对称场的基本自伴性

论述对称场的基本自伴性和频谱投射的局域对易性.从自由场的Borchers类构成对于任一算子的局域von Neumann环，论述了Borchers-Zimmermann限定与对称场的基本自伴性的关系，并讨论了关于解析矢量的2个定理及推论.     

有无1墨水点亚对数空间限定交替式下推自动机之间的关系

该文引入1墨水点2方向交替式下推自动机，它是1个具有额外能力的2方向交替式下推自动机，能够用1个墨水点在输入带上标记出最多1个单元格。对具有1个墨水点的和没有墨水点的亚对数空间限定交替式下推自动机之间的关系进行研究。实例证明了具有1个墨水点的亚对数空间限定交替式下推自动机的语言受理能力强于没有墨水点的亚对数空间限定交替式下推自动机。     

甘肃省人民医院儿科抗感染药物使用情况调查

采用限定日剂量和药物利用指数的方法分析药物使用的情况,结果表明甘肃省人民医院儿科抗感染药物在量的使用方面较为合理。     

模糊限定微分方程及解的表达形式

基于表现定理给出了一种新的模糊微分方程的定义，这种方程使得在传统意义下方程无解变得可解，并给出了方程解析解，同时也讨论了模糊限定微分方程定解问题的可表示性，得到了方程解可表示的判定条件。丰富了模糊微分方程理论研究的内容，为模糊微分方程的实际应用开辟了一个新的途径，更加完善了模糊分析研究的体系结构．     

沈阳居住小区宅间空间的景观设计

论述了宅间空间景观设计的重要性,分析了组成宅间空间的道路空间与绿化空间的设计重点及主要设计方法,并根据使用者的生理、心理特点对两部分空间的功能进行分类研究.指出在道路空间设计中,不仅要考虑其功能性,而且要考虑美观性;在绿化空间的设计中不仅要考虑植物种植密度,而且要考虑植物种植种类等.真正使各个居民小区各具特色,又能体现其整体风格而后主题,给住宅居民以美的感受.     

基于限定记忆随机加权扩展卡尔曼滤波的车辆状态估计

为了降低车辆状态估计过程中历史量测数据误差的影响,提出一种限定记忆随机加权扩展卡尔曼滤波(LMRWEKF)算法.首先,建立三自由度非线性车辆动力学模型;其次,将限定记忆滤波与扩展卡尔曼滤波融合,构成限定记忆扩展卡尔曼滤波;然后,依据随机加权理论,设计服从狄利克雷分布的加权系数来进一步提高滤波估计精度;最后,建立Cars...     

限定尺寸的无线电能传输线圈优化设计

为优化设计尺寸约束的无线电能传输系统线圈,提高系统传输效率,通过ANSYS软件对传输线圈进行建模仿真和实验验证的方法研究了双线圈串串拓扑结构的等效电路模型和线圈模型参数,得到了在尺寸约束条件下优化平面螺旋线圈的主要影响因素,然后以品质因数为衡量标准,利用ANSYS软件对传输线圈部分进行研究和设计,找到尺寸约束下线圈的最佳缠绕方式,最后根据理论和仿真的优化结果绕制线圈,并通过实验验证了理论研究和设计的可行性.结果表明:优化线圈组经过实验相比于两个对照线圈组传输效率由0.85和0.87提高到了0.97,分别提升了14.1％和11.4％.可见在尺寸约束的条件下根据理论和仿真的优化结果绕制的线圈能有效提升系统的传输性能.     

能够表示缺省知识的模糊推理算法(Ⅰ)

本文在文献[1]提出的理论基础上,利用J.E.Baldwin的真值限定概念,提出了一组在离散隶属函数下的能够表示缺省知识的模糊推理算法。     

基于阴阳调和的模糊神经网络

针对传统的基于最小均方差或最大后验概率的学习算法不能得到最优解的实际情况,提出将贝叶斯阴阳(Bayesian Yin-Yang, BYY)学习算法引入模糊小脑模型关联控制器(Cerebellar Model Articulation Controller, CMAC)来确定最优模糊集的方法,并利用真值限定(Truth Value Restriction, TVR)推理策略推导出规则权值的真值.BYY受著名的中国古代阴阳哲学理论启发,认为宇宙中的任何事物都是阴和阳对立的统一体,当阴阳取得调和时,则达到完美.模糊规则集通过BYY系统地优化,使其具有更高的泛化能力;与原始的CMAC相比,它有效地减少了存储需求,并提供直觉模糊逻辑推理,具有清晰的语意规则.产品需求预测实验结果表明:BYY结合TVR应用于模糊神经网络,改进了CMAC模型,预测方法优于其他代表性的神经网络模型,所求模糊集与训练数据达到阴阳调和,得到最优解.     

基于多普勒辅助和门限定阶的LMMSE信道估计算法

基于门限定阶的LMMSE信道估计方法在高速时变环境下均方误差(MSE)较大,因此本文提出一种基于多普勒辅助和门限定阶的LMMSE信道估计算法.该方法将一种多普勒辅助的插值方法应用到基于门限定阶的LMMSE信道估计算法中,以此来降低多普勒频移对信道估计的影响,减小了MSE且并不明显增加运算量.仿真实验表明,在移动台速度达到300 km/h,信噪比为10时,本文算法比自适应定阶的MMSE算法的MSE减小26.5%;当移动台速度迭到300 km/h,误码率性能为10~(-2)时,本文算法与自适应定阶的MMSE信道估计算法相比输入信噪比有1dB的改善.