ARMAX模型与多层BP网络流量演算法比较

分别给出了将ＡＲＭＡＸ模型及多层ＢＰ网络应用于流量演算中模型参数确定的方法;提出了一种可进行误差实时校正的改进ＡＲＭＡＸ模型,并认为该模型实质上是一种特殊的两层ＢＰ网络;用一个实际算例将改进ＡＲＭＡＸ模型与多层ＢＰ网络两种方法作了对比分析．     

ARMAX模型与多层BP网络流量演算法比较

分别给出了将ＡＲＭＡＸ模型及多层ＢＰ网络应用于流量演算中模型参数确定的方法,提出了一种可进行误差实时校正的改进ＡＲＭＡＸ模型,并认为该模型实质上是一种特殊的两层ＢＰ网络,用一个实际算例将改进ＡＲＭＡＸ模型与多层ＢＰ网络两种方法作了对比分析。     

相对隶属度,相对Fuzzy集和相关子空间及其性质

建立了相对隶属度、相对Ｆｕｚｚｙ集、相对Ｆｕｚｚｙ点和相关子空间等概念，研究其基本性质，证明了相对Ｆｕｚｚｙ集族ＢＡＩＸ是完全分配格，相关算子ｆ是从ＩＸ到ＢＡＩＸ的满ＧＯＨ，非退化相对Ｆｕｚｚｙ点集ＢＡＭ是ＢＡＩＸ中所有非零∪－既约元之集．得到了子分子格ＢＡＩＸ＊与相关分子格ＢＡＩ＊是代数同构的，广义子空间ＢＡＩＸ＊与相关子空间ＢＡＩＸ是拓扑同胚的等结果     

相对Fuzzy集,相对Fuzzy点和相关子空间

本文首次引进相对隶属度，相对Ｆｕｚｚｙ集、相对Ｆｕｚｚｙ点和相关子空间的概念，讨论了相对运算的基本性质；证明了相对Ｆｕｚｚｙ集族Ｉ＾ＸＡ是完全分配格，以及相关算子ｆ是从Ｉ＾Ｘ到Ｉ＾ＸＡ的满广义序同态；引进并考察了非退化相对Ｆｕｚｚｙ点，证明了非退化相对Ｆｕｚｚｙ点之集ＭＡ恰是Ｉ＾ＸＡ的所有非零Ｕ－既约元之集，从而Ｉ＾ＸＡ（ＭＡ）＝Ｉ＾ＸＡ是以ＭＡ为分子集的分子格。     

SMAI法制备的Ni—Ag／SiO2双金属催化剂的结构表征

应用溶剂化金属原子浸渍（ＳＭＡＩ）和普通浸渍（ＣＩ）法制备了三种不同摩尔比的ＳｉＯ２负载Ｎｉ－Ａｇ双金属催化剂，ＸＲＤ和磁测定结果表明ＳＭＡＩ催化剂中Ｎｉ和Ａｇ的粒度均小于金属含量相同的ＣＩ催化剂，ＳＭＡＩ催化剂中Ｎｉ和Ａｇ未形成合金，而ＣＩ催化剂中Ｎｉ和Ａｇ形成了合金，ＳＭＡＩ和ＣＩ催化剂都具有超顺磁性，ＸＰＳ测定结果提示，ＳＭＡＩ催化剂中零价，Ｎｉ和Ａｇ的含量高于ＣＩ催化剂，ＳＭＡＩ催化剂中Ｎ     

投入产出模型中解的存在唯一性的探讨

讨论静态投入产出模型（Ｉ－Ａ）Ｘ＝Ｙ，（Ｉ－Ｍ）Ｘ＝Ｚ中，任意给定Ｘ，Ｙ，Ｚ中ｎ个分量时，模型解的存在唯一性问题，给出了解存在唯一的充分条件。     

12位AD转换器MAX1246/MAX1247的原理及应用

ＭＡＸ１２４６／ＭＡＸ１２４７是ＭＡＸＩＭ于１９９７年最新出品的１２位串行输出Ａ／Ｄ转换芯片．具有工作能耗低、采样、转换速度快、精度高、接口逻辑简单以及灵活的可编程控制模式等优点．详细分析和说明了该芯片的工作原理、特点及注意事项     

MINIX＋1.0操作系统实验环境设计与实现

ＮＩＮＩＸ＋１．０操作系统实验环境是我们对美国知名学者Ａ．Ｓ．ＴＡＮＥＮＢＡＵＭ１９８６年编制的分时多任务多用户操作系统ＭＩＮＩＸ研制的改进版。和ＭＩＮＩＸ初版相比，ＭＩＮＩＸ＋１．０具有进程对换，假脱机Ｉ／Ｏ，扩展内存的管理等许多新功能。本文从功能结构，实现原理，用户环境等几个方面对ＭＩＮＩＸ＋１．０作了论述。     

电击法转移含人凝血因子IX基因重组质粒的影响因素

反转录病毒载体在基因治疗中可能会产生野生型病毒颗粒而引起安全性问题，本文研究含ＦＩＸｃＤＮＡ重组质粒基因治疗血友病Ｂ的可能，构建了不具反转录病毒载体结构的两重组质粒ｐＳＣＩＸＴＮ和ｐＣＩＸＴＮ，前者合ＳＶ４０早期启动子和ｈＣＭＶ启动子共同控制的ＦＩＸｃＤＮＡ，后者仅含ｈＣＭＶ启动于控制的ＦＩＸｃＤＮＡ，它们都含有ＴＫ启动于驱动的ｎｅｏ基因，通过电击法将基因转移到ＰＡ３１７和ＨＴ１０８０细胞，在ＨＴ１０８０细胞中的ＦＩＸ表达量分别为２２０、２１２ｎｇ／（１０６细胞·２４ｈ）通过与ｐＣＭＶＩＸ共转染靶细胞，可以增加人ＩＸ因子表达１．５～３．５倍，显示了用质粒载体转染靶细胞在血友病Ｂ基因治疗中是一条潜在可行的途径．本项研究用自制的电击仪转移ＰＡ３１７和ＨＴ１０８０等细胞，最高的转移效率达１０－３，并探讨了细胞种类，ＤＮＡ量，ＤＮＡ结构，电压，脉冲时间与转移效率及表达量的关系．     

肌细胞途径血友病B基因治疗的载体优化研究

构建了含有ＭＣＫ增强子,βａｃｔｕｎ启动子,及ｈＦＩＸ内含子１的３个载体Ｇ１ＮａＭＢＡＩＸ,Ｇ１ＮａＭＢＡｉＩＸ,Ｇ１ＮａＰＡＩＸｉ‘ＢＡＭ。转入ＰＡ３１７和成肌细胞Ｃ２Ｃ１２细胞后测定ｈＦＩＸ的表达,发现反向构建的Ｇ１ＮａＰＡＩＸｉ’ＢＡＭ表达最高且最稳定,而正向构建的Ｇ１ＮａＭＢａＩｉｘ的内含子常被剪切,在Ｃ２Ｃ１２细胞中表达不高。     

概念性水文模型参数自动优选方法的比较研究

介绍了3种参数自动优选方法：罗森布瑞克法（Rosenbrock）、单纯形法（Simplex）和基因法（Genetic）。应用4个流域的水文资料，以三水源新安江模型为例，分析了基因法参数L和IMAX对优选结果的影响；对这3种优化方法的收敛程度、参数初值的选定以及不同组合情况的优选结果进行了比较研究。结果表明，基因法参数取IMAX＝5000，L＝10时比较合理；3种优化方法各有优点，基因法不依赖于参数初值的选定，罗森布瑞克法收敛速度快，单纯形法精度较高，建议以基因法优选结果为初值，然后采用罗森布瑞克法，最后采用单纯形法，可以得到最佳的优选结果。     

基于快速残差插值和卷积神经网络的去马赛克算法

针对传统插值法存在的图像细节不能很好恢复的不足,利用卷积神经网络作为残差插值法的后处理操作,提出了一种基于残差插值和卷积神经网络的去马赛克算法。方法分为初始去马赛克和细节恢复后处理两部分。先用改进的基于梯度的快速残差插值法实现初步去马赛克插值,并针对恢复图像中包含了彩色伪影,细节丢失等问题,再使用深度残差网络学习恢复图像与理想全彩色图像之间的映射,实现后处理。在Kodak数据集和IMAX数据集上的实验结果表明,该方法结果在主观视觉特性和客观评价指标两方面相较于传统方法都有明显改进。     

基于梯度局部一致性的自适应Bayer模式彩色图像恢复算法

基于图像局部梯度具有明显一致性先验,提出了一种基于梯度局部一致性的自适应Bayer模式彩色图像恢复算法。算法在恢复绿色通道时首先从垂直和水平两个方向的进行插值,得到候选插值结果。然后根据彩色通道结构相似的特点,提出利用多通道梯度线性加权估计图像局部梯度,并利用引导滤波实现用时域图像边缘结构对图像局部梯度进行一致化校验,从而提高边缘估计的精度。然后将一致化校验后的梯度特征与候选插值进行自适应融合得到最终绿色通道插值。最后依据图像通道之间的结构相似性先验,利用绿色通道结构细节实现对红色和蓝色通道重构图像的修正,从而恢复完整的去马赛克彩色图像。通过在Kodak和IMAX两个数据库进行的有效性验证,并与其他最新方法进行的性能对比,结果表明恢复图像主观视觉特性和客观评价指标都优于传统方法。此外,由于不涉及迭代和网络训练,具有高效性。     

基于ARIMA模型的时间序列数据挖掘方法改进

ARIMA模型是一种很重要的时间序列数据挖掘模型,但是这个模型往往只是对某个时间点进行研究.事实上一段时间往往影响未来的预测结果,就ARIMA模型的数据挖掘方法进行改进,并用美国IT界的股票价格数据对改进的模型进行了实证分析.结果显示改进后的模型与未来股票价格的预测更加准确.     

连续复利的加工成本-公差模型改进

从连续复利的角度,对原始的基于加工特征的成本一公差函数进行改进,提出改进的加工成本一公差模型．基于改进的加工成本一公差模型,构造了以改进后的加工成本与质量损失成本之和最小为目标函：数的并行公差优化设计数学模型,实现公差的优化设计．最后通过工程实例验证所提出的方法．实例验证表明,基于连续复利的加工成本一公差模型更贴近现实,计算出的总成本更合理．     

隧道围岩收敛变形的改进GM(1,1)预测模型

为了有效提高隧道围岩变形的预测精度,对传统GM(1,1)预测模型进行了改进。改进模型通过对原始监测数据列优化重构,降低了量测误差、外界因素等噪声干扰造成的监测数据随机突变和离散性,提高了模型预测效果,并结合梅花山隧道典型监测断面对改进GM(1,1)预测模型进行了检验。研究结果表明:改进GM(1,1)预测模型增强了环境适应能力;预测结果与实际监测数据吻合程度明显提高,具有较好的实际工程应用推广价值。     

煤矿企业矿业权延迟期权定价模型的推广

对我国的矿业权延迟期权定价模型进行了改进,提出了当波动率为一次函数时,新的延迟期权定价模型,并通过实例对其进行了验证,实践证明改进后的模型计算出的数据更准确.     

瓦斯涌出量灰色预测法

通过对回采工作面瓦斯涌出量原始数据取自然对数为基础,建立改进的GM(1,1)模型.然后将其与马尔柯夫模型相结合,建立了改进的灰色马尔柯夫模型.利用现场实测数据比较改进的GM(1,1)、灰色马尔柯夫和改进的灰色马尔柯夫模型各自的拟合精度,结果表明,改进的灰色马尔柯夫模型是3个模型中预测精度最好的模型,结果正确可靠,有一定的普遍适用性.     

优化背景值的GM(1,1)

为了提高模型的拟合精度,提出了一种新的改进GM(1,1)模型.从优化GM(1,1)模型背景值的定义出发,推导出利用原始数据生成的背景值公式,将其与经过优化的初始条件结合,构造出改进的GM(1,1)模型.此模型将在很大程度上消除由于背景值的选取所产生的误差.对该模型进行数据模拟,通过与原模型中数据的比较、分析,验证出新的优化模型具有更好的模拟精度,说明该模型的有效性,可以将其应用于对其它数据的拟合预测.     

基于改进GAN的水力测功器轴承故障在线诊断方法

基于数据驱动的轴承故障诊断方法已成为轴承故障诊断领域研究的重点,但由于水力测功器轴承故障情况极少,导致基于数据驱动的轴承故障诊断准确率低。针对上述问题,本文提出了一种基于改进生成对抗神经网络（Generative Adversarial Networks）的水力测功器轴承故障在线诊断方法,首先对生GAN训练方法进行改进,用改进的GAN交替训练判别器和生成器学习原始数据的分布特性,建立了水力测功器轴承故障数据增强模型得到合成数据。然后结合原始数据和合成数据训练得到基于SVM的轴承故障诊断模型。最后采用该轴承故障诊断模型实现水力测功器轴承故障在线诊断。仿真结果表明,所提出的故障在线诊断方法通过改进GAN增强训练极大提升了轴承故障诊断的实时准确率,并具有抗噪声干扰性强的特点。