基于改进互信息的动名搭配自动获取方法

根据动名搭配的结构特点,对基于互信息的搭配知识获取方法进行了改进,使之成功地应用于动名搭配识别.对200万熟语料的实验结果表明,改进的方法比互信息方法的F值有了较大提高.     

石墨基PbO2阳极的电化学性能

用热分解和电沉积法制备了C/PbO2、C/SnO2 SbOx/PbO2和C/SnO2 SbOx M nO2/PbO2电极.EDS测定了电极的表层成分,考察了该类电极在硫酸溶液中的使用寿命,测定了其极化曲线和动力学参数,并求出其分形维数.同时测定了阳极生成臭氧的浓度.结果表明C/SnO2 SbOx M nO2/PbO2电极在4A.cm-2的高电流密度下寿命可达20 h,其a值相对较小,io较大,分形维数Df=1.804 8.     

利用双曲函数法研究非线性方程的行波解

对最近人们提出的研究非线性方程行波解的双曲函数方法及其改进作了简要的回顾,对双曲函数法进行了一些补充和拓展,说明该方法是研究非线性方程的一种有效方法.     

黄土地基承载力的模糊评判方法

针对黄土地基承载力影响因素复杂的特点，基于模糊综合评判原理提出了黄土地基承载力模糊综合评判的确定方法。通过对黄土地区大量实测资料进行统计分析，构造了隶属函数形式，建立了承载力评价模型，权重采用了主观和客观因素相结合的综合权重原则。工程实例验证表明，用该方法确定的承载力更客观、全面，精度明显提高。     

基于特征评估和神经网络的机械故障诊断模型

为了克服在无先验知识的情况下，人为选择时域无量纲指标作为故障敏感特征的盲目性，提出了一种基于特征评估和径向基函数（RBF）神经网络的机械故障诊断模型．该模型分别采用小波包和经验模式分解方法对原始振动信号进行分解，分别提取原始信号和各分解信号的时域无量纲指标组成联合特征，然后对联合特征进行评估，计算评估因子，并根据评估因子的大小选取敏感特征作为RBF神经网络的输入，实现对机器不同状态的自动识别．实验结果和工程应用表明，这种集成了小波包、经验模式分解、特征评估方法和RBF神经网络的机械故障诊断模型能够精细地获取故障信息，从大量的故障特征中筛选出敏感特征，因而减小了网络规模，提高了分类准确率，具有很强的鲁棒性．     

一种考虑数据截尾的非参数软件可靠性模型

通过分析数据截尾对软件可靠性模型的影响，建立了一种考虑数据截尾的非参数软件可靠性模型，为的是克服一般参数模型假设约束过紧的问题，并能在估计失效率的同时估计残存缺陷数．同时，提出了基于非参数统计的软件失效率单调下降性检验方法，在加权核函数估计中引入数据截尾率作为加权系数和优化参数，并用失效率单调下降约束下的加权核函数方法来估计失效率和残存缺陷数．模拟试验和实例分析表明，所提模型可以较好地处理截尾数据，给出残存缺陷数的合理估计，其失效率估计精度较高，不低于较好的传统模型．     

存储空间图在程序设计语言中的应用

学习程序设计语言的人都知道，为了清晰表示自己的算法，可以采用不同的方法，常用的有自然语言，传统流程图，结构化流程、伪代码、PAD图等。但初学者往往很难理解算法每一步的细节，对于函数调用的理解更是困难。图形的形象化和视觉化能较好的帮助我们理解，并能引起学习者的注意，激发学习兴趣。本文便是运用类似“几何图形”的方法，解释说明程序设计语言中函数调用的问题。     

泰勒展开公式在无单元形函数构造中的应用

无单元法是在有限元方法思想上发展起来的,在一些诸如爆炸、内外边界奇异等问题中无单元法表现出了巨大的优越性,是对有限元方法很好的补充.但由于无单元法理论刚刚起步,一些诸如本质边界条件处理、太多的求逆矩阵运算等问题严重制约着无单元法的发展.从无单元法中出现上述问题的根本原因出发,并利用泰勒展开公式构造出了新的形函数,有效地解决了上述问题.     

基于RBF函数状态离散化的激励学习

介绍了激励学习和两类学习算法：Q学习和SARSA学习，提出一类基于RBF函数的特征状态离散化方法，并对该方法进行了初步的实验比较．     

各向异性复合材料板混合型裂纹尖端的J-积分

利用叠加原理,将各向异性纤维复合材料单层板混合型裂纹尖端的力学模型-偏微分方程的边值问题化为Ⅰ型和Ⅱ型两个边值问题求解,应用复变函数公式,得到裂纹尖端的应力场和位移场的复形式,将其代入J-积分的一般公式,推出了各向异性纤维复合材料单层板混合型裂纹尖端J-积分的复形式--复变函数积分的实部,再利用柯西-古萨基本定理证明了该J-积分的路径无关性,进而利用柯西积分公式得到它的具体计算公式.