基于贝叶斯方法的事件推理

为了处理逻辑推理中，事件信息不确定不完整的情况，本文在传统事件演算的框架下，引入了贝叶斯概率的算法思想，给出了基于贝叶斯方法的事件推理的方法，实现了对传统方法的有效扩展。该方法能在网络诊断、交通事故推断等重要领域得到很好的应用。     

一种利用角度信息分离交叠信号的方法

目的采用角度信息,实时分离接收的交叠信号。方法建立交叠信号的数学模型,通过时间窗将交叠信号分为交叠区和非交叠区,分析了信号在交叠区和非交叠区的相位变化规律,采用门限检测的方法,记录突变时刻,形成不同的脉冲描述字。结果信号交叠后,相位产生突变,突变量的大小主要受两信号的幅度的影响,幅度差异越小,相位变化量越容易过门限,分辨率越高,且随着信噪比的升高,形成不同脉冲描述字的概率可达100%。结论该方法不需要进行谱峰搜索,具有更小的计算量和实时性。     

拟似微分演算及其在非线性方程组的柯西问题上的应用

G．梅梯维埃 著 非线性偏微分方程组是当前数学分析研究的核心，它有着许多重要的实际应用，例如量子物理学中的非线性薛定谔方程。众所周知，非线性数学比线性数学难度要大的多，因此，从20世纪后半叶，数学家通过各种方法企图对非线性问题取得突破。     

二元会话类型系统中演进特性研究

提出了一个保持演进特性的二元同步会话类型系统,分析了进程通信中可能发生的死锁情形;同时结合会话类型的子类型概念和松弛对偶关系,定义了类型一致性等法则,确保了类型系统中进程通信一旦发生,合式进程在通道上不会发生死锁的情形.此外,还定义了递归会话类型的子类型和松弛对偶关系,提高了类型系统的灵活性.     

命题逻辑简化功能的应用

命题逻辑学中,命题公式等值演算和真值表技术具有强大的简化功能。本文从逻辑电路、逻辑网络、计算机编程和日常生活中的几个例子出发,从一个侧面阐述了命题逻辑简化功能的应用。     

不同蒸馏时段对茴香精油含量和成分的影响

以德国大茴香为实验材料,采用同时蒸馏萃取法,分3个蒸馏时段研究了茴香精油的得率及精油成分的相对含量.结果表明,不同蒸馏时段精油产率随着蒸馏时间的延长而不断的下降,第一时段(0~60 min)为3.63ml.(100g)-1,第二时段(60~120 min)为1.57 ml.(100g)-1,第三时段(120~180 min)为0.92 ml.(100g)-1.精油主要成分(反式茴香脑)的相对含量随着蒸馏时间的延长而不断上升,小茴香酮的相对含量却随着蒸馏时间的延长而不断下降.     

基于旋转x-t平面的河渠水流反向演算

水流反向演算在水利工程中应用广泛。由于水流具有沿程坦化的特性,直接反向求解水动力方程存在误差放大、结果不稳定的问题。该文将水流正向演算模型所在的x-t平面逆时针旋转90°后,构建了水流反向演算模型。该研究将正向模型的初始、边界条件分别变换为反向模型的边界、初始条件,解决了逆向数值迭代不稳定、不收敛的问题。经理想河道案例验证后,将反向模型应用于西江天然河道案例,结果表明模型稳定性好、模拟精度高,能有效反算出不同情景下的水流入流过程。该研究对于使用水流反向演算的水利工程具有实用价值。     

基于π演算的协同商务主体的交互行为描述

对商务主体的协同交互行为的描述是多主体协同电子商务系统模型描述中的重要部分,本文采用π演算的描述方法对商务主体的协同行为(计划)进行形式化描述。     

考虑负荷不确定性和时段优化的 动态无功优化

针对负荷的不确定性,并充分结合其时序性特征,提出考虑负荷不确定性和时段优化的动态无功优化模型。该模型充分考虑负荷预测误差的概率模型,采用拉丁超立方抽样技术和场景削减技术获得负荷样本及其概率,且对负荷样本期望值采用统计学指标归一化处理形成综合负荷趋势序列;同时,为克服动态无功优化过程中的"维数灾"问题,设计了基于特征趋势的自适应方法进行时段划分;最后计及场景概率,以网损最小为目标,将电压越限和发电机无功出力越限计入罚函数,建立动态无功优化模型并采用基于精英保存策略的遗传算法进行求解。算例仿真结果验证了所提模型的正确性和有效性。