多分类器组合的投票表决规则

为了提高多分类器组合的效果 ,提出了一种改进的投票表决规则 .每个分类器对每个模式类别的识别能力不尽相同 ,通过对大量样本的统计 ,获得有关每个分类器识别性能的先验知识 ,将其作为投票表决的依据 .投票表决时每个类设置不同的表决阈值 ,使组合效果得以改善 .这些阈值可以通过训练获得 .在数字识别系统中的实验结果表明 ,该方法使多分类器组合的识别率和置信度明显提高     

多频法测量高温超导薄膜表面电阻

本对介质谐振器法测量高温超导薄膜微波表面电阻的方法进行了详细的研究，并对测试系统的损耗提出了新的计算方法．由四个不同直径、相同高度的蓝宝石构成四个谐振器，对同一组铜膜进行测量，根据金属表面电阻与频率的关系，分析测试装置的损耗，从而更精确地测出薄膜的表面电阻．经实验证明，此方法能得到比传统测量更为精确的测量结果．     

一种改进的M元扩频通信算法

针对采用码相位循环移位获得的M元扩频需要额外同步信息的问题,提出一种改进型扩频通信算法.该算法采用m序列及其倒序序列构成系统扩频码集;在同相支路上利用扩频码的码极性调制进行传输,同时在正交支路利用扩频码码相位调制,实现M元扩频.该算法利用2种扩频方式的自身特点可快速准确地获取载波相位信息,具有不需要额外提供同步资源的优势.仿真结果表明,该算法可有效提高系统资源的利用率.     

多用户MIMO-OFDM系统中基于非理想反馈的自适应子载波分配

考虑基于VBLAST架构的多用户MIMO-OFDM系统中的资源分配问题,提出了一种基于非理想反馈的自适应子载波分配算法.该分配算法综合考虑了反馈信道信息和反馈质量,为表征反馈质量,引入了置信系数和等价方差的定义,推导了实际中反馈时延和反馈误差同时存在时置信系数和等价方差的通用闭式表达.仿真结果表明,所提出的分配算法在各种非理想反馈情况下,均可改善系统性能.     

基于Jaguar CTS的企业多层分布式应用架构

在综合分析了企业计算机应用系统的现状、多层分布式应用和Jaguar CTS技术的特点的基础上，提出了一个以Jagur CTS技术和多层分布式体系结构相结合的企业计算机应用解决方案．该方案以企业现有的网络系统为支撑，实现多层分布式计算机应用系统，给出了一个用Jaguar CTS技术构建企业多层分布式应用系统的架构．最后给出了一个多层分布式应用系统的实例．     

具有整数伸缩因子的多变量向量值双正交多小波包

研究多变量向量值双正交多小波包的构造与性质.引进了向量值多分辨分析与多变量值双正交多重小波的概念.给出多变量多重向量值双正交小波包的定义及其迭代方法.运用积分变换与有限群理论,讨论了多变量多重向量值双正交小波包的性质,得到了多变量多重向量值双正交小波包的双正交公式,进而给出多变量向量值函数空间L2（Rs,Cn）的一个新的基底.     

碳酸乙烯酯合成过程的反应吸收多场协同分析及数值模拟

为提高尿素醇解法合成碳酸乙烯酯的收率,通过在酯化反应进行的同时吸收副产物氨气来实现全过程的强化.首先针对磷酸溶液中NH3鼓泡吸收的具体过程进行了多场协同分析,获得了反应吸收耦合过程强化的理论依据;进而运用流体体积函数多相流模型对单个NH3气泡的化学吸收过程进行了数值模拟.结果表明:受气膜传质控制的NH3化学吸收,实质上是气流速度场和压力梯度场共同作用的结果,传质效率直接受两场协同度的影响,该协同数不仅取决于两场标量值的大小,也取决于它们的矢量夹角,当夹角为0°时,场协同数最大,相应地对流传质系数就越大.在鼓泡吸收过程中,气液两相的流动促使NH3气泡内部气流形成由中心向四周发散的微小涡流,气流流场向着与相界面附近的压力梯度场达到最优协同度的方向发展,最大化了场协同数,有利于强化传质.     

Dynamic replication strategies in data grid

Dynamic data replication is a technique used in data grid environments that helps to reduce access latency and network bandwidth utilization. Replication also increases data availability thereby enhancing system reliability. In this paper we discuss the issues with single-location strategies in large-scale data integration applications, and examine potential multiple-location schemes. Dynamic multiple-location replication is NP-complete in nature. We therefore transform the multiple-location problem into several classical mathematical problems with different parameter settings, to which efficient approximation algorithms apply experimental results indicate that unlike single-location strategies our multiple-location schemes are efficient with respect to access latency and bandwidth consumption, especially when the requesters of a data set are distributed over a large scale of locations.     

WSN中传感器节点的弹性神经网络任务分配方法

为解决WSN多目标跟踪节点任务分配的竞争冲突问题,提出一种融合了模糊聚类的多弹性子模自组织神经网络节点任务分配方法.通过模糊聚类估计目标数量,建立节点任务分配跟踪精度和能量消耗的综合性能指标,采用非全连接的环形弹性结构自组织神经网络优化监测联盟,用最近邻法对神经元弹性子模进行初始化,根据胜者为王原则动态调整子模的感受域,以快速锁定最优监测联盟,实现多目标的精确跟踪.实验结果表明:文中方法能有效解决多目标跟踪节点任务分配的竞争冲突问题,以及竞争冲突时的系统能耗增加与实时性问题;在随机均匀部署节点拓扑和目标直线运动模式下,文中方法的能耗较最近邻法降低了48.2%~55.9%,较未改进弹性神经网络法降低了37.4%~42.5%,且运算速度提高了19.0%~27.4%.     

一种新的语音噪声抵消算法

针对单参考输入自适应噪声抵消器在多噪声源情况下除噪声效果不理想的问题,根据多参考输入自适应噪声抵消器模型,在推导多参考输入最小均方（MLMS）算法的基础上,给出其改进算法（IMLMS）,结合语音信号的特点,给出了多参考输入自适应语音消噪算法（VMLMS）,利用调整算法执行过程的算法改进思想,突破了传统的修正收敛系数的算法改进模式,最后对几种算法的性能进行了计算机仿真比较。