the pressure of gas. A stair-shape density increment was obtained with high-pressure multi-pulse MBI just like the density evolution behavior during the multipellet injection. It is shown     

科学和艺术

科学与完美是不是一致的？科学家们是否有权使用完美这个词？至少，对于物理学家和数学家来说答案是肯定的“是”．2002年，温伯格（Steven Weinberg）写道：“近代物理学的一些重要方程式是科学知识的永久部分，甚至比它们较早出现的美丽大教堂还要经久不衰．”1960年代，狄拉克（Paul A．M．Dirac）有句名言：“完整的方程式之完美较之它们适合实验结果更为重要．”1965年诺贝尔物理学奖获得者费因曼（Richard P．Feynman）也坚信他提出的一项理论，即使该理论显得与实验数据有矛盾．1957年，他写道：“理论是优雅和完美的，重大事件是短暂的闪光．”     

基于ActiveX技术的数据测控系统

将ActiveX技术引入Visual Basic6.0所构建的测控系统使这个系统具有了多线程功能。通过实验证明在计算机硬件水平足够且一致的情况下，这种方式能更有效地利用CPU资源而使系统获得更好的快速性，并介绍了其它关键技术，对其他数据测控系统的实现具有一定的参考价值。     

Delphi实现异构数据库间数据转换

在信息系统开发过程中，异构数据库间数据转移是个非常实际的问题。提出Delphi实现异构数据库间数据转移的几种有效方法，对各种方法的优缺点和适用性作了说明和比较。     

模糊对向传播网络数据融合目标识别方法

重点研究了模糊对向传播网络 (FCPN)模型。针对数据融合和目标识别的特点 ,提出了基于模糊对向传播网络的融合目标识别方法和改进的模糊对向传播网络 (MFCPN)融合结构。利用仿真数据对网络的训练算法和融合结构进行了实验研究。结果表明 ,模糊对向传播网络较误差后向传播网络 (BPN)能够有效地实现融合识别 ;改进的模糊对向传播网络融合结构是可行的。同时还对FCPN和MFCPN应用于前视红外 (FLIR)和可见光摄像机目标跟踪系统进行了应用研究。     

网络图像过滤系统的研究与设计

针对目前过滤系统存在的滞后性问题,提出了相应的解决方案,其中包括数据分流和预处理方案。设计了网络图像过滤系统,对过滤速度进行了测试,结果显示该系统可以满足实时要求。     

中子飞行时间测量技术

用MCNP程序和ENDF／B—VI库数据计算了Livermore的^6 Li探测器的中子探测效率，并与国外发表的^6Li玻璃的探测效率数据进行比较，结果基本一致，表明本实验室的计算方法是正确的。     

基于多元时间序列融合的飞行动作识别方法

针对飞行动作数据随机性强与长度不一致的问题,提出通过减小动态时间规整(DTW)算法的搜索空间,并定义不同特征参数贡献度的概念,实现对飞行数据的多元时间序列融合,从而完成对战术机动动作的识别。通过引入预分类和细分类结合的方式,对动作数据进行预处理,然后根据改进的动态时间规整(WDTW)算法对待测数据进行识别。仿真实验表明,相比传统DTW算法,WDTW算法通过降低算法复杂度,识别计算时间变化明显;对核密度与精准度系数的分析表明识别准确率亦有所提高。实验结果验证了所提方法的准确性。