具有高簇系数的权重演化无标度网络模型

提出了一个演化的权重无标度网络模型.在传统的加权网络模型的强度优先连接机制基础上,考虑了网络按照模块结构和三角结构进行演化的特性.研究了模块结构和三角结构的演化机制对无标度模型结构特性的影响.仿真结果表明该权重网络的度、强度和权值都服从幂率分布,网络的平均强度与度之间具有高相关特性,网络的平均簇系数与度的函数关系服从幂率分布,模块结构和三角结构的演化机制能够显著提高网络的簇系数.     

织物风格评价中的客观尺度问题

本文提出了利用Karhunen-Loéve展开定理和主成分分析法解决变量权数确定问题,并对一般欧氏距离进行改进以作为织物风格的客观量度。文中还介绍了改进后的欧氏距离的特点,并给出与织物风格感官评价结果的对应关系。     

雷达和ESM相关的仿真研究

雷达和ESM航迹关联可以认为是模式识别问题。在统计假设检验理论和模糊综合分析基础上建立了多目标运动模型、多门限数学模型、时序关联决策模型，给出了累积数据快速计算的模型，以此可对两类传感器的观测数据进行在线时间校准。通过模型能够实现雷达和ESM的快速关联，满足航迹关联的精度要求，并对不同运动态势的关联结果进行分析比较，取得了满意的结果。     

加权平均介值定理的推广及其介值点的渐近性

给出了加权平均介值定理的一个推广,并讨论了相应介值点的一个渐近性质.     

On-line Tool Wear Classification in Unmanned-machining Environments

One of the most important features of the modern ma ch ining system in an “unmanned“ factory is to change tools that have been subjec ted to wear and damage. An integrated tool condition monitoring system composed of multi-sensors, signal processing devices and intelligent decision making pla ns is a necessary requirement for automatic manufacturing processes. An intellig ent tool wear monitoring system will be introduced in this paper. The system is equipped with power consumption, vibration, AE and cutt...     

选择性BCR-ABL酪氨酸激酶抑制剂体外筛选体系的建立

BCR—ABL融合基因表达的肿瘤蛋白是慢性髓性白血病的主要致病因素，应用人BCR—ABL，基因转染的细胞株FD—rv 210与其祖代细胞FDC—P1细胞组成的配对细胞株和不同的培养条件，建立了一个BCR—ABL酪氨酸激酶抑制剂的体外筛选体系，用于检测BCR—ABL酪氨酸激酶抑制剂的选择性，发现两种BCR—ABL，酪氨酸激酶抑制剂AG957和AG490，对BCR—ABL阳性细胞和阴性细胞的增殖抑制作用相似；培养体系中有无祖代细胞增殖所需的细胞因子，对其增殖抑制作用无影响；AG957短时作用于细胞即发生不可逆的增殖抑制现象，与已知的选择性BCR—ABL酪氨酸激酶抑制剂STI571特性明显不同，提示这两种抑制剂作用呈非选择性，所建立的体外培养体系及不同的培养条件的组合，可用于筛选各种选择性的BCR—ABL酪氨酸激酶抑制剂。     

基于信息融合的图像分段检测

基于鲁棒控制理论,在视觉信息与机械运动信息的有机融合方面采用了多信息分布检测控制的信息融合方法;在理论上证明了各传感器的决策值经过与或逻辑表决融合后,可以使系统的误警概率减小,检测概率增大,并通过实验验证了上述理论的正确性.     

基于自适应提升小波变换多分辨率数据融合

建立了基于小波去噪的多分辨率多传感器数据融合模型 ,引入了提升法自适应离散小波变换 ,根据最小均方 (LMS)自适应法确定伯恩斯坦 (Bernstein)提升滤波器的权系数 ,使其匹配低分辨率传感器的数据序列 ,接着使其对高分辨率采样数据的小波分解的尺度系数进行数据更新 ,实现不同分辨率数据的融合。最后对不同分辨率三传感器测量系统进行了数值仿真。实验结果表明 ,该方法可以有效地实现多分辨率多传感器数据融合 ,而且消除了噪声干扰 ,提高了系统的测量精度。     

Feature Extraction of Localized Scattering Centers Using the Modified TLS-Prony Algorithm and Its Applications

Feature Extraction of Localized Scattering Centers Using the Modified TLS-Prony Algorithm and Its Applications~~~~