水污染对流弥散数学模型中弥散参数神经网络模拟

应用BP神经网络方法,建立了多孔介质参数与弥散参数之间的非线性映射关系.为加速网络的收敛速度,采用了局部学习率自适应的DBD(deltar-bar-delear)算法.通过对Klozt的部分实验数据进行训练和检验表明,神经网络方法具有预测精度较高、自学能力强、考虑不定性能力强等特点.     

蚂蚁算法建立度限制树在聚类中的应用

针对聚类算法解决大规模数据时间复杂度和空间复杂度都很大的问题，给出了应用蚂蚁算法建立度限制树．同时结合密度思想来解决这一问题的算法．经过数据的测试和验证，得到了较好的结果和一系列有意义的结论．     

基于伴性模糊检索的数学模型

模糊检索能极大提高系统处理非精确信息的能力，因而基于模糊语言的数学模型至关重要．在一些系统中，“模糊”的内容又与性别息息相关．本文提出伴性模糊检索的概念并给出相应的数学模型．实践证明．此模型能极好帮助用户在系统信息模糊的情况下检索出所需信息．     

Changes in permafrost ecosystem under the influences of human engineering activities and its enlightenment to railway construction

~~disturbedhigh-coldmeadowarea,theoriginalvegetationisverydifficulttorestorealthoughitssurfacelandscapecanberestoredtoacertaindegree.Borrowpitsandpilinggroundshavegreatdestructiontothehigh-coldmeadow,thehigh-coldmeadowecosystemalmostcannotbere-storedbynaturalprocesses,therefore,greateffortsshouldbemadetoavoidsettingupborrowgroundinthehigh-coldmeadowregion.AcknowledgementsThisworkwassupportedbytheNationalNaturalScienceFoundationofChina(GrantNos.90102001and30270255)andtheKeyProjectionofKnowl…     

Excel 2000在测量不确定度计算中的应用

介绍了应用Excel2000电子表格软件的数据分析处理功能来编辑计算公式的方法,并通过数据检验给出测量不确定度计算工作表格式,使测量不确定度评定中复杂的计算变得简单,且不容易出错。     

区域科技R-M-C系统协调度研究

区域科技经济发展的核心问题是科技、资源和市场的协调问题。本文建立了区域科技资源 (resource)、市场 (market)和能力 (capability)系统的综合评价体系 ,并从系统论角度出发 ,建立协调度模型 ,对各子系统间的协调度进行了度量研究     

基于直方图指数平滑的模糊散度图像分割

当图像灰度直方图具有多峰时,模糊散度图像分割方法的参数初始化有困难。针对这一问题,基于直方图指数平滑峰点自动检测原理,提出了一种自适应的模糊散度图像分割算法。该算法首先利用直方图指数平滑峰点自动检测原理,检测出直方图合理的波峰点和波谷点,并统计波峰的个数。然后利用检测到的波谷值初始化目标平均灰度等级搜索区间,利用波峰值初始化散度函数搜索区间,分类数由检测到的峰点个数来确定。实验结果表明,该方法更具有普遍性和适应性。     

调频线性度对线性调频信号性能影响分析

针对去调频和脉冲压缩两种不同的处理方式,深入研究了线性调频信号调频线性度对信号性能的影响,得到LFM信号带宽越大,误差频率越低,对线性度要求越高的结论,且在相同边带抑制的条件下,去调频处理比脉冲压缩处理对LFM信号线性度的要求大约提高了一倍。仿真结果验证了理论分析的正确性。     

水声通信中多普勒频移补偿的仿真研究

在水声通信中，收发双方存在相对运动时产生的多普勒频移将严重恶化载波恢复和符号同步。因此多普勒频移补偿是水声通信的关键技术之一，并日益受到人们的重视。提出了一种全新的、适用于收发双方存在较大相对速度时的多普勒频移检测和补偿技术。同时对与之相关的模糊度函数法、数据帧插入信号的选取、信号采样率转换、插值因子的确定与插值等问题进行了研究，通过仿真试验对多普勒频移方法进行了验证，并对其性能进行了分析。     

基于FP-tree和支持度数组的最大频繁项集挖掘算法

提出了一个基于频繁模式树即FP-tree和支持度数组相结合的最大频繁项集挖掘算法,首先建立FP-tree,同时建立支持度数组,然后在此基础上建立最大频繁项集树MAXFP-tree,MAXFP-tree中包含了所有最大频繁项集,缩小了搜索空间,提高了算法的效率。算法分析和实验表明,该算法对稠密型数据集和稀疏型数据集均适用,并且特别适于挖掘具有长频繁项集的数据集。