线性系统部分变元指数稳定的新判据

利用“截断矩阵”给出了线性系统部分变元指数稳定的几个应用广泛的新判据。包含有关文献的若干结果。     

不同类型水稻两用核不育系配组F1代产量性状的比较研究

通过利用4个常用两用核不育系与10个恢复系杂交．对F1代产量性状进行差异性分析、一般配合力比较、相关性分析和通径系数比较．结果表明．不同类型不育系配组后代性状中．均有不同的优势表现．对产量的主导影响因子不同．一般配合力表现差异较大．且对产量的相对影响重要性不同．在配制组合中，要综合兼顾各性状间的关系．不同不育系不同对待。     

一般有限域GF(pm)上线性码的自同构群

 对单式阵群作一个较详细的研究,并将GF(2^m)上线性码的自同构群的一些结论推广到最一般的有限域GF(p^m)上去,这里的p是任意的素数.     

常系数非齐次线性微分方程组特解公式的新推导及其应用

首先利用推广的分部积分法导出一阶线性方程组的两个特解公式,然后将有关的结果应用到高阶线性方程(组),得出了特解的一些新公式。     

广义共轭留数边界元法电除尘器电场解析

将广义共轭留数法引入于边界元法，改变矩阵方程与高斯消去法相结合的原传统结构，按照指数函数规律缩短解题时间。自由度数越多其效果越显著。仅就电除尘器电场和电势的小规模数值结果，与实验结果相符。证明这种方法是有效的，计算速度比传统的边界元方法快两倍。     

缩影为Kn的图式流形同胚分类算法

讨论了缩影为Kn的图式流形的2种同胚分类算法,提出了最小方阵判断法和最小方阵计算法,并使用这2种方法,计算出了缩影为3到9个顶点的完全无向图的同胚类型的个数,给出了各个类型的图式流形代表元.     

C*-双代数上的Haar测度

采用法国数学家Baai和Skandalis引进的算予语言讨论了C^*-双代数A中的Haar测度的存在性．本文首先通过考察这样算予的性质和刻画赋范线性空间中连续线性算予的像集的性质，证明了C^*-双代数A中的一个平均遍历定理，得到了C^*-双代数A中的线性泛函是Haar测度的充分必要条件；利用遍历定理和这个充分必要条件探讨了C^*-双代数中Haar测度存在的一些充分条件．     

BP神经网络在路径规划中的应用

神经网络由于其具有对数据大规模并行处理及对知识有较强的融合能力的优点，因此将它应用于机器人路径规划中，但是BP网络极容易陷入局部极小值，应用加权策略解决了此问题．仿真结果表明，BP神经网络应用于移动机器人路径规划具有正确性、高效性、实用性和智能性等优势．     

Induction of hybrid decision tree based on post-discretization strategy

By redefining test selection measure, we propose in this paper a new algorithm, Flexible NBTree, which induces a hybrid of decision tree and Naive Bayes. Flexible NBTree mitigates the negative effect of information loss on test selection by applying postdiscretization strategy: at each internal node in the tree, we first select the test which is the most useful for improving classification accuracy, then apply discretization of continuous tests. The finial decision tree nodes contain univariate splits as regular decision trees, but the leaves contain Naive Bayesian classifiers. To evaluate the performance of Flexible NBTree, we compare it with NBTree and C4.5, both applying pre-discretization of continuous attributes. Experimental results on a variety of natural domains indicate that the classification accuracy of Flexible NBTree is substantially improved.     

基于Bayes网络的项目风险评估方法研究

本文研究了项目风险评估的建模方法 ,通过与其它传统的项目风险评估方法比较 ,针对项目风险评估的信息不完备、具有一定不确定性的特点 ,选择Bayes网络建立项目风险评估模型。本文内容适合于在不确定环境下 ,信息不完备时的项目风险评估