基于模糊聚类模型的葡萄酒分类

应用模糊聚类分析的思想和方法,综合考虑酿酒葡萄的各项理化指标,建立了葡萄酒分类的数学模型。一方面,通过对理化指标的相关性分析进行属性约简,刻画了理化指标之间的内在联系;另一方面,在属性约简的基础上对每个属性进行加权,经实验验证两方面均可以优化模糊聚类分析模型对葡萄酒质量的分类效果。     

基于MMAS的MIMO-OFDM系统上行多用户检测

在多输入多输出-正交频分复用(multiple input multiple output-orthogonal frequency division multiplexing,MIMO-OFDM)系统上行多用户检测(multi-user detection,MUD)中,针对基本蚁群算法(ant colony optimization,ACO)在搜索过程中易出现过早停滞及收敛于局部最优解等问题,提出一种基于最大最小蚁群系统(max-min ant system,MMAS)的MUD新算法.该算法在蚁群每次循环结束后,仅处于最优路径上的单只蚂蚁释放信息素;同时,通过限制每条路径上信息素的取值范围,避免路径间信息素的差值过大,从而使蚂蚁在每次循环时尽可能地选择不同的路径,提高算法的搜索能力.仿真结果表明,MMAS算法能够有效降低蚁群陷入局部最优解的概率,进而提高了检测性能;同时,随用户数的增加,该算法的计算复杂度却远低于最大似然(maximum likelihood,ML)检测算法,因此,该算法能够在检测性能与计算复杂度之间取得较好的折中.     

IMM迭代无迹Kalman粒子滤波目标跟踪算法

针对传统交互式多模型(interactive multiple model,IMM)算法跟踪机动式再入目标精度差和实时性不高的问题,提出一种交互式多模型迭代无迹Kalman粒子滤波算法.该算法在多模型滤波过程中采用改进的粒子滤波算法,通过迭代无迹Kalman滤波融入最新观测信息,进而生成粒子滤波的重要性密度分布,从而提高采样质量,改善滤波算法性能.仿真结果表明,提出的算法相对于交互式多模型粒子滤波算法具有更好的跟踪效果.该算法对提高跟踪机动式再入目标的精度与实时能力具有一定的理论意义.     

安全禁止标志识别率与标志特征关系研究

为提高安全标志有效性,需要对安全标志五维特征与标志识别率关系进行研究。选取50名安徽工程大学在校学生为试验对象,40个禁止安全标志为试验材料,研究安全标志的五维特征与标志识别率的关系,建立安全标志识别率与标志五维特征的多元线性回归方程模型。结果表明:标志的熟悉性对标志识别率影响最大,其后依次为简明性、具体性、语义相关性、明确性。此外,回归模型中,常数项为正值,说明仍有其他因素影响标志识别率,有待进一步研究发现。     

脉冲中子法检测煤的全水分

给出了利用脉冲中子发生器产生的快中子的非弹性散射[n,n′γ]反应和热中子的俘获[n,γ]反应,对煤的全水分进行分析的原理和方法.采用BGO(锗酸铋)探头作为γ射线探测器,通过多元回归分析方法,较好地解决了元素间的干扰问题.用脉冲中子法测得的全水分分析值与化验值的偏差不超过0.5%.     

一种实用的四相混沌扩频序列

以改进型的Logistic-Map为基础,采用迭代法生成四相混沌序列.讨论了序列的敏感性、遍历性、抗噪性、自相关和互相关等特性,并对混沌CDMA直扩多用户系统多址干扰进行了分析与仿真.结果表明,四相混沌序列与二相混沌序列相比,具有周期多,复杂度高,抗干扰能力强等特征,更适合充当扩频通信中的扩频序列.     

双目标代价函数自适应均衡算法

为了实现有效的高速通信,色散信道必然引入符号间干扰,克服干扰的有效技术就是均衡。为此,提出了一 个双目标代价函数,不同于以前的单目标代价函数,并给出了其实现算法和仿真结果,通过性能比较可以看出建议 的准则和算法是有效的。     

Extracting multiple layers from data having graph structures

Much data such as geometric image data and drawings have graph structures. Such data are called graph structured data. In order to manage efficiently such graph structured data, we need to analyze and abstract graph structures of such data. The purpose of this paper is to find knowledge representations which indicate plural abstractions of graph structured data. Firstly, we introduce a term graph as a graph pattern having structural variables,and a substitution over term graphs which is graph rewriting system. Next,for a graph G,we define a multiple layer (g,（θ1, …,θk)) of G as a pair of a term graph g and a list of 4 substitutionsθ1, …,θk such that G can be obtained from g by applying substitutions θ1, …,θk to g. In the same way,for a set S of graphs, we also define a multiple layer for Sas a pair (D,@) of a set 5 of term graphs and a list 6 of substitutions. Secondly,for a graph G and a set S of graphs,we present effective algorithms for extracting minimal multiple layers of G and S which give us stratifying abstractions of G and S,respectively. Finally,we report experimental results obtained by applying our algorithms to both artificial data and drawings of power plants which are real world data.     

一种新型多元均相时间分辨荧光免疫分析方法的建立

制备出具有光学特异性的3种不同颜色量子点纳米微球和铽螯合物，分别与CEA、AFP和HBsAg的两株抗体偶联，采用双抗体夹心法模式，充分利用两株抗体与抗原的相互作用，通过采集不同量子点发出的荧光信号，根据其信号的强弱判定标记在量子点纳米微球上的抗体结合的抗原的量，从而实现多元待分析物的定性定量分析．结果表明，量子点的荧光信号与CEA、AFP和HBsAg抗原浓度呈线性关系，其函数分别为：lgY-2．79173＋0．915841gX（R-0．99808）、lgY-3．69543＋0．456441gX（R=0．99848）和lgY-4．12898＋0．409451gX（R=0．99845），分析灵敏度分别为：0．44、0．24和0．02ng／mL．     

应用多元智能理论 促进中等职业学校学生发展

应用多元智能理论,提出中等职业教育的发展策略,对促进中职学生发展有一定的积极意义。