视觉核感知器

将Mercer核思想和视觉理论相结合，提出了视觉核感知器算法(VKP)。相对于单纯的核感知器，视觉核感知器能更有效地解决了学习的收敛性问题。同时也有效地提高了核感知器学习的精度。大量的实验结果表明了本算法的有效性和某些情况下的优越性。     

动态乘数-加速数模型的输出反馈控制问题的讨论

利用状态空间法对动态乘数 加速数模型能否设计输出反馈控制问题进行了讨论。从而得出:在一般情况下,无法对该系统设计一个输出反馈控制G(t)=HY(t);但对于特殊情况(G(t)<0),可以对该系统设计一个输出反馈控制G(t)=HY(t),使开环系统由不稳定变为闭环系统稳定,并给出了可以实现输出反馈控制的条件。     

鼓泡塔和内循环气升式生物反应器混合特性比较

用脉冲示踪法测试了鼓泡塔和内循环气升式生物反应器的停留时间分布，对其流动混合特性作了比较研究．结果表明，内循环气升式生物反应器停留时间分布得到改善，强化了气液传质，有更好的混合效果，提高了反应效率．多参数模型较单参数模型能显著地反映出两种反应器的混合特性及其差别，移位对数正态分布函数模型对实验值的吻合程度优于组合模型．     

采用步进电机驱动的摩擦传动微进给机构

为解决微小型机电系统大行程、高精度进给的问题,设计实现了一种由旋转电机驱动的摩擦传动微进给机构。采用对称预紧设计使加于摩擦传动主支承轴承上的预紧正压力的合力为零、从而减少传动误差。当步进电机采用5万步/转细分驱动时,经减速比为10:1的摩擦传动机构,输出直线位移分辨率可达到0.16μm。位移测试实验显示该摩擦传动微进给机构具有可靠的运动传递性能,系统的位移输出特性基本上取决于所采用的步进电机及细分驱动电路的特性。进给速度可通过改变驱动脉冲的频率调节,机构在高频驱动大位移动作时亦表现出准确的步进特性,可用于小型机电系统的开环进给驱动。     

管理分类规则的广义决策树

为了将传统的决策树无法管理的、由各种分类算法所发现的大量的有意义的规则进行有效的存储、剪裁和使用 ,提出了广义决策树结构。它将传统决策树的结构进行扩展 ,能够以较少的存储代价管理所发现的所有分类规则 ,且易于表达规则之间的关系。提出了有效的优化策略。以此树为基础 ,将决策树分类算法与基于关联规则的分类算法进行了概括统一 ,并提出了相应的算法。实验结果证明 ,广义决策树克服了传统决策树的缺点 ,并且适宜于维护、剪裁以及快速搜索大量的分类规则     

用EIB对变形纱的外观形态和膨松性的测试与探讨

为了对变形纱的外观形态和膨松性进行更好的评价，利用EIB对几种线密度较接近的棉纱、毛纱、低弹丝和空变纱分别进行测试，可以获得纱线的毛羽、丝圈或丝弧的数据、分布情况、形态图及纱线的直径；根据测试得到的数据，利用新建立的表征变形纱膨松性的指标进行比较和评价，得出用这种方法来评价是可行的，且低弹丝的膨松性较高。     

网络包分类算法仿真测试与比较研究

在深入分析基于树结构和计算几何学点定位算法而衍生的主要分类算法原理的基础上 ,建立了算法性能评估仿真测试平台 .平台包括网络流的软件仿真、算法的软件实现和算法性能参数测试统计三个主要部分 .通过对各算法的时间性能和空间性能及其随分类规则数和分类域数的变化趋势的测量 ,从数量上把握各算法的主要特点及其适用性 ,从而可以将各种算法有机地结合在一起胜任速度越来越高的网络应用需求 ,同时也是进一步研究其它算法的基础 .     

广义Burgers方程族的一类扩展可积模型

首先构造了loop代数A1的一个新的子代数,再将其扩展为一个高维的loop代数G,利用G设计了一个新的等谱问题,应用屠格式求出了名的Burgers方程族的一类扩展可积模型。     

IKONOS图象的城市土地利用信息提取方法研究

目前，高分辨率遥感图象正愈来愈多地应用于土地与水资源的监测和管理，其中，IKONOS图象数据因其具有较高的空间分辨率和人机交互的解译效果．在省市土地利用信息获取及在城市研究中更具有广阔的应用前景．以南京幅的IKONOS图象数据为基础．以城乡接合部的不同试验区为对象，着重讨论了高分辨率遥感图象城市土地利用信息的提取与分类方法其主要思想是先应用常用的多光谱分类算法对试验区的土地利用现状进行初始的类别划分，然后采用Majority Filtering技术获取图象的上下信息，并给你根据地物的形状特征和空间关系对初始分类结果进行校正与调整．研究结果表明，当初始的类别划分能满足一定精度时，采用本所提出的方法能进一步改善高分辨率图象城市土地利用信息的分类效果．     

一种基于自组织分级聚类的数据挖掘方法

针对传统自组织聚类方法处理数据在多维空间中存在多样性和从基本或低层次概念上发现强关联规则中的不足，提出了一种基于自组织分级聚类的数据挖掘方法．该方法采用最大似然分类自组织特征网络（MAXNET）聚类过程，利用自下而上聚合层次聚类方法，对有畸变的二值化输入模式作最大似然分类．最后对一个销售电脑商场中，与任务相关的交易数据集进行了分析，描述了从低层次概念到高层次概念的相互关系．并用matlab仿真软件把该方法和传统方法进行比较，表明了该方法的有效性．