[Mo6O17(NAr)2]2-的光谱与[Mo6O19]2-类芳香性的研究

本文研究分析了六钼酸盐的2,6–二甲基苯胺的邻、对位二取代衍生物的UV/Vis、¹H-NMR和UV-Vis-NIR反射光谱。比较二者的光谱特征得出六钼酸盐的对位二取代衍生物中存在更大的π共轭离域体系。结合量子化学π共轭离域体系的计算结果成功地解释了二者的光谱特征的差别，从而在实验上证实这类前过渡金属的同多酸阴离子[M₆O₁₉]^n-(M=Mo和 W, n=2; M=V和Nb, n=8）中存在类芳香性。     

聚TPD电荷传输材料的制备与单层器件的电致发光

为了提高空穴传输材料TPD(三苯基二胺衍生物)的热稳定性和器件的寿命,用TPD通过Friedel-Crafts反应和二卤化合物进行缩聚,将TPD结构单元引入到聚合物的主链,得到了一系列具有电荷传输性能的新型电致发光聚合物.研究发现,所有聚合物的热稳定性均高于TPD,能带结构几乎没有发生改变,有的聚合物既能传输空穴,又能传输电子.考察了单层器件的发光性能.结果显示,器件最大亮度在17V时约为36 cd·m-2,最大发射为460nm.     

CDMA中干扰消除多用户检测器的研究

基于统计分析方法,导出了传统并行干扰消除检测器(PIC)、部分干扰消除检测器(P-PIC)和最小均方误差检测器(MV-PIC)的输出均值和方差. 结果表明:与传统PIC检测器比较,P-PIC检测器降低了软判决量的均值和方差的偏差;选择恰当的部分干扰消除系数,可以使MV-PIC的输出均值增大、方差减小、误码性能优于PIC检测器.     

基于灰云的改进白化模型及其在灰色决策中应用

针对传统的灰色决策中白化函数在处理复杂决策问题时的缺点,研究了基于灰云的改进的白化模型及其决策应用。首先概述了传统的白化模型及其缺点,提出了一种集成灰性和随机性的灰云模型,给出了灰云数字特征和正态灰云模型生成方法;然后给出了替代传统的白化函数的基于灰云的灰数白化模型;最后给出了基于正态灰云的灰数白化模型在灰色聚类决策中的应用,并通过实例验证了该方法的有效性。     

基于灰色变权聚类的国民经济动员能力综合评价

为了减少目前国民经济动员能力多指标综合评价过程中的主观性,在建立国民经济动员能力评价指标体系的基础上,依据灰色理论的原理,采用灰色变权聚类的方法对它进行综合评价.灰色变权聚类是一种新的计算各指标权重的方法,指标之间的权重在评价过程中会自动产生,不需要经过人为判断确定,能够减少评价过程中的主观因素,比使用层次分析法、模糊综合评价法等方法的结果要更加客观.结合算例,通过专家对各指标进行评估打分,根据评价的过程和结果,对有关单位动员能力水平进行判断,为其动员能力建设提供建议.     

灰色数列预测在我国税收预测中的应用

准确预测税收总量,对于有效地进行市场经济条件下的宏观调控有着重要的意义。定性分析了我国1992到1997年的税收数据,引入了均值生成算子对原始数据进行处理,建立了GM(1,1)模型,从而发现、掌握税收数据的变化规律,并对未来数据进行了定量预测。为了充分利用新信息,进一步提高预测精度,对数据进行了新陈代谢,再次建模预测。结果表明,用GM(1,1)模型对税收数据进行预测,不仅所需样本小、信息少,而且建模简单,具有很好的预测精度。     

基于混合多指标信息的聚类分析

针对具有实数值、区间数和自然语言等形式的混合多指标信息的聚类分析问题．基于传统的数值信息FCM聚类算法，提出了一种新的聚类分析算法。在该方法中。首先描述了具有混合多指标信息的聚类分析问题，提出了基于混合多指标信息的关于确定最优划分和最优聚类中心的两个定理。然后给出了基于混合多指标信息的FCM聚类算法的选代步骤。最后给出了一个算例。     

区域城镇化进程测度指标体系及评估模型研究

为了更好地把握河南省城镇化所处的阶段和水平,在对河南省城镇化建设现状进行分析的基础上,建立区域城镇化评估指标体系,给出了基于同异反的灰色聚类评估模型,对河南省及相关典型省市的城镇化进程进行测度比较,得出一些有益结论。表2,参17。     

空间聚类算法中的K值优化问题研究

在典型的空间聚类算法K-平均法和K-中心法中,K一般为用户事先确定的值,然而,实际中K值很难被精确地确定,往往表现为一个模糊的取值区间。在此提出距离代价函数的概念,建立了相应的数学模型并设计了一个新的K值优化算法,对空间聚类K值优化问题进行了初步的研究。     

基于多维伪F统计量的基因表达动态聚类分析方法研究

K-均值聚类分析算法是一种广泛应用于基因表达数据聚类分析中的迭代变换算法，它通过指定类别数K-基于给定的聚类目标函数，并采用迭代更新的方法，使得最终的聚类结果的目标函数值为极小值，达到较优的聚类效果。针对K-均值聚类分析算法存在参数依赖性强，且在整个聚类过程中类的数目无法改变的缺点，引入动态调整聚类个数的思想和多维伪F统计量，提出了一种基于多维伪F统计量的基因表迭动态K-均值聚类算法。实验结果表明该算法可以动态调整聚类个数，给出最佳聚类数目，从而获得较好的聚类质量．