CaO MgO Fe_2O_3 Al_2O_3 SiO_2玻璃分相与计算机模拟

采用分形理论和不稳分解模型结合Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ方法对ＣａＯ ＭｇＯ Ｆｅ２Ｏ３ Ａｌ２Ｏ３ ＳｉＯ２系玻璃的分相进行了计算机模拟,应用分维数作定性描述,探讨了玻璃分相的机理·ＣＭＦＡＳ系玻璃在７１０℃保温２ｈ后产生分相,分相形貌具有分形特征·用图像分析仪测得其分维数为１－７５·模拟所得分相微观形貌的分维数为１－８７,与实验结果相近,分相微观形貌也相似,分相属于不稳分解机理·     

关于动态线性模型设计的进一步研究

进一步对动态线性模型（ＤＬＭ） 的可观测性和等价性进行了讨论,给出了几类可观测模型等价性的证明。     

参数化CSG模型之间等价参数域求解方法

基于参数化半空间概念给出参数化CSG模型的一般形式,通过分析不同CSG模型中参数化半空间之间的关系,提出CSG模型等价的模型参数不等式约束关系,并由此定义等价参数域,借助于线性代数领域中新提出的Г-算法,求解这些不等式最终得到等价参数域的显式表示,进而推导出等价参数域上不同模型参数之间的映射关系．当两CSG模型分别表示CAD系统中的零件设计方案和CAPP系统中的零件加工工艺过程时,等价参数域和参数等价关系可用于CAD／CAPP系统中的功能集成．     

基于小波和支持向量数据描述的故障智能诊断

提出一种基于小波特征提取和支持向量数据描述的故障智能诊断方法,通过提取实测信号经小波分解后各频带重构信号的能量作为特征,进行支持向量数据描述分类器的训练和分类.通过对滚动轴承故障智能诊断实例表明,该方法可以有效提取信号的故障特征,改进支持向量数据描述在故障诊断中精确度.     

模糊粗糙集分解定理的讨论（I）

分解定理是模糊数学的最基本定理之一,文章给出了模糊粗糙集的四个分解定理,并指出因偏序关系普通模糊集的部分分解定理并不能推广到模糊粗糙集.分解定理建立了模糊粗糙集与经典集间的联系,通过它可以把模糊粗糙集的某些性质的研究转化为相关的经典集的有关性质的研究,从而可以利用人们千百年来的研究成果和实践经验。     

纳斯达克半导体行业股指统计特性及其神经网络预测技术研究

金融时间序列统计特性和神经网络预测研究对于掌握金融市场发展规律,并指导长期或短期投资行为具有重要意义。采用经验模态分解(EMD)、时间内禀相关分析(TDIC)和Hilbert谱分析等方法对纳斯达克半导体行业股指进行了尺度统计分析,并利用先验的神经网络对纳斯达克半导体行业股指进行了预测。统计分析发现,各阶本征模态函数(IMF)呈现一定的周期性,能谱分析的结果显示半导体行业股具有统计行为;利用先验的神经网络对半导体股指进行预测,发现半导体行业股指将会在未来一段时间内保持振荡趋势,不同的反向传播(BP)神经网络预测模型可以有效应对半导体行业长期和短期投资方案,可为投资者提供有效的借鉴。     

基于DWT-SVD的数字水印嵌入方法

目前基于SVD的水印算法是直接对宿主图像或水印图像进行奇异值变换(SVD),然后将水印嵌入宿主图像的的奇异值中。本文提出了一种新的基于SVD-DWT的水印算法,先对宿主图像和水印图像进行小波变换(DWT),然后将水印嵌入各频带的奇异值中,并且水印嵌入系数随频带不同而不同。在JPEG压缩、图像旋转及剪切等攻击方式下,对该水印算法进行了鲁棒性分析,数值实验表明该水印算法具有良好的抗攻击性和安全性.     

蒲丰掷针实验的计算机模拟

目前基于SVD的水印算法是直接对宿主图像或水印图像进行奇异值变换(SVD),然后将水印嵌入宿主图像的的奇异值中。提出了一种新的基于SVD-DWT的水印算法,先对宿主图像和水印图像进行小波变换(DWT),然后将水印嵌入各频带的奇异值中,并且水印嵌入系数随频带不同而不同。在JPEG压缩、图像旋转及剪切等攻击方式下,对该水印算法进行了鲁棒性分析,数值实验表明该水印算法具有良好的抗攻击性和安全性.     

持久性有机污染物研究的国际发展动态

持久性有机污染物(POPs)是指对于生物代谢、光解、化学分解等具有很强的抵抗能力的天然或人工合成的有机污染物。本文全面介绍了从有机化学品开始广泛应用到POPs成为研究热点和国际行动的焦点这一历史过程，其中详细介绍了联合国环境署18／92号决议通过后展开的国际行动。并列举了当今POPs研究的热点问题和发达国家在该领域的研究计划。     

已知最大恒星走向分解

一个由英国、智利、德国和美国等国家天文学家组成的国际天文学家团队正在对一颗可能是已知最大的恒星进行观察。这颗恒星很可能正处于生命的最后阶段,其外层物质正在不断向外抛出。这些天文学家们联合完成、发现了对这颗巨型恒星如何将内部材料释放回星系物质以及恒星之间的物质和辐射场的重要机理。星际物质是行星系统形成的必要条件。