基于模糊集和粗糙集理论的故障诊断方法的研究

概括介绍了模糊集粗糙集的基本理论,对基于它们的故障诊断方法进行比较,并提出在故障诊断方法中一些可能的研究方向。     

一种基于FP-tree的最大频繁项目集挖掘算法

挖掘最大频繁项目集是许多数据挖掘中的关键问题．为克服早期基于Apriori的最大频繁项目集算法中的缺点,相继有多种挖掘最大频繁项目集方法被提出．其中对基于FP-tree的最大频繁项目集挖掘算法比较多,但对FP-tree中的结点的频度计数关注的很少．通过对FP-tree结构进行了仔细分析后,在FP-tree中结点的频度计数和集合理论的基础上,提出了一种新的最大频繁项目集挖掘算法USDMFIA(using set to discover maximum frequent itemsets algorithm)．通过分析比较,显示此算法是有效的．     

关于齐次马氏信源二元函数的一类偏差定理

利用任意信源相对熵密度偏差的概念，使用分析的方法研究了齐次马氏信源的一类强偏差定理，得出了一个二元函数的一类强偏差定理和几个极限性质．     

最大熵和Brill方法结合识别英语BaseNPs

为了进一步提高基本名词短语(BaseNPs)的识别精度,针对最大熵方法和Brill方法各自的特点,提出基于两者相结合的英语基本名词短语识别算法.该算法是在高准确率词性标注的基础上实现的.在训练和测试两个阶段中,均先采用最大熵方法识别基本名词短语,然后将已具有很高精度的识别结果作为初始标注结果运用于Brill方法中.实验结果表明,此联合算法达到了94%的准确率和召回率,充分融合了最大熵方法和Brill方法的优点,可与基于相同训练和测试语料的目前最理想的英语基本名词短语识别结果相比.     

快速挖掘最大频繁项目集的新算法

针对关联规则下最大频繁项目集的特性,提出了一种快速挖掘最大频繁项目集的新算法MMFI(miningmaximumfrequentitemsets)。该算法摆脱了传统的经典算法Apriori及其变种情况下的自底向上的搜索策略,利用集合枚举树(set enumerationtree)的变形结构采取了自顶向下的新的搜索方式,并通过其独特的启发式判断策略、候选项目集的生成策略等,大大减少侯选项目集的生成,从而降低了CPU搜索时间,提高了挖掘效率。     

基于信号谱熵的模糊Hamming网络缺陷识别

无缝钢管损伤监测和诊断的关键在于缺陷信号特征的提取和识别，作者研究了无缝钢管内伤、外伤及孔洞等缺陷信号的频域特征，提取信号二维谱熵指标作为特征指标，运用改进的模糊Hamming神经网络识别方法，对无缝钢管的缺陷进行识别，结果表明，该方法具有很高的识别精度，实例中识别准确率达100％，由于该识别方法不需要示教学习过程，因此能够应用于实时在线缺陷识别。     

负能谱系统的稳定性

建立了正、负能谱系统稳定性判据间的互补对应关系,在此基础上结合白矮星的自由能密度函数的具体形式,分析了白矮星(或一般负能谱)系统的稳定性.     

类Kerr介质中双模SU(1,1)相干态场与四能级原子相互作用中的场熵演化

利用类Kerr介质中双模SU(1，1)相干态场与四能级原子相互作用系统的态函数导出了场熵的计算公式，研究了Kerr效应和初始光场强度对场熵演化的影响。     

真空态与相干态的叠加态的熵压缩

研究真空态与相干态|α〉叠加态的熵压缩性质,并比较熵压缩与方差压缩的关系.研究表明:当权重b及相干态的振幅R取不同值时,叠加态的熵压缩和方差压缩分别满足熵测不准关系和海森堡测不准关系,且熵压缩比方差压缩能更灵敏地量度光场的压缩性质.     

装填条件的变化对金属风暴武器系统内弹道性能的影响

该文针对金属风暴武器的特点，以发射某枪弹为例，详细讨论了装药量、火药厚度、弹头质量、药室容积等装填条件的变化对金属风暴武器系统内弹道性能的影响规律。其规律为：随着装药量的增大，火药厚度的减小，药室容积的减小将使最大膛压和子弹出枪口速度均相应地增加；弹头质量的增加将使最大膛压增加，子弹出枪口速度减小。这些规律为研究金属风暴武器系统的内弹道机制及控制机制打下了基础。