基于聚类分析的科技三项费用投入评价与分析

文章根据科技三项费用投入现状和变化趋势，运用系统聚类分析的理论和方法，提出了安徽省科技三项费用投入评价模型，对“八五”以来，安徽省科技三项费用投入情况进行了分析。在此基础上，应用这个模型，对实例进行了聚类分析和评价。结果表明，这种评价方法是合理的。     

工程制图教学中CAD的融合

我国高职院校的任务是培养高素质技能型人才,针对这一任务许多课程传统的教学模式应进行改革,工科院校中《工程制图》作为非常重要的技术基础课程的改革迫在眉睫,在传统的利用模型、挂图的教学模式中有机的运用CAD教学手段就显得尤为重要。     

关于规范高校资产营理的理性思考

高校角色的转变迫切要求高校资产管理科学化、规范化.规范高校资产管理必须纠正重钱不重物、重保管轻使用以及传统的条块分割观念.进行观念更新,规范国有资产管理机构,理顺管理职能,加强制度建设,建立全新的国有资产管理机制.对国有资产的形成、保管、使用、内部调剂、报废等环节进行必要的规范.同时加强对经营性资产、无形资产的管理.     

学生参与校园网建设的设想与实现

介绍中山大学学生参加校园网建设与管理的思路及组织模式.学生参与,可以加深对网络基本结构情况和网络基础知识的理解,培养扎实的工作作风和增强组织管理协调能力;让学生"自我设计,自我发展,自我管理,自我约束".     

油层微型构造影响油井生产机理研究

对微型构造的定义、成因、分类作了简要论述。提出“注入水油水界面”的概念,指出在油层内部油井水淹停产是由于此“界面”上升至油层顶面所引起。对微型构造影响油井生产的机理作了论证,通过数学公式推导,证明在通常条件下,正微井控制油层面积大于负微井,油水重力分异作用对正微井有利。引用莱弗里特方程证明正微井在注水开发中处于向上驱油的有利条件,而负微井则处于向下驱油的不利条件,还有部分低部位油向高部位运移。因此,正微井生产普遍比负微井好。     

一种高分辨率频谱特征提取方法的研究

本文着重研究基于高分辨率雷达视频回波的目标特征提取问题。提出了基于ＡＲ模型动态地获取目标极点信息,利用获取的目标极点信息对线性调频变换进行初始参数的设置,雷达视频回波经基于此参数线性调频变换获得高分辨率频谱特征的新方法,并用这种方法对实地录取的地面目标视频回波数据进行处理提取高分辨率频谱特征。最后,利用所构造可分性测度计算了该模式特征的可分性测度值并与付里叶谱特征的可分性测度值比较,证明本文提出的方法具有更好的可分性,是一种良好的高分辨率目标频谱特征提取方法。     

基于概率神经网络的产品质量预测方法研究

对通过正交试验法采集样本数据、采用概率神经网络（PNN）对产品质量进行预测的方法进行研究．并将预测结果与反向传播神经网络（BP）预测结果进行比较。结果表明，在利用正交试验法采集的训练样本数据分别训练PNN和BP网络后发现，概率神经网络的预测准确度远远大于反向传播神经网络，显示了概率神经网络在模式识别领域的优势。     

面向数字化校园的学位和研究生教育信息系统

随着信息技术的发展,各高等学校的教育模式和管理模式正在朝信息化方向改革,以校园网和Internet为平台,逐步进行数字化校园建设成为必然.文章介绍了数字化校园的内涵和建设内容,通过数字化校园建设中的学位和研究生教育信息系统开发实例,探索数字化校园建设中的核心内容--校园综合信息系统的开发思路和实现技术.     

小波神经网络的毫米波雷达目标一维距离像识别

将小波变换和反向传播神经网络理论结合，设计一种小波神经网络结构。由于小波变换在时间和频率空间所具有良好的定位特性，使小波神经网络可对输入输出数据进行多分辨的学习训练。介绍神经网络的数学框架和该网络的学习算法。根据毫米法频率步进雷达目标一维距离像所给出的信息，将所提出的小波神经网络用于3种实际雷达目标的识别。实验结果表明，小波神经网络收敛速度快、识别率高。     

基于数据挖掘的银行业客户关系管理体系结构

面对入世带来的挑战,我国银行必须提高其核心竞争力,而客户关系管理正是提高企业核心竞争力的最好手段。文章论述了银行客户关系管理系统的总体架构和数据仓库及数据挖掘在银行业客户关系管理中的应用,旨在更好地提高银行的竞争力,把客户看作银行资源的一部分,最大限度地获取利润。