有限状态机实现数字滤波问题的研究

用有限状态机实现数字滤波是数字滤波器设计的一种新方法,它消除了其他设计方法中普遍存在的有限字长效应问题,因而具有很好的稳定性。本文研究了用有限状态机实现数字滤波系统中的系统稳定性、系统的表达、硬件实现以及软件设计等问题。     

超短脉冲在纳米金属缝中的传输特性

根据Drude模型和时域有限差分法（FDTD）编制程序包,通过模拟计算研究超短脉冲经纳米金属缝衍射的时域信号的分布特性．讨论了透射脉冲的时域分布与超短脉冲有效驰豫时间的演化关系,借助于其谱域分布对时域波形进行了解释．     

关于建立我国沉默权制度的思考

本文通过对沉默权及其由来和它在英美等发达国家的沿革的论述分析,结合我国的现实国情,阐发了笔者对我国应否引进沉默权制度以及建立什么样的沉默权制度的观点,以期有利于指导我国的立法实践。     

((≡))-N相互作用的初步研究及4(≡)He、8(≡)He、11(≡)B结合能的计算

利用手征SU(3)夸克模型,采用共振群方法得到((≡))-N作用相互非定域位以及((≡))超子与10(≡)He壳心核的相互作用势,并利用其计算4(≡)He、8(≡)He、11(≡)B的基态结合能.计算结果表明利用手征SU(3)夸克模型能得到与实验相近的结果.同时本文也对(≡)超核结合能的性质做了初步研究,以进一步加深对重子-重子相互作用的了解.     

气液两相流界面波非线性稳定性分析研究

通过对双流体模型方程进行简化，得到了双曲型两相流非线性控制方程组．进而导出了该方程组的特征线方程，利用有限差分及特征线方法求解了特征线方程，考察了界面扰动随时间在空间的发展状况，并与实验和线性稳定性分析结果进行了比较．     

群决策中基于语言评价信息的TOPSIS方法

针对基于语言评价信息的群决策问题，提出了一种新的TOPSIS方法。依据传统的TOPSIS方法的基本思路，首先将语言决策矩阵转换为规范决策矩阵；其次，通过变量转换关系对有序语言短语集中的有序语言短语进行“量化”，构造与原语言决策矩阵“等价的导出”决策矩阵，并利用算术加权平均算法对所得到的导出决策矩阵进行群的集结；然后对所得到的决策矩阵构造理想点和负理想点，计算每个方案的相对接近度，根据得到的相对接近度对方案进行排序从而确定最优方案。最后通过一个算例说明了该方法的有效性和实用性。     

繁简字理论问题探析

繁简字是一种较为常见的汉字字际关系,也是当下汉字学研究的重点内容之一。中华人民共和国成立至今,有关繁简字理论的研究已经相当丰富,在学界现有观点的基础之上,以繁简字的理论问题为核心,分别从生成途径、消长机制以及判定方式三方面入手展开论述,可以在一定程度上弥补现有研究成果的不足,完善理论框架,丰富繁简字的研究内容。这对繁简字及汉字字际关系的相关研究都有着十分重要的意义和价值。     

基于最小生成树和图像矩的陶瓷过滤器表面缺陷检测

针对人工检测陶瓷过滤器堵孔、裂缝缺陷效率低、误检率高的问题,提出一种基于最小生成树和图像矩的缺陷检测算法;对输入缺陷图像进行灰度化和去除噪声处理,利用阈值分割方法对图像进行二值化,根据陶瓷过滤器表面孔洞空间分布及面积变化,利用滑动窗口遍历图像,结合最小生成树与图像占空比检测堵孔缺陷;根据过滤器裂缝的灰度和形状特征,采用基于图像矩的等价椭圆的方法检测裂缝缺陷。结果表明,所提出的算法能够有效地检测出陶瓷过滤器堵孔、裂缝缺陷,自建数据集的检测准确率达到95%以上。     

水库(群)随机优化调度研究进展与展望

水库(群)随机优化调度是防洪减灾和实现水能资源高效利用的有效方法,通过考虑来水的不确定性显著提高调度决策的实际指导效果,增强综合效益．梳理了水库(群)随机优化调度的相关概念及其与调度规则函数之间的关系,以显随机优化、隐随机优化和参数模拟优化三种方法为分类依据,综述了国内外水库(群)随机优化调度方法研究的发展历程．针对该领域存在的问题与不足,未来研究应重点关注提升水文预报水平、增加调度规则提取方法准确度、提高参数优化模型计算效率、克服随机动态规划维数灾问题与多维径流转移概率求解问题等方面,为进一步提高随机优化调度水平提供参考．     

基于平行注意力机制的对抗样本防御方法

为降低对抗样本的影响,提高分类模型在遭受攻击威胁下的精度,利用哺乳动物视觉系统工作原理,结合注意力机制,提出一种新型防御对抗样本模型PSCAM-GAN(Parallel Spatial and Channel Attention Mechanism Adversarial Generative Network)。该防御模型在通过编码器获得对抗样本的特征图后,使用平行注意力机制提取特征图中的个体和位置信息,然后在保证这些特征不变的情况下,重新调整特征图的权重,通过解码器产生净化结果。该方法能在清除恶意扰动的同时保持净化结果与输入的一致性,有效降低对抗样本对模型精度的影响。在CIFAR-10和MNIST数据集上,PSCAM-GAN面对多种对抗样本攻击时的防御效果超越了其他基于预处理的防御方法,能有效提高模型的健壮性。