实时系统开发与PEARL语言

本文讨论了实时系统的特征、开发方法、设计工具、实现手段工具等开发过程中的主要问题,论述了实时系统开发语言PEARL及该语言的对实时系统的主要支持.     

论美国反垄断措施及其借鉴意义

美国是世界上反垄断措施实施最为严厉的国家,有着极为丰富的反垄断经验。分析美国反垄断的理论基础与实践做法,可以促进我国电信、电力等行业竞争与反垄断,也可以为我国制订《反垄断法》等法律法规提供理论和实践借鉴。     

利用有限元法进行塔机起重臂的动态分析

根据塔机起重臂的实际结构 ,建立双弹簧悬吊超静定简支梁的力学模型 ,进行动态分析 ,并以TC80型塔式起重机为例 ,利用有限元方法求解 ,引入梁单元和边界单元 ,得到塔机起重臂的多阶固有频率和主振型 ,其结果对于塔机的动态响应分析具有实际意义     

感应熔敷WC/Ni基复合涂层的组织和性能

采用高频感应熔敷技术，以Ni60A自熔合金粉末、微纳米碳化钨粉末为原料，在16Mn钢表面制备出以微纳米WC颗粒为增强相的Ni基金属陶瓷涂层，并测试了涂层的显微硬度。利用磨擦磨损试验机，以45#钢为对磨偶件，评价了涂层的滑动干磨擦性能。实验结果表明：涂层的硬度为890～910,磨擦系数为0．3-0．4，耐磨性比16Mn钢提高4倍以上。     

R ＆ D STRATEGIC INVESTMENT IN AN ASYMMETRICAL CASE

This article analyzes R ＆ D investment decisions in an asymmetrical case. The investment decisions share three important characteristics. First, the investment is completely irreversible. Second, there are two kinds of uncertainties over the future returns from the investment and over technology in R ＆ D process, respectively. Third, there is strategic competition in the asymmetrical case. This article presents the optimal investment threshold values and the optimal investment rule of high-efficient firm （leader）, and shows that the investment threshold values are reduced by competition of two firms. Finally, the mixed investment strategies for two firms, the probability that each firm separately exercises the option to invest, and the probability that two firms simultaneously exercise the option are given in the paper.     

用DDM实现分布式三维虚拟环境

介绍了HLA中数据分发管理(DDM)的过滤原理;研究分析了目前几种实现DDM过滤机制的方法及其存在的问题,并提出一种简单易行的DDM实现策略,以实现三维虚拟环境的分布式,来提高它的响应速度.     

国民经济动员中医护人员组成形式数据建模

提出一种医护人员在国民经济动员中组合形式的解决方案，并由此建立数据模型。用UML对已建立的模型进行描述并加以改进，便于系统的实现。     

多媒体数据库管理的数据表示模型与融合

通过定义角色、虚拟角色、观点和虚拟观点,解决了多媒体信息的格式不同给用户造成的使用不便,同时也较好地解决了多媒体数据融合的技术关键。角色和观点掩饰了所有由信息和日常所需的格式的复杂性,利用角色和观点来支撑多媒体对象的动态扩展,致使多媒体制造者能够很容易地在运行时延伸对象的使用。     

自主机器人人工进化方法研究

在介绍人工进化研究状况的基础上 ,着重阐述了进化机器人学的关键问题 :基本概念、进化技术、进化计算和实验研究方法等 ,探索了进化机器人学未来的研究趋势及所面临的挑战 .     

Hybrid SVM／HMM Method for Face Recognition

A face recognition system based on Support Vector Machine(SVM) and Hidden Markov Model (HMM) has been proposed. The powerful discriminative ability of SVM is combined with the temporal modeling ability of HMM. The output of SVM is moderated to be probability output, which replaces the Mixture of Gauss (MOG) in HMM. Wavelet transformation is used to extract observation vector, which reduces the data dimension and improves the robustness.The hybrid system is compared with pure HMM face recognition method based on ORL face database and Yale face database. Experiments results show that the hybrid method has better performance.