《中图法》(第四版)在ChIN资源导航系统中的应用

从分析ChIN资源导航系统入手,阐述了《中国图书馆分类法》学科聚类标准在化学化工资源导航系统中的应用,并就此提出改进网络分类体系的两点建议:一、把学科聚类从网络分类体系中单独列出;二、设置专业主题词表。     

一类求解变分不等式和平衡问题的迭代序列的强收敛定理

给出了一种改进的迭代算法,可用于求解变分不等式和平衡问题,并证明了此迭代序列的强收敛性;推广了文献[1]和[3]的结果.     

几种调制分类方法的原理与仿真试验研究

准对数似然函数比 (qLLR)、相位统计矩和不同阶幅度矩是调制分类的新方法。用qLLR方法构造检测MPSK信号的假设检验及其对数似然函数比 ,并求其数学期望 ,得到qLLR以BPSK/QPSK信号分类。相位统计矩方法利用MPSK信号符号初相位偶阶统计矩为M的单调递增函数的特性 ,并进行M进制识别复合假设检验。不同阶幅度矩进行调制分类的方法利用MPSK/MQAM信号每符号段波形起始点与其它点幅度的乘积统计矩特征进行调制分类。给出了计算机仿真试验评估。     

高阶相关调制分类原理、判决门限与仿真研究

信号的自相关函数由傅里叶变换与其功率谱相联系。Beidas和Weber揭示了自相关函数与似然函数的关系 ,并建立了高阶相关调制分类方法。推导了用信号高阶相关代替似然比进行MFSK调制分类的基本原理 ,推导了截断似然比检测性能分析的基本公式 ,研究了高阶相关调制分类门限设置方法 ,进行了MFSK调制分类计算机仿真试验。结果表明该方法是可行的 ,并可望用于其它问题中。     

一种基于近邻搜索的快速k-近邻分类算法

针对传统快速k 近邻分类算法的缺陷 ,提出了一种基于近邻搜索的快速k 近邻分类算法———超球搜索法。该方法通过对特征空间的预组织 ,使分类在以待分样本为中心的超球内进行 ,有效地缩小了搜索范围。实验结果表明 ,在相同识别率和k值的情况下 ,超球搜索法的识别速度优于基本k 近邻法和传统快速k 近邻算法———及时终止法 ,而且不存在对训练样本搜索顺序敏感性的问题     

Deletion mapping of a new gustatory mutant inDrosophila melanogaster

Summary A gustatory mutant ofDrosophila melanogaster insensitive to the taste of salt has been isolated. Genetic crosses and a deletion mapping analysis show that this mutation, designatedgust-M ₁ is located in the 93C_3–6-93D_6–7 region of the third chromosome.gust-M ₁ is also insensitive to the taste of quinine sulfate. The behavior of this mutant may be explained by assuming thatgust-M ₁ could be a mutation perturbing functions in the central nervous system affecting the responses to both compounds.     

一类三次复平面样条

本文借助于有限元方法的思想对一类三次复平面样条进行了讨论,得到了其存在唯一性的条件,并研究了收敛性、拟正则性和拟共形性等重要性质.     

一类受摄保测度映射的性态

我们讨论了一类具有抛物不动点的二维保面积映射的一种受摄扩张:其中A、B、C、D、E为参数。我们发现了一些有趣的性态,有的与文[3],[5]中的结果相似。我们还发现了一些特殊的性态:当B=C=D=0.03,E=O.009时,仅在围绕原点的环域中产生二维不变流形(不变管子)。当摄动参数B、C、D、E减小时,相应的环域扩大了,即在受摄扩张下接近抛物不动点的有序区要比离不动点运的环域内的有序区更容易受到破坏。     

基于Adaboost的作战目标属性判定方法

传统作战目标属性判定主要采用指挥员现场判断的定性方法, 具有一定的主观性, 并且由于缺乏较为成熟固定的算法而难以纳入指挥平台中。针对此问题, 结合作战目标属性判定关键影响因素分析, 提出一种基于自适应提升(adaptive boosting, Adaboost)的作战目标属性判定方法。首先, 针对目标有效面积、目标配置区域面积等关键因素, 采用单层决策树算法构建弱分类器。然后, 利用Adaboost对弱分类器进行加权组合, 形成作战目标属性判定的强分类模型。最后, 进行了示例分析, 并与决策树、支持向量机和人工神经网络3种属性判定方法进行对比仿真实验, 证明了所提方法的正确性和优越性。