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.     

SARS经济预测模型

利用经济预测方法，建立了非典数学模型，分别利用0．618法、时间序列的指数平滑技术及温特法对数据进行纵向和横向处理，得出了数据预测趋势走向图和统一预测公式．     

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。     

复域微分方程解的不动点与迭代级

文中引入了亚纯函数f(z)的不动点i级收敛指数的概念，并用以研究系数为超越整函数且级无穷的n阶线性微分方程解的不动点与迭代级，得到了一些相关的性质与结果。     

神经网络在波罗的海运价指数预测中的应用研究

波罗的海运价指数一直受到航运与国际贸易界的高度关注，研究波罗的海运价指数的波动规律，探讨其发展变化趋势日益为人们所重视．当前对波罗的海运价指数的预测主要采用时间序列方法，这些方法计算过程复杂，而且适应性相对较弱．利用BP网络强大的非线性映射功能，建立了一个预测BFI走势的模型，分别从短期与中长期对波罗的海运价指数进行预测，并用实际数据进行了验证，结果表明，利用神经网络对BFI进行预测具有很高的预测精度．     

矿井瓦斯涌出量时间序列的分形特性分析

应用分形论中的R/S分析法对矿井瓦斯涌出时间序列进行分析。计算了时间序列的赫斯特指数、概率分布分形维数和轨迹分维数。讨论了它们在矿井瓦斯涌出预测中的指导意义。计算结果表明正常情况下矿井瓦斯涌出量的变化趋势具有很好的持久相关性，可以用分形论对其作出趋势预测；而发生火灾时，持久相关性不明显。但两种状态下的概率密度分布都满足分形分布；时间序列轨迹都具有明显的分形特性。     

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.     

小麦超高产基因型冠层结构有关问题的研究

本文以24个小麦基因型为试验材料，对超高产基因型的冠层结构特性进行了研究．结果表明，与非超高产基因型相比，超高产基因型：1．冠层平均高度显著降低，平均穗长、最大叶面积指数、上部三叶叶面积指数、单位面积有效茎数、单茎干物质重和单位面积干物质重显著增加；2．叶面积指数发展协调而稳定、透光率适宜、旗叶叶绿素含量高、SOD酶的活性强、MDA含量低，上三叶光合速率显著提高；3．单位冠层空间生产能力显著提高，平均单位空间生物产量和籽粒产量分别提高13．6％和25．1％．相关分析结果表明，粒重／叶(mg／cm^2)比值和灌浆期叶面积指数与产量关系最为密切．     

多通道无监督学习--一种新的智能处理方法

长期以来,人们一直在探索一种能模仿脑功能的电子或机械系统.1940年代计算机的出现解决了人脑的逻辑思维问题,它的功能已经大大地超越了人类的逻辑思维.人脑还具有独特的形象思维和智能,当前的计算机不论发展得多先进,都很难代替人脑,尤其是在目标、物体和人的识别方面.