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．     

亚纯函数及其线性微分多项式的唯一性

设f(z)是开平面上的亚纯函数,N(r,f)为f(z)在圆|z|≤r上极点的计数函数,m(r,f)为逼近函数.T(r,f)=m(r,f) N(r,f),T(r,f)称为f(z)的特征函数.F(z)=(fn)(z) a1(z)f(n-1)(z) … an(z)f(z)是f(z)的线性微分多项式,其中n是正整数,a1(z),a2(z),…,an(z)均是f(z)的小函数.研究f(z)和F(z)的唯一性问题.证明了:f(z)为满足N(r,f)≤1f(z)的两个相互判别的小函数,若f(z)和F(x)几乎CM分担a(z)和b(z),则f(z)≡F(z).     

一种新的分类方法——属性均值聚类属性支持向量机(AMC-ASVM)

在属性均值聚类(AMC)与支持向量机(SVM)的基础上,提出了一个新的模式分类算法——基于(属性)聚类的属性支持向量机算法(AMC-ASVM)。主要思想是利用属性均值聚类网络得到的具有概率信息(权重)的样本,来训练属性支持向量机,从而得到分类器。这种方法结合了属性聚类的稳定性与属性支持向量机可以利用加权样本的优点,适合处理具有强噪声的数据。另外,该方法也可以看作是堆近邻分类法的自然推广。在实验部分,将其用于结肠癌基因表达数据的处理。实验结果显示了AMC-ASVM在一定程度上优于最近邻,Boosting,堆近邻,SVM等方法。     

基于CARIMA模型的PFC与GPC的等价性

建立了新型的模型预测控制方法——预测函数控制(PFC)与传统的广义预测控制(GPC)的联系.首先推导了基于含有色噪声的自回归增量滑动平均(CARIMA)模型的预测函数控制的控制律,然后通过选取不同的基函数获取PFC控制律的形式并与GPC控制律进行比较.从而证明了在一定的基函数的选取方式下,基于CARIMA模型的PFC算法和GPC算法是等价的.揭示了PFC与GPC两者之间深刻的内在联系,为PFC的工程应用提供了理论保证.     

基于模糊C均值聚类的粗集理论连续属性的离散化新算法

讨论模糊C均值聚类算法在决策表条件属性对决策属性的相容程度的指导下对粗集理论中的连续属性进行离散化的一种新算法。该算法充分考虑属性之间的相关性，将所有连续属性转化为矩阵同时处理，能明显提高传统动态层次聚类算法离散化过程的速度。算法测试结果表明，新算法能较好地保留有效属性，提高离散化精度。     

基于模糊集μRX的α-截集和强β-截集的粗近似

研究了基于模糊集μRX的α-截集和强β-截集的粗近似问题,提出了(α,β)-粗糙集模型,讨论了粗糙近似算子的一些重要性质,给出了粗糙度和近似精度的定义和性质,证明了该模型比Pawlak粗糙集模型具有更好的精度.     

浅析某路基工程地质条件与地基处理

本文介绍了工程实例区域内的地质构造、地震概况及其工程地质特性，诸如地层竖向分布以及地基土的稳定性、地基土的承载能力等。同时又通过对相关工程地质报告和勘察深度范围内地层土的分析，为发计人员合理选用地基处理方案提供了参考     

关于齐次马氏信源二元函数的一类偏差定理

利用任意信源相对熵密度偏差的概念，使用分析的方法研究了齐次马氏信源的一类强偏差定理，得出了一个二元函数的一类强偏差定理和几个极限性质．     

基于Simulink的多涡卷迟滞函数序列混沌系统仿真

介绍了Simulink的建模与仿真步骤,根据迟滞函数序列混沌系统的数学状态方程,设计了基于Simulink平台的仿真模型,并对模型进行了动态仿真,给出了相应的仿真结果.这种仿真方法具有模型搭建灵活、输出结果直观等特点.     

综放沿空掘巷围岩稳定性分类模型及应用

讨论了综放沿空掘巷围岩的稳定性，并根据理论分析、实践经验和现场观测数据的整理分析，构造了综放沿空掘巷围岩稳定性影响因素的隶属函数，建立了灰色-模糊分类模型；实际应用表明，该模型准确、可靠，对于综放沿空掘巷的支护设计、施工和管理具有指导作用。