桥本病合并甲状腺功能亢进临床分析

为探讨桥本病合并甲状腺功能亢进的临床特征及其诊断、治疗、预后，对1985～2002年间收治的桥本病176例进行回顾性分析。结果表明，桥本病合并甲状腺功能亢进的发病率为5．1％，桥本病一过性甲状腺功能亢进的发病率16．5％，手术治疗24例，低功5例，提示临床医师应重视桥本病、桥本病一过性甲状腺功能亢进及合并甲状腺功能亢进疾病的认识。诊断性用药、细针穿刺活检、T3、T4及吸碘率的测定对于明确诊断有重要意义，术中直视观察有助于甲状腺功能低下的预防，对一些一过性功能亢进而有呼吸道压迫症状的病人，术中尽量保留正常的甲状腺组织。     

一类(0,p(D))三角插值多项式的逼近和饱和

研究了一类(0,p(D))三角插值算子的逼近和饱和问题，确定了饱和类和饱和阶．     

激光皮肤治疗技术研究

利用激光对病损组织进行修复的皮肤整形过程,激光对皮肤的治疗,不仅可治愈各种胎记,也能治疗雀斑、纹身、眼眉色斑及鲜红斑痣等多种皮肤病,可为不同年龄的患者,包括老年人与婴儿作治疗.能够解决色素增生类和血管类皮肤病,改善或恢复先天造成的容貌和外表缺陷.激光对皮肤的治疗技术与传统的疗法相比具有出血少、痛苦小、手术质量高、手术时间短、疤痕少和复发率少等优点,是一种科学、快速、安全有效的美容方法.     

范例推理中范例自动获取的数据挖掘技术

范例推理作为基于规则推理技术的一个重要补充，已受到人工智能研究 人员的普遍关注，在范例推理中，也有许多相应的知识，它主要包括：范例库、修正知识库，索引模式，相似性判断标准等，这些知识的获取也存在一定的瓶颈问题，通过在范例推理中引入数据挖掘技术，可望部分解决其知识获取的自动化问题，提高智能系统的整体性能，本文着重讨论了在范例推理中使用数据挖掘技术的必要性，提出了二上自动获取范例库的思想与算法，并应用于一个实际的系统之中，实际结果表明，这种思路大大提高了智能系统的开发周期与系统的运行效率。     

钻孔煤粉量变化规律在区段煤柱合理参数确定中的应用

通过对钻孔煤粉量变化规律与支承压力分布关系的研究，论证了可以利用钻孔煤粉量变化来推测支承压力分布规律。实测得到了平煤集团十三矿大倾角综放工作面区段煤柱侧向支承压力分布规律，为合理区段煤柱留设尺寸确定提供了基础依据。     

线性规划模型解的判定

从线性规划模型解的存在性分析，线性规划模型存在“有解”和“无解”两种情况．“有解”指有最优解，即有可能存在唯一最优解也有可能存在无穷多最优解；“无解”即无可行解或存在无界解(无最优解)．唯一最优解、无穷多最优解、无可行解和无界解的判定是线性规划模型求解过程的主要组成部分．     

基于OpenGL仿真的中药智能配药系统运动优化

为了运用现代计算机控制技术改进传统手工操作的中药配药方式，开发出了中药智能配药系统．提出了一种能快速、有效地确定配药系统控制策略的方法：利用模块化结构建立系统配药的仿真模型，同时运用OPenGL技术使该模型可视化，基于此模型分析适用于该系统的控制算法并最终确定一种较优的控制策略．运用此方法，给出了一种适用于中药智能配药系统的控制优化算法——有限动态规划法．它综合考虑了动态规划法术取最优解及其时间、空间复杂度随问题规模大小变化的特点，能够在有效控制算法膨胀的前提下，求出系统取药的优化路径，同时讨论了其优化路径与理论最优路径的关系．     

基于回收的磨损尺寸胀修恢复技术

提出一种基于回收的磨损尺寸胀修恢复技术，并分析了胀修恢复后零件的残余应力分布．根据理想弹塑性厚壁圆筒理论，在零件的原始设计中预留胀修恢复几何结构，当某些贵重零件的外径关键尺寸因磨损而失效后，通过胀修恢复技术把它胀大到预定值，使之恢复到设计公差范围内．胀修恢复技术具有成本低、无污染、劳动强度小、不改变零件的表面形貌等优点，同时延长零件的使用寿命并降低零件的使用成本．     

结构时变模态参数辨识的时频分析方法

应用线性和二次时频变换方法，即短时傅里叶变换和魏格纳—维尔分布，进行了时变结构模态参数的辨识．通过对刚度突变和刚度连续变化的单自由度系统时变参数辨识的仿真，论述了两种时频辨识方法的特点．仿真结果表明，时频变换辨识方法是辨识时变模态参数的有效工具，而且魏格纳—维尔分布二次时频表示能得到比基于短时傅里叶变换的谱图更好的辨识结果．     

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．