椭圆极化电磁波在界面的极化分析

运用波的极化概念,将入射的椭圆极化电磁波分解为互相正交的2个直线极化波,利用边界条件的匹配分别讨论它们与界面的作用结果,再进行合成;并就椭圆极化电磁波在界面垂直入射,以布儒斯特角入射及在界面发生全反射时的极化规律进行了分析.     

激发极化法在找水中的应用

激发极化法(简称激电法)不受地形起伏及围岩电阻率不均匀性的影响。因此。利用激电法找水，特别是在山区找水受到了重视，并取得了良好的效果。介绍了激发极化现象和激电找水中的常用参数，给出了利用激电法找水的具体实例。     

分类规则挖掘的免疫算法

为了高效地从数据库中挖掘分类规则，提出了一种基于免疫算法的分类算法．该算法的核心思想为：对规则的前件进行固定长度编码，适应度函数的计算由分类规则的较小分类错误率、简洁性、一致性和训练实例的覆盖性构成，通过把适应度最小的个体作为先验知识来修改个体的某些分量的方法进行疫苗接种，并通过检测个体是否出现退化和模拟退火来实现免疫选择，同时还采用了基于信息增益的规则剪枝策略．在美国加州大学标准数据集中的5个数据集上将该算法与RISE和OCEC算法进行了实验比较，结果表明该算法不仅具有更快的收敛速度，而且获得了更高的预测准确率及更小的规则集。     

基于非线性参数的意识任务分类

研究了非线性参数作为脑电（EEG）信号特征时对意识任务分类的作用，使用的3种非线性参数特征为最大Lyapunov指数、轨道平均周期和轨道平均初始距离，分类方法为Fisher线性判别式．对4个实验对象共60个任务对进行了分类处理．使用3种参数在2s数据段上取得的平均分类精度分别为82．3％、90．7％和93．3％．在较短（1s）的数据段上，应用轨道平均初始距离参数进行分类取得了平均为90．8％的正确率，分类精度接近于Anderson取得的实验结果．轨道平均周期和轨道平均初始距离算法具有较小的运算量，能够应用于在线系统．     

用分类与回归树算法进行人才识别

高校人才的引进对学校的发展十分重要．传统的人才识别方式是考察引进人员的一些定性的指标来进行人才识别，这样难以保证识别结果的全面性、科学性和准确性．给出了一种新的定量的人才识别的方法，它是利用数据挖掘中分类与回归树(CART)的方法为理论基础对人才进行定量的识别，更具科学性．分类与回归树方法利用过去已有的引进人才的经验数据分析提取规则，为以后的人才识别提供合理的、科学的决策支持．     

聚丙烯酰胺凝胶电泳在蝶类分类中的应用探讨

采用聚丙烯酰胺凝胶电泳(PAGE)技术,对不同蝶类的肌肉组织蛋白质进行分离与比较研究,通过相似性系数的分析,探讨了该方法在蝶类分类中应用的可行性.     

高温高压和不同氧逸度控制下单晶橄榄石电导率的实验研究

在1.0-4.0 GPa,1123-1473 K和控制氧逸度(Ni NiO,Fe Fe3O4,Fe FeO和Mo MoO2等4种氧缓冲剂)的条件下,借助YJ-3000t紧装式六面顶高温高压设备和Sarltron-1260阻抗/增益-相位分析仪,就位测定了橄榄石的电导率.实验结果表明:(1)在测定的频率范围(103106Hz),样品的电导率对频率具有很强的依赖性;(2)随着温度(T)升高,电导率(σ)增大,lgσ与1/T之间符合Arrhenius关系;(3)在Fe Fe3O4氧缓冲条件下,随着压力升高,电导率降低,而活化焓和指前因子增大,并给出样品的活化能和活化体积分别为(1.25±0.08)eV和(0.105±0.025)cm3·mol-1;(4)在给定的压力和温度下,随着氧逸度增加,电导率增大,活化焓降低;(5)小极化子导电机制可为橄榄石在高温高压下的导电行为提供合理的解释.     

铁电体的极化疲劳和历史记忆效应

电滞回线是研究铁电性的重要方法,但其中非线性电导,非线性顺电电容等非铁电性的影响难以消除.为此提出了微分电滞回线方法以取代传统的电滞回线.基于该方法,可将回线中各种非铁电性的贡献定量地分离出来,从而得到纯铁电性的贡献.对锆钛酸铅(PZT)和钛酸钡(BST)陶瓷样品的测量结果表明,纯铁电微分回线可用若干个高斯函数精确拟和,铁电体的极化疲劳就表现为高斯函数个数、峰位、峰高、半高宽等参数在外加作用下持续变化.实验还进一步证明,疲劳效应与铁电体所经历的热力学历史密切相关.     

数据挖掘与知识发现

数据挖掘和知识发现技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果.随着数据库应用领域的不断拓展,为满足应用对数据处理不断"苛刻"的要求,数据库系统必须引入新的数据处理技术.如何从大规模数据库中发掘深层次的知识和信息,而不仅仅是那些从传统数据库查询方法所获得的内容,这方面的研究正受到越来越多的关注.本文重点介绍了数据挖掘(Data Mining)和知识发现(Knowledge Discovery in Databases)中的一些内容:包括数据挖掘的定义、方法、任务等,最后还讨论了本领域未来的发展和面临的挑战.     

个性化新闻搜索系统的研究

用户在Web 上检索信息时,通常使用门户网站所提供的搜索引擎工具,但目前的搜索引擎普遍存在查全率和查准率低、不具备个性化等问题.论文对新一代个性化智能搜索引擎的主要技术进行了研究,提出了智能搜索引擎的总体框架,详细介绍了原型系统--新闻搜索引擎的实现以及其中用到的关键技术.