基于可能性理论的柴油机故障诊断方法

本文提出了基于可能性测度的柴油机故障诊断方法.与概率测度相比,可能性测度更为适合,计算更为简单,在故障诊断中有着广泛的适用性。     

考虑摩擦时机构力分析的简化线性方程解法

考虑摩擦时机构力分析是一个求解非线性方程组的问题。目前常用的三种解法都属于迭代法,求解速度慢,而且对高级机构求解困难。本文建立了一种无须迭代的简化线性方程解法。这种方法比通常的迭代法收敛速度提高3—10倍。算例结果表明,采用本文解法所得结果具有相当高的精度,最大相对误差只有0.84％。     

关于素性半群

引进素性半群（ｐｒｉｍａｌｓｅｍｉｇｒｏｕｐ）的概念，所谓素性半群，是指其中的素理想集构成一个全序集的半群，给出一个半群Ｓ为素性半群的充要条件是其中任意两个Ｓ的素理想Ａ及Ｂ的交为Ａ∪Ｂ的素理想，并且讨论了一些素理想的有关性质。     

关于中心指数是2的环

本文首先定义了环的中心指数的概念,然后特别讨论了中心指数是2的一些环。     

软件补偿方法在测温智能仪表中的应用

软件补偿方法具有效果好、精确度高、成本低的优点。介绍了在研制多点巡回检测仪中采用的几种软件补偿方法：前向通道特性补偿使放大器等元件不因外界条件的变化而受到任何影响；引线电阻的补偿可实现引线电阻对系统无任何影响；热电阻、热电偶的非线性度补偿效果明显，节省开销。     

再议网络图的逻辑同构变换

图对同一个逻辑问题可有不同的表达方式，在必要时需进行逻辑同构变换＾［１］。本文对“节点型网络向箭线型网络的逻辑风构变换”的研究进行了补充，增加了三种情况的图开有子模，进一步谁了逐节生长法的通用性。同时，提出了箭线型网络向节点型网络逆向变换的算法；逐线收缩法。     

基于图像分割应用于临床上检测HP的一种快速算法

研究了利用图像分割技术,去辨别染色后的胃部切片是否有HP(Helicobacter Pylori幽门螺旋菌),并给出了一种二维直方图与FCM(Fuzzy Clustering模糊聚类)相混合的图像分割方法.运用色彩特征抽取技术,可以更加精确和快捷地识别HP.     

言语交际中的模糊语言及其语用分析

借助题旨情境，模糊语言在言语交际中十分活跃，语用灵活，可使言语表达更加有效、更加睿智、更加委婉、更加灵活。应结合语境并随语随文来剖析其表象，阐释其语义，体会其言外之意和弦外之乐。     

A data model for regions with indeterminate boundaries

Most of spatial phenomena like natural vegetation units and land use areas constantly change over time and have uncertainty spatial extents. Till now, a considerable number of data models have been proposed for spatial objects with sharp boundaries as well as with indeterminate boundaries. However, they mainly concern space and time or space and fuzziness and not yet integrate them into a single unified framework. This paper introduces a formal definition of the conceptual fuzzy spatiotemporal data model, called FSTDM for fuzzy regions based on fuzzy set theory. We also contribute a method of manipulating queries with the presence of both temporal predicate and fuzzy spatial predicate in the condition clause efficiently. We then implement a prototype system.Through the experimental results, we prove that our work can be used to build a specialized system such as GIS, spatial database, and so on.     

一个广义Rough集模型及其性质

在传统Rough集理论基础上建立了一个广义Rough集模型，并研究了它的有关性质。