Sp(4,K)的WEYL模分解

给出了G=Sp(4，K)时WEYL模的分解模式，给出了Sp(4，K)的WEYL模分解。     

一类单阶段混合制造系统的调度

研究了一类单阶段混合制造系统的建模、分析与调度问题，这类系统既包含离散事件动态，也包含连续时间动态，前者用排队网络描述，后者用微分方程描述。不仅考虑了这类系统的最优控制问题，而且考虑了工件进入生产线的最优时间，并用一个复杂的优化模型描述，同时给出了一个两层优化方法，内层给出对给定工件序列的最优控制，而外层用一改进的遗传算法求解工件进入生产线的最优时间序列。若干仿真实例说明了算法的有效性。     

基于单参数加权的多比特相位量化器技术

章讨论相位量化DRFM的关键器件——模数变换器(亦称相位量化器PQ)的单参数加权方法下的优化设计方法．以4bit相位量化为例，提出相位量化器的拓扑结构和编码方法．该拓扑结构具有对称性，消除负载不平衡对量化精度的影响；中编码的目的在于减少贮频信道数，简化DRFM的结构．上述优化设计方法可推广应用于任意比特数的相位量化器设计．     

拟南芥抗盐单基因突变体的诱导与筛选

用Co60-γ射线辐照野生型拟南芥种子，将诱变处理后的M一代种子温室种植，收获的M2代种子用于抗盐突变体的筛选，将在200mmol／L盐胁迫条件下筛选出的352株幼苗根仍表现向地性生长或真叶不变为褐色的植株作为可能的突变体，再将这些M2代可能的突变体移苗种植至基质中并收获M3代种子，经对M3代的抗盐性状继续进行检测，最终获得4株100％表现抗盐性状的突变体。     

Quantale中的理想

给出了Quantale中(左，右)理想的概念，讨论了Quantale中任意子集生成的(左，右)理想的具体结构，研究了Quantale中的理想与它的格意义下理想之间的关系，得到了当Q是可换Quantale时，Id(Q)中元是幂等的充要条件。     

一个严格介于完备与D-正规空间之间的空间类

引入并研究了一类严格介于完备空间与D-正规空间之间的空间——集态D-正规空间，证明了空间X是集态D-正规空间当且仅当X是集态δ-正规且D-正规的。与此同时，还得到了其它一些相关结果。     

范例推理中范例自动获取的数据挖掘技术

范例推理作为基于规则推理技术的一个重要补充，已受到人工智能研究 人员的普遍关注，在范例推理中，也有许多相应的知识，它主要包括：范例库、修正知识库，索引模式，相似性判断标准等，这些知识的获取也存在一定的瓶颈问题，通过在范例推理中引入数据挖掘技术，可望部分解决其知识获取的自动化问题，提高智能系统的整体性能，本文着重讨论了在范例推理中使用数据挖掘技术的必要性，提出了二上自动获取范例库的思想与算法，并应用于一个实际的系统之中，实际结果表明，这种思路大大提高了智能系统的开发周期与系统的运行效率。     

基于子波变换的消噪方法在涡街流量传感器中的应用

基于子波变换消噪原理，结合流量测量持定要求，提出了一种适用于在涡街流量传感器信号处理的单支重构滤波方法，同时给出了滤波级数的选取方法，这种计数方法能够有效地扩大涡街流量传感器的量程下降，通过对实际信号的分析，证实了方法的有效性。     

粗集理论及其在旋转机械故障诊断中的应用(三)决策规则的形成与约简

将粗集理论应用到旋转机构故障的智能诊断中，在信息不完备情况下，不需要事先假设和专家经验，在粗糙度不变的情况下进行推理和在决策分明性不变意义下进行决策，找出其规律性，并提供规则的可信度；同时能对旋转机械故障的知识库的进行约简，消除多余的条件属性和冗余的信息，导出最小简化决策表。     

多因素时间序列法的研究

该文分析现有的单因素时间序列法在实际应用中的不足之处，提出采用多无线性回归原理综合处理的多因素时间序列法。它首先利用单因素时间序列法对各项影响事物发展趋势的因素进行预测；然后利用多无线性回归法将各种因素综合起来，以求得事物的总发展趋势。利用股票数据对单因素法和多因素法两者进行比较，可以明显看出多因素法较之单因素法在预测精度上的优势。