一类修正的Durrmeyer－Bernstein型算子的逼近定理

讨论了引入矩阵后修正的Ｄｕｒｒｍｅｙｅｒ－Ｂｅｒｎｓｔｅｉｎ型算子的点态逼近等价定理，以及加权逼近等价定理．     

一种非平稳随机信号模型的时变参数估计算法性能研究

采用递推最小二乘算法求解非平稳随机信号模型的时变参数。该方法的主要特点是计算量小，占用存贮空间少，没有矩阵求逆的问题。应用该方法的对分段线性调频信号、多个线性调频信号及非线性调频信号进行分析，比较了不同基时间函数的选取对时变参数估计的影响。     

框架和Riesz基的稳定性

从两方面讨论了Hilbert空间中框架和Riesz基的稳定性：在满足一定条件Bessel序列的扰动下，框架和Riesz基在Hilbert空间中的稳定性；把框架和Riesz基与小波结合起来，在母小波、采样序列的扰动下，小波框架和小波Riesz基在L^2（R）空间中的稳定性．对有关文献的相关结论进行了推广，目的在于可以根据框架的稳定性，设计或者选择一个更优的框架来精确地逼近信号．     

多元不缺项插值基的存在条件及构造算法

运用构造性代数几何方法, 研究由Rⁿ中一组给定节点的信息构造节点子集上的不缺项插值基, 给出了不缺项插值基的存在条件及相应算法.     

基于径向基概率神经网络模型的小儿厌食症状辅助诊断

结合了径向基神经网络较强模式分类能力与概率神经网络运算简单的优点,提出了一种径向基概率神经网络模型,并应用于小儿厌食症的辅助诊断,通过对119例样本数据的处理,获得了92.4%的准确率.此外,偏最小二乘法的分析结果表明,Zn元素与小儿厌食症关系最为紧密.     

基于距离分类准则的雷达目标识别方法

雷达目标信号是非平稳信号，对于这样的非平稳信号，用于分类的特征往往包含在局部的时一频信息中，用一般的变换提取有效的特征比较困难。利用小波包基的性质，提出了一种雷达目标识别方法。首先，对雷达回波信号进行小波分解，利用距离准则，选择最优小波包基，从被识别的信号中提取具有最大可分性的特征，得到目标识别的特征向量，由此进行目标识别。仿真实验结果表明，该方法具有高的识别率。     

音乐的结构及其数字人类学根据

音乐作为一种纯粹的文化制度,有其固有的结构和强加的结构。音乐结构原理的应用有力地说明,音乐有其明确规定的数字人类学根据。     

地球物理测井多参数综合识别储层流体类型的新型神经网络

建立了一种基于引力的新型神经网络模型 ,引入了合力作用机制 ,解决了储层流体类型划分的判定半径问题 ,克服了以往神经网络对任何输入数据都要产生响应 ,并给出一个分类结果的缺陷。改进了传统的距离计算方法 ,克服了传统方法易受单个参数突变的影响而引起误判的缺点。利用新型神经网络方法并结合测井资料 ,对某油田的储层流体性质及类型进行了识别 ,获得了很高的识别率。与径向基神经网络的判别结果相比 ,该神经网络的识别率明显提高。     

基于EBS的无线传感器网络密钥管理方法研究

针对现有无线传感网络(wireless sensor networks, WSN)群组通信中网络环境复杂、资源占用率高以及共谋攻击等问题,提出一种融合三元多项式和EBS(exclusion basis system)管理机制的动态密钥管理方法。通过分析现有方法的不足,从WSN系统模型和EBS密钥管理2个方面对其进行改进,针对WSN系统模型引入层次式拓扑结构,有效解决簇头节点存在的单点失效问题,在此基础上,根据EBS群组密钥管理方法,引入三元多项式算法对EBS管理机制的参数进行优化。仿真结果表明,改进方法与局域化组合密钥管理(localized key management, LOCK)方法相比,改进后的EBS方法可以减少传感器节点的密钥存储量,增加网络共谋链的长度以及提高WSN的网络抗毁性。     

土壤磷素流失强度评价模型

土壤磷素流失强度评价对于控制面源磷素流失,降低受纳水体富营养化程度极为重要。为了探索一套有效的评价方法,该文对土壤磷素流失机制进行了研究,并且在对土壤磷素循环及背景参数进行分析的基础上,应用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络技术建立了土壤磷素流失强度评价模型。将模型运用于江苏省土壤普查样本的算例结果显示,96.7%的学习样本拟合相对误差小于0.3,预测相对误差均在0.4以内。结果表明,模型是精确的,可以用于实际土壤磷素流失的评价。