用子波变换分析方法实时监测视觉诱发电位的潜伏期

诱发电位的实时监测在临床中有重要意义。本文提出利用多分辨率子波分析技术来实时监测视觉诱发电位的潜伏期。为克服随机噪声的影响，我们引入相邻响应的相关系数来修正所检测得的潜伏期的偏移，并应用前一次响应的波峰位置来决定当前的搜寻范围。实验表明，本方法能实时监测视觉诱发电位的潜伏期。     

神经网络训练的分解重组算法

本文介绍了把线性不可分问题分解为一系列线性可分子问题、对线性不可分问题进行求解的网络分解重组算法．还证明了该算法的收敛性．实例研究表明：该算法不仅可以得到神经网络的隐层空间目标和隐层单元数，而且提高了对线性不可分问题的求解速度，因此是一个非常有效的神经网络训练算法．     

基于小波变换的能量和方差分析图像压缩方法

在对图像进行小波包分解的基础上实现图像压缩.根据小波系数的分布特点严格推导得出:可以用能量和方差作为衡量小波系数重要性的标准,并据此对系数矩阵块进行选择分组,自适应地进行量化,而且不同的量化方式可以共用码表;对低频部分扰动足够小的区域取均值,结合提出的存储方法,在不引入误差的情况下减少了编码负担,在保证图像质量的同时有效提高了压缩比.     

几种铈盐的热分解过程及非等温热分解动力学研究

利用TG—DTG—DTA热分析技术研究了二水合碳酸亚铈、九水合草酸亚铈、六水合硝酸亚铈三种铈盐的热分解过程．发现二水合碳酸亚铈在75-180℃下脱去2mol水生成无水碳酸亚铈，后者在220—300℃下分解脱去CO2生成CeO2；九水合草酸亚铈在100-180℃下脱去9mol水生成无水草酸亚铈，后者在290—380℃下分解并同时脱去CO和CO2生成CeO2；而六水合硝酸亚铈在60—80℃下首先脱去3．5mol水生成含2．5个结晶水的硝酸亚铈，后者在190-250℃下脱去2．5mol结晶水生成无水硝酸亚铈，在258—310℃下硝酸亚铈热分解脱去NO2和O2并生成CeO2．采用外推法研究了九水合草酸亚铈两步热分解过程的动力学，由不同升温速率下的热分析曲线及外推β→0获得了相应的固相热分解反应所遵循的分解机理及动力学参数．发现九水合草酸亚铈脱水过程遵循球形对称的三维扩散机理，即Jander方程G（α）=G（α）=[1-（1-α）^1/3]^2，动力学参数E=180．9kJ／mol、lnA=63．5s^-1；而脱CO和CO2过程遵循成核和生长机理，即Avrami-Erofeev方程G（α）=[-ln（1-α）]^1/1.5，动力学参数E=115．4kJ／mol，lnA=22．0s^-1．     

粒度的分解与复合

文章定义了基于等价关系的粒度的概念,从整体上给出了粒度的分解和合成的统一方法.利用这个方法可以描述和区分信息系统中的元素.     

完备格上的拟-t-模及蕴涵算子的直积和直积分解

进一步讨论完备格上的拟t-模与剩余蕴涵算子,研究了它们的直积与直积分解,最终得到了直积分解的充要条件,解决了一个关于模与蕴涵算子的直积分解问题.     

多维动态模糊数据的分解模型研究

对多维数据的研究最大困难在于其数据量十分庞大,数据规模的单纯扩大,往往导致系统的复杂性成倍增加,而且在研究中发现,存在着大量具有“多维性”、“动态性”和“模糊性”的数据.对此,该文基于动态模糊理论,提出了多维动态模糊数据的分解模型,该模型的建立,为人们用计算机处理这类问题提供了理论依据.     

间断常系数抛物方程组特征修正区域分解有限元法

研究了间断常系数抛物型方程组，应用特征修正区域分解有限元方法处理此问题．定义了一个函数，用这个函数在前一时间层的值近似在剖分子区域相交界面上的法向导数值，使得问题在子区域上是相互独立的，从而实现了并行．并给出了收敛性分析和L^2模误差估计.     

不同制备方法的CuC2O4-ZnC2O4·2H2O的热行为和热分解动力学

应用DSC、热重分析技术对共沉淀和机械混合CuC2O4-ZnC2O4·2H2O(摩尔比1∶1)在N2气氛中的热行为、热分解过程和热分解动力学进行了研究,DSC和TG曲线表明,机械混合样品的热分解过程与单独的草酸盐基本一致,共沉淀样品的热分解过程则不同于单独的草酸盐.用KAS的等转化率法求出较为可靠的活化能Ea,用热分析动力学三因子求算的比较法确定了2种样品热分解反应遵循的机理函数f(α),在Ea和f(α)的基础上计算出指前因子A.共沉淀样品中第2步、第3步热分解反应遵循的机理函数分别为R2和A2.机械混合样品中第2步、第3步热分解反应遵循的机理函数分别为2D和A2.     

离散时变系统迭代域最优学习控制

针对线性时变离散系统，首次提出并研究了迭代域内线性二次型最优迭代学习控制问题。所得到的迭代学习控制方法在迭代域内是保性能最优的，其学习率不需主观选取，学习速度可通过改变性能矩阵参数进行调节。