基于特征矩阵的决策表约简研究

决策表属性约简是粗集分析的重要内容 .最优属性约简是 NP困难问题 ,目前出现的启发式算法多是以决策表的核为起点 .但对于大型决策表 ,核一般计算量大 ,影响了整个算法的效率 .为此提出了一种分析决策表的属性约简算法 ,它不仅不依赖于核 ,反而为核提供了一种有效的计算方法 .其次 ,对人们容易忽略的含噪声决策表的属性约简也进行了分析 .     

遗传算法在决策表连续属性离散化中的应用研究

连续属性的离散化是压缩数据和简化分析的重要手段 ,也是模式识别、机器学习和粗集分析等领域研究的难点 .目前已出现多种离散方法 ,存在的主要问题是对离散效果影响较大的侯选分割点集选择带有较强的主观性 .最优离散化是 NP-困难问题 ,大多数离散化算法采用的启发式也难以得到较满意的离散效果 .基于粗集理论 ,探讨了上述问题 ,把分割点的优选问题转化为 0 -1整数规划 ,并提出一种用实数编码的遗传算法来计算最优分割点集.     

梅涅劳（Menelaus）定理的推广及其应用

将梅涅劳定理推广到三角形内线段之比，并举例应用于解有关三角形内线段之比的中学数学竞赛题．     

刀具磨损的人工神经网络估计

难以对刀具磨损进行较准确的监测与界定是目前国内外自动化加工中一个急待解决的课题。本文利用优化理论对ＢＰ网络的缺陷进行了分析，提出动态步长法等优化方法，并结合选择了对刀具状态较敏感而对加工条件变化稳定性的相对切削力比值作为特征量，将其方向用于刀具磨损量的估计，实验证明，采用的方法是正确的、有效的、可行的，可以广泛应用于工程技术领域。     

刀具磨损监测的神经网络实践

监测刀具磨损是自动化加工的一个很重要的研究课题，人工神经网络的出现，为刀具磨损的在线监测开创了广阔的前景，但在应用时出现了易被忽略的问题，例如常用的ＢＰ网络存在着收敛速度慢、易陷入局部极小点等缺陷。该文利用优化理论对ＢＰ网络缺陷进行分析，提出相应的改进措施，即神经网络分解算法，并用于刀具磨损量的估计，实验证明采用的方法是正确的。     

工作流过程模型研究

工作流过程模型是整个工作流管理系统的基础,模型描述能力的强弱决定了系统所支持应用的范围以及系统的灵活度.近年来随着工作流技术应用的发展,对工作流过程模型的研究也就得到普遍重视.文中介绍了工作流过程模型的概念本质,然后对工作流的研究现状进行综述,主要包括工作流过程模型理论基础、工作流过程模型的不足等,最后指出了工作流过程模型的发展趋势.     

基于软件工程与多模块的工业图像在线处理系统

为了提高工业图像处理效率,通过开发一站式软件系统,设计了一种基于软件工程与多模块的工业图像在线处理系统。首先,开发一个基于图像帧文件联合存储的图像制式合并模块,将数百图像帧合并为一个便于传输和管理的大文件。然后,设计一种基于人机交互的图像浏览模块,实现图像特征标注与浏览。随后,结合线程机制与百度云OSS,开发上传模块,达到远程存储与分析的目的,并将图像分析模块与图文报告模块融合,自动给出工业图像分析结果。最后,基于QTcreator开发平台与QT语言编程来实现各个模块的功能。测试结果显示:与单一模块的图像处理系统相比,所提系统具有更好的在线处理性能,具备更高的作业稳定时间。     

2-氯-9-羟基芴-9-甲酸及其甲酯的合成

以9－羟基芴－9－甲酸为原料合成了2－氯－9－羟基芴－9－甲酸及其甲酯，用元素分析仪，IR和1HNMR确证了结构，研究了反应条件．     

基于稀疏保持拉普拉斯判别分析的特征提取算法

针对稀疏保持投影算法在特征提取过程中无监督和l1范数优化计算量较大的问题,提出一种基于稀疏保持拉普拉斯判别分析的快速特征提取算法.首先通过逐类主元分析(PCA)构造级联字典,并基于该字典通过最小二乘法快速学习稀疏保持结构;其次利用学习到的稀疏表示结构正则化拉普拉斯判别项达到既考虑判别效率又保持稀疏表示结构的目的;所提算法最终转化为一个求解广义特征值问题.在公共人脸数据库(Yale,ORL和扩展Yale B)的测试结果验证了该方法的可行性和有效性.     

"新潮后小说"的叙事与价值

以先锋小说、新写实小说和新历史小说为代表的20世纪80年代中期以后出现的"新潮后"小说潮流,在文学精神和叙述方式上发生的变异,深刻地改变着20世纪90年代的文学面貌.它们以革新小说叙事方式以及书写对人生的彻底绝望为内在追求,无论在现实还是在历史题材中,都没有能在文学精神上创造出一种超越性的价值取向.文学发展的多元化局面,其实包含着严重的精神滑坡现象.作家只有站在真和善的立场上,重返人的价值关怀,才能真正突破目前的价值迷惘,为文学的当下写作和历史叙事找到一个新的起点.