基于△u模式和RBF网络的局部放电模式识别

局部放电（PD）模式识别是诊断高压电气设备内绝缘缺陷的重要方法之一．采用了一种△u模式参量作为局部放电的图谱特征，并采用不变矩作为放电特征；同时，采用了径向基函数神经网络（RBFNN）对局部放电△u模式参量构成的图谱特征进行识别．结果表明采用正交最小二乘法（OLS）训练的RBFNN对△u模式中的不变矩特征参量进行识别，RBFNN收敛速度快且稳定性强，识别率达到85．7％以上，能够很好地识别由5种人工绝缘缺陷模型产生的局部放电信号，在实际应用中具有良好的应用前景．     

模的系数环的约化

在此讨论一个模的系数环约化为环的一个理想以及约化为环中单个元的问题，并给出一个模的系数环约化为环的一个理想以及约化为环中任意一个非零元的充分条件．     

关于Emden-Fowler型方程的非局部边值问题

考虑Emden-Fowler型方程的非局部边值问题.在一定条件下证明了该问题存在二解、存在唯一解和无有界解.     

带扰动项微分方程零解稳定性定理的推广

运用李雅普诺夫第二方法研究扰动微分方程零解稳定性，得到若干定理，这些定理推广了么秉春在《数学年刑》(A辑)1990年第5期上的相应结果。     

交换环上Dn型Chevalley代数的由正根基向量生成的幂零子代数的自同构

设R是一个特征不是2的整环或是一个以2为单位的局部环,N是R上Dn(n≥4)型Chevalley代数的由正根基向量生成的幂零子代数.证明了N的任一个自同构φ都可以唯一地表示为图自同构gσ、对角自同构dχ、极点自同构ξb、中心自同构μc、内自同构i的乘积,并且N的自同构群Aut,(N)=(),其中()分别是N的图自同构群、对角自同构群、极点自同构群、中心自同构群、内自同构群.     

基于事务线索树的一次扫描关联规则增量挖掘算法

首先将事务数据库压缩存储到一棵事务线索树(TT-tree)的结点上，并建立这些结点的索引表，然后寻找结点索引表的最后结点到根结点的全部路径，这些路径及路径的交集包含了用于挖掘关联规则的频繁集，该算法只需扫描事务数据库一次，由于采用了逆向搜索TT-tree的方法,搜索的时间开销非常少，该算法可以挖掘中短模式的海量数据，具有很好的伸缩性,同时该算法具有增量挖掘的功能，通过大量的实验数据进行比较。该算法的速度约是Apriori算法的10倍。     

一种新的彩色图像降维方法

基于内容的图像检索(CBIR)是图像检索的重要分支，而基于颜色的特征提取是CBIR的常用方法之一．如果对图像颜色的特征数提取过多、维数过大，则不利于对图像的快速匹配．本文将图像的色彩直方图作为输入向量，然后采用局部线性映射(LLE)算法对原始数据进行降维，并分别在4种色彩空间下对降维后的彩色图像进行分类．实验证明，在处理非线性数据降维时，LLE较主成分分析(PCA)具有明显的优势．     

基于小波包及隐式马尔科夫模型的局放信号去噪

将基于小波变换的隐式马尔科夫模型(HMM)方法改进并扩展至小波包域，用于去除发电机局部放电信号中的白噪声．采用实测的局部放电信号验证了方法的有效性．结果表明，对比传统的门限去噪算法，基于小波包的HMM方法有更好的去噪效果；而与基于小波变换的HMM方法相比，所建立的模型更能体现信号的特征，对于信号分析乃至进一步的模式识别有着更大的价值．     

变系数Logistic模型估计及其应用

以线性Logistic模型为基础,通过假定其中的回归变量系数是某一度量空间中点的任意函数,提出了一类有广泛应用背景的变系数Logistic模型.该模型提高了线性Logistic模型的灵活性和适应性.基于局部加权最大似然估计方法,系统讨论了变系数Logistic模型的拟合,以及与之相关的局部权系统和其中光滑参数的确定.最后,探讨了本模型在判别分析中的应用.     

常用油管钢的CO_2局部腐蚀速率

通过模拟国内某油田腐蚀环境中的高温高压试验,研究了N80,P105,SM110油管钢的局部腐蚀速率·结果表明,N80,P105和SM110油管钢均表现出了较高的腐蚀速率·在影响局部腐蚀速率的各个因素中,流速和油水比对局部腐蚀速率的影响最明显,对比N80钢,含水100%的腐蚀速率比含水30%及70%时高出15倍及5倍以上·P105和SM110钢也如此,P105钢变化最大,含水100%时腐蚀速率比含水30%时高出50倍·CO2分压和氯离子浓度也会在一定程度上影响油管钢的局部腐蚀的趋势·