图书馆学理论研究之知识说概述

20世纪的最后20年,知识的重要性渐成社会共识,图书馆学的研究重点也逐渐从对文献载体的收藏管理转为对知识内容的组织服务。在当今的知识经济社会中,知识已经被公认为是一种能产生价值的重要资源,而且越来越被人们所重视,那么,作为储存,整理,加工,传播知识的图书馆,更应注重对知识的处理。关于图书馆学的研究对象这一问题的研究与探讨,＂知识说＂应该被给与一定的关注!     

P-集合副集与它的性质定理

 P-集合是由内P-集合与外P-集合构成的集合对,它具有动态特性。在P-集合的基础上,给出P-集合副集、P-集合副集的(σ,τ)-生成概念与结构,讨论了P-集合副集之间、P-集合副集的(σ,τ) 生成之间的关系,得到P-集合副集的生成定理与不可辨识定理。     

基于P-集合的动态信息辨识

利用F-动态信息和F-动态信息的概念,给出F-动态信息和F珚-动态信息的生成,最后给出F-动态信息的状态辨识及其在计算机网络智能图像检测识别系统中的应用。     

矿井瓦斯监测点优化选址

解决依据现行煤矿安全规程及相关规范布置的瓦斯监测点存在空间分布不均的问题.提出兼顾监测覆盖范围和瓦斯安全关注点的瓦斯传感器布置方式;以节点间风流流经时间为监测等级,依据相关规程规范布置的监测点为必选布置点,以风网节点为增设瓦斯传感器的备选布置点,借助图论和集合覆盖理论建立了监测点优化选址模型;运用蚁群算法对模型进行优化求解,设计了针对问题特性的启发信息策略和当前解集及禁忌表的初始值;将模型应用于某实际矿井风网算例,得到不同监测有效级下需增设的监测点数量和位置等信息.研究结果表明:蚁群算法快速优化求解到的布点方案更符合工程实际情况.     

码书分类重排矢量量化方法及其应用

矢量量化可有效降低语音编码速率,但目前已有的多级分裂矢量量化、转换分类分裂矢量量化方法等都存在存储需求、计算复杂度以及解码语音质量等不能达到良好折衷的缺陷。该文提出了一种码书分类重排矢量量化方法。该方法通过将设计好的码书进行分类重排以降低码书搜索范围。并将该方法与多级分裂矢量量化结合,提出了码书分类重排多级分裂矢量量化方法。在量化比特及码书大小不变的前提下,实验结果表明:该方法可达到透明量化效果,量化时的计算复杂度最大降幅可达到多级分裂矢量量化方法的90.24%。     

超宽带系统中盲自适应降秩接收机

针对超宽带系统中的多址干扰和码间干扰问题,提出了一种低复杂度的盲自适应接收机,该接收机首先采用多级维纳滤波算法抑制多址干扰并提取期望信号各多径分量;再进一步采用紧缩近似投影子空间跟踪方法估计信道并进行最大比合并,提高输出信干噪比。仿真结果表明,其误码性能优于匹配滤波器、传统Rake接收机、解相关Rake接收机和基于恒模算法的自适应接收机,且收敛速度较快、复杂度较低。     

亚纯函数权分担集合的唯一性

利用权分担概念对亚纯函数具有两个分担集合唯一性问题进行研究,证明了存在一个具有5个元素的集合S和集合{0,1},使得对任何两个非常数亚纯函数f与g,只要f与g权分担S和CM分担集合{0,1},则f与g恒等.     

内P-集合与F-优化数据-筛选

应用内P-集合的内-动态特性及其结构,提出了F-优化数据概念,讨论F-优化数据的生成与筛选,获得F-优化数据-筛选定理及F-优化数据的生成-筛选算法,并给出F-优化数据-筛选的应用.研究结果为动态信息系统的数据优化提供了一种新方法.     

Fast Multipole BEM for 3-D Elastostatic Problems with Applications for Thin Structures

The fast multipole method (FMM) has been used to reduce the computing operations and memory requirements in large numerical analysis problems. In this paper, the FMM based on Taylor expansions is combined with the boundary element method (BEM) for three-dimensional elastostatic problems to solve thin plate and shell structures. The fast multipole boundary element method (FM-BEM)requires O(N) operations and memory for problems with N unknowns. The numerical results indicate that for the analysis of thin structures, the FM-BEM is much more efficient than the conventional BEM and the accuracy achieved is sufficient for engineering applications.     

一种基于能量和距离的多级能量异构传感器网络路由算法

为了能有效地利用节点能量的异构性,降低网络能耗、延长网络稳定周期,提出了一种同时考虑节点剩余能量和节点至基站距离的多级能量异构无线传感器网络的分簇路由算法.在节点簇间综合考虑簇头剩余能量及其与基站的通信能耗,以选择合适的下一跳路由节点.仿真结果表明,该算法可以有效地均衡网络能量消耗,延长网络稳定周期.该路由算法在维持节点存活个数、降低网络能量消耗及增加网络数据传输吞吐量等指标方面优于几种常见传感器网络路由算法,表明在综合考虑能量和距离等因素后能够获得比单一考虑能量或者距离的算法更优的运行结果.