基于小波神经网络的输电线路故障检测

在分析了小波函数时频特性和人工神经网络学习能力和算法鲁棒性的基础上，提出了一个利用小波神经网络检测电力系统输电线路故障的方法。理论分析和基于EMTP仿真测试结果表明，该小波神经网络故障检测模型和算法是有效的，与传统的人工神经网络相比，具有收敛速度快，鲁棒性强的特点。     

基于小波模糊神经网络的陀螺仪故障诊断技术

为了提高陀螺仪故障检测灵敏度，分析了陀螺漂移特性，指出随机漂移是影响陀螺仪精度的主要漂移误差，也是影响性能可靠性的主要因素．针对此，提出了一种小波模糊神经网络故障诊断模型．此模型运用串联方式将小波分析、模糊逻辑和神经网络融合在一起，充分发挥它们各自的优点，并对陀螺仪实测数据仿真．仿真结果表明，采用小波分析提取陀螺的常值漂移，简单有效；运用神经网络对陀螺的误差和故障建模，使故障诊断具有自适应、自学习的能力，并互增强了故障诊断的容错能力；将模糊逻辑用于判决中，使判决结果更加可靠．     

基于磁盘阵列的双机容错技术

阐述了实现双机容错的关键技术和双机容错的两种模式 ,并通过介绍一个基于PC服务器双机容错技术的典型应用使读者更进一步了解这一技术 .     

基于贝叶斯分类的分布式网络故障诊断模型

该文提出了一个基于Agent的分布式网络故障诊断系统模型框架，该模型对贝叶斯分类理论进行了推广。模型将先验知识和观察数据结合起来，从而大大改进了系统的诊断性能。模型采用一定的状态检查和验证策略，保证了Agent的自身安全和通信安全。Agent之间各自独立，相互协作，合作完成诊断任务。该模型与特定的系统应用环境无关。因此，该文提供了一个通用的网络故障诊断系统框架。     

基于层次分析模糊特征融合的目标识别

提出了基于层次分析法模糊特征融合的目标识别，给出了确定多因素属性特征参量相对重要性的量化关系和综合模糊推理识别的权重向量求解方法，利用综合模糊评判模型进行辐射源的属性判决识别。通过计算机仿真试验，证实了该方法的有效性。     

关于Pro/E2001用非闭合截面创建实体特征的探讨

文章探讨了Pro/E用非闭合截面创建实体特征的几种特定情况,通过实例介绍了创建这些实体特征的具体工作步骤,指明了不同特定情况用非闭合截面创建实体特征的本质区别以及注意事项。     

基于特征频率功率谱方差的故障实时检测

针对火力发电厂湿法除灰系统中柱塞泵的泄露问题,介绍了频域和时域相结合检测故障的方法.文中对比了声音样本的波形特点,利用加窗傅立叶变换分析了时域短时能量和频域短时自相关函数、功率谱函数,提取了声音样本的频率特征量,证明了利用特征频率点附近功率谱函数方差值检测故障的可行性,并提供了利用工程简化实现多路信号实时检测的方案.     

论马克思主义中国化

马克思主义中国化是马克思主义自身发展的本质要求，是中国社会经济、政治和文化发展的必然选择。马克思主义中国化迄今为止经历了三个历史阶段，形成了三大理论成果。马克思主义中国化具有鲜明的时代特征，具有伟大的历史意义。     

一种基于轮廓特征的图像拼接算法设计与实现

提出了一种新的基于轮廓特征的图像拼接算法。在特征提取阶段 ,对卷积图进行增强 ,并用区域增长方法进行辅助校正 ,能改善轮廓提取效果 ;在特征表示方面 ,用形状签名代替链码来描述轮廓 ,从而提高了计算速度 ,降低了由噪声干扰和镜头形变造成的影响。实验结果表明 ,该算法在速度上优于基于链码的配准算法 ,准确率高 ,并且可以适用于未经过几何形变校正的图像的配准与拼接。     

一种支持向量回归中超参数自适应方法

在贝叶斯框架下支持向量回归SVR可视为最大化后验MAP回归函数估计的扩展.贝叶斯方法可用来实现模型中超参数的自适应,同时保持SVR稀疏性和凸二次规划的优点.在对SVR的MAP解做Laplace近似获得关于超参数的SVR模型中证据的平滑表达式,使用基于梯度的优化法可导出使证据最大化的最优超参数.通过引入ARD参数到高斯协方差函数中,可进行输入属性的相关性分析和特征选择.给出了在人工和实际回归问题上的应用及其他方法的对比分析.