发现心脏节律中存在确定性混沌

针对心脏节律的复杂性以及其产生受多种生理过程的影响,以受迫非线性动力学系统为分析模型,提出一种能较准确反映其内在确定性部分动力学机制的模型构造方法,应用试验数据分析时发现;模型可以产生与心脏节律相似的动力学行为,心脏节律不仅不能解释为线性Gauss过程,而且其内在机制具有初始值敏感性质,生理过程的影响（动力噪声）对产生复杂心脏节律具有重要的作用。     

交错级数敛散性的一个新判别准则

交错级数是数学分析重要内容之一,对交错级数敛散性的判别方法目前并不多.关于交错级数的敛散性,给出一个新的判别准则,利用这个准则不仅能够判定一个交错级数的敛散性,而且能够判定交错级数是绝对收敛还是条件收敛.选择实例对给出的判别准则的可行性进行了检验.     

考虑多因素扰动的项目关键链缓冲区间设置及控制模型

项目规划及执行过程中极易出现不确定性,故需对项目关键链缓冲区间进行动态调整以适应项目任务关系变化.针对项目计划关键链缓冲区间设置及调整控制问题,本文提出了一种考虑多因素扰动的缓冲设置及调整控制联动模型.项目初始缓冲设置充分考虑项目工序安全工期、网络复杂程度及资源紧张程度等因素影响,项目执行过程中将缓冲/资源绩效指数与Bayes估计相结合,通过对Weibull分布参数估计实现缓冲信息的递阶转换,提升对缓冲使用的控制能力,最后通过实例验证所提方法与控制模型的有效性.     

MLINEX损失下k阶Erlang分布参数的Bayes估计

在MLINEX损失函数下,利用Bayes估计的方法研究了k阶Erlang分布参数的Bayes估计,并证明其容许性.给出了在MLINEX损失下得到了k阶Erlang分布参数的Bayes估计的精确表达式,并且通过随机模拟检验参数Bayes估计的合理性和优良性.     

正项级数微分判别法及其完备性和非标准分析

证明了正项级数的一种新微分判别法：∞ｋ＝１　ｆ（ｋ）是正项级数,令f(x)是相应的正连续函数,且ｄ/ｄｘ[１/ｆ（ｘ）]＝ｇ（ｘ）,如果ｆ（ｘ）ｇ（ｘ）ｘ≥１＋α（α＞０）,级数收敛;如果ｆ（ｘ）ｇ（ｘ）ｘ≤１,级数发散.这一判别法简单易推广,结合非标准分析,论述了微分判别法的完备性,同时该方法也是一般的函数项级数和无穷限积分敛散性的判别法.     

核Foley-Sammon变换

在模式识别领域,基于Fisher判别准则的Foley-Sammon变换技术有很大的影响.但是线性判别并不总是最优的.文章提出了一种基于核技巧(Kernel tricks)的非线性的特征提取技术KFST(Foley-Sammon Transformwith Kernels)——通过引入核技巧,可以在特征空间中有效计算FST.特征空间中的线性特征提取对应于输入空间的非线性特征提取.试验表明,KFST比FST具有更好的特征提取能力.     

基于KULLBACK信息融合方法的系统可靠性评估

在产品具有多源验前信息的情形下,讨论冷贮备系统的可靠性评估问题,运用Kullback信息作为分布之间距离的度量,在Kullback信息的融合准则下对多个先验分布进行融合。并以融合后的先验分布作为产品的最终验前分布,对冷贮备系统的可靠性指标进行Bayes估计。最后进行的计算机随机模拟结果表明,文中所提出的方法合理且便于应用。     

两类山药的皮、瓤矿物元素对比和Sr-Pb同位素分析

通过山药皮、瓤矿物元素对比研究,探讨山药皮作为非药用部位的使用价值.河北保定紫药和河南焦作怀山药Mn、Li、V、Ni、Cu、Zn、Sr、Ba共8种矿物元素,在皮与瓤之间含量比值变化的范围分别为1.2~16.3和1.4~6.5.相对于瓤,山药皮矿物微量元素明显富集,因此山药皮具有很高的营养价值.与矿物元素不同,河北保定紫药和河南焦作怀山药的Sr-Pb同位素在山药皮、瓤之间均一,无明显同位素分异,可最大程度降低取样对稳定同位素指纹图谱鉴别山药产地的影响.稳定同位素指纹图谱可作为一种长期有效且稳定的鉴别山药原产地的溯源方法.     

用于身份识别的ECG特征筛选策略研究

为了解决基于心电信号(ECG,Electrocardiogram)中基准点特征适用度的问题,在理想化的特征计算结果的基础上,本文提出引入由于计算机识别心电波形基准点所带来的误差,从实际应用角度选择出在身份识别中具有应用价值的特征.研究首先采用小波变换处理心电信号,将心电波形的基准点与不同阶小波系数相对应,自动检测基准点并同时获得检测准确率.然后,设计并实现了由基准点检测准确率估算基准点构成特征的准确率策略,进一步利用逐步判别法进行特征选择,最后,获得特征在用于身份识别中的筛选结果排序.研究采用PTB心电数据库(PhysikalischTechnische Bundesanstalt,德国国家计量科学院心电数据库)作为实验数据,在60人的数据集上进行身份识别,获得98.7%的准确率.