基于动态递归模糊神经网络的动态系统辨识

模糊系统和神经网络由于具有逼近任意连续非线性映射的特性而广泛应用于系统的辨识和控制,但是传统的模糊神经网络是一种静态映射,不适用于动态系统的辨识,而现实工程中的控制对象反映的是系统的动态行为.为了提高动态系统的辨识精度,提出了一种新型的动态递归模糊神经网络,并根据动态递归神经网络的数学模型推导其动态反向传播学习算法及其改进算法.仿真结果表明:由于动态模糊神经网络的辨识过程同时利用了系统的当前数据和历史数据,对动态系统的辨识,特别是对具有纯时间延迟动态系统的辨识,较传统模糊神经网络在辨识精度和稳定性方面具有更好的效果.同时,确定网络权值和隶属函数参数初始值的方法可使动态系统的辨识过程具有更快的收敛速度.     

一种基于离散小波变换的盲水印算法

使用二值图像为水印，给出了一种检测时无需原始图像的盲水印算法。实验证明，该算法满足不可感知性，并对噪声、滤波等图像处理有一定的健壮性。     

挖掘大型数据库中的Apriori算法及其改进

指出了Apriori算法是一种有效的关联规则挖掘算法，分析和探讨了Apriori算法，并给出了该算法的实现思想，通过实例说明了算法的执行过程，提出了对Apriori算法进行改进的一些方法：散列、事务压缩、划分、选样及动态项集计数。使用这些技术提高了算法的效率。     

遍历从N个元素中取M个元素可能组合的最佳算法

从N个相异元素中取M个元素(M≤N)的可能组合的遍历问题是组合数学中重要的基础性问题．关于该问题的现行算法是建立在对于搜索到的每一个节点的诸元素首先进行排序，然后搜索下一个节点．本文对于该问题给出一个全新的算法．新算法中放弃了对于节点诸元食的排序，实现每进行一次数据交换即搜索到一个新的节点，因而成为解决该问题的最佳算法．使用该算法编辑计算机程序，有编程简短、占用机器内存小的特点。     

用于宽带取样示波器的Nose-to-nose校准技术

介绍一种宽带系统校准的新方法，对比几种传统的校准方法，这种称为nose—to-nose的校准方法是目前校准精度最高的一种．这项技术所基于的一个基本事实是：当示波器的取样电路对直流电压取样时，会产生一个极窄的脉冲到输入端，这个脉冲正比于系统的冲激响应，称为kick-out脉冲，这样将两台示波器的输入端对接就在第二台示波器上得到了含有两台示波器冲激响应的卷积输出，应用反卷积算法可以得到这两台示波器的冲激响应函数．     

高清晰度数字电视中的符号定时检测算法

分析研究了欧洲数字视频地面广播（DVB－T）系统，提出了基于FPGA的COFDM接收机同步解决方案，对该方案中的符号定时同步，步骤同步和采样钟同步作了简要阐述了，经大量的同步算法仿真分析，提出一种新的符号定时检测算法：通过设置门限、保持窗宽和相应时延可准确估计符号起始位置及频偏，相应的FPGA硬件电路经高清晰度数字电视功能样机调试证明，该算法实现复杂度低且性能优良。     

一种新的四边形的生成算法

Q-Morph算法在用Delaunay方法形成三角网格的基础上，利用已有的网格拓扑关系，提出一种新的四边形生成算法。采用边界推进法来生成四边形网格。该算法生成的网格具有边界敏感性和方位不敏感性，并且能极大地减少网格中不规则点，很大程度上提高了网格质量。     

基于混合遗传算法的关系型数据库查询优化

分析了关系型数据库的查询优化问题，针对多连接查询提出将遗传算法和爬山法结合，从而构造了关系型数据库多连接查询优化问题的混合遗传算法，并进行了实验计算．结果表明，用混合遗传算法解决多连接查询优化问题，可以发挥遗传算法和爬山法的不同优势，从而得到较满意的查询优化性能．     

核衣壳蛋白VP39结构分析与杆状病毒的进化研究

在测定了BmNPV—Ch(中国株)和HaMNPV vp39基因序列的基础上，推导出相应的氨基酸顺序，并与AcMNPV、OpMNPV、LdMNPV、BmNPV—Ja(日本株)的VP39蛋白的氨基酸顺序进行了比较。分析结果表明：在已知的各种杆状病毒中，VP39蛋白是一个保守性较强的蛋白质，Bm—NPV—Ch VP39蛋白与AcMNPV、OpMNPV、LdMNPV、BmNPV—Ja和HaMNPV VP39蛋白的氨基酸同源性分别是93．7％、58．2％、39．9％、97．1％、92．8％。HaMNPVVP39蛋白与AcMNPV、OpMNPV、LdMNPV、BmNPV—Ja和BmNPV—Ch VP39蛋白的氨基酸同源性分别为97．3％、59．0%、40．2%、93．1％、92．8％。通过氨基酸亲水性分析比较，探讨了VP39蛋白结构与杆状病毒进化间的关系。     

在化学实验教学中培养创新能力的几个途径

讨论化学实验教学中存在的问题 ;并针对当今急需的创新人才的基本特征 ,提出了可从创新意识、创新思维、创新过程、创新精神、科研方法、发展个性、创新评价等 7个方面入手 ,培养新时代的有竞争力的人才。