知识基的布尔矩阵求解方法

用布尔矩阵方法对知识空间的原子和知识基进行研究.首先,建立知识空间和(反)知识背景之间的联系;其次,用布尔矩阵表示(反)知识背景,研究其对应的关系矩阵和对象关系矩阵的性质;最后,从知识状态、算子、布尔向量和布尔矩阵等角度判定原子的特征,给出知识空间中原子和知识基的求解方法.     

深空探测的现状、展望与建议

 回顾了人类深空探测的历史,探讨了人类深空探测的科学动机、技术挑战和可持续发展的路径,并对中国未来深空探测的发展提出了相关建议。     

太空资源开发的现状与中国的立场

 太空资源开发活动具有重大的经济、技术和政治意义。利用规范分析、经济学和政治学方法,分析了太空资源开发的现状,现行的多边与单边治理机制,指出了其中存在的问题及未来的发展趋势,结合中国的经济特点、行业利益和未来战略发展需要,类比了相似的资源开发制度,提出了中国对太空资源开发的应有立场与主张,包括积极参与并引领国际治理,及时颁布国内相关政策法律等。     

6R机器人的几何求逆算法

为了提高机器人逆解运算的精度与速度,提出了一种几何求逆算法。该几何求逆算法首先是将机器人简化为具有刚性特征的连杆机构,并将机器人的工作范围划分为四个象限区且通过几何运算求得机器人位姿与各个关节角度之间的关系,然后利用机构的刚性特征以及机器人的作业要求确定各个象限区中的逆解函数,最后通过已确定的逆解函数求得机器人关节角度的时间函数。文章以ER10L—CIO机器人为例,验证了算法的正确性与实用性,证实了算法在计算精度和运算速度方面所体现的优越性。     

带积分边界条件的Poisson方程边值问题解的极限

讨论一类带积分形式边界条件的Poisson方程边值问题解的极限。当区域的内孔收缩为零时，该极限函数就是不带积分形式边界条件的Poisson方程边值问题的解。     

Combining var estimation and state space model reduction for simple good predictions

A combination of VAR estimation and state space model reduction techniques are examined by Monte Carlo methods in order to find good, simple to use, procedures for determining models which have reasonable prediction properties. The presentation is largely graphical. This helps focus attention on the aspects of the model determination problem which are relatively important for forecasting. One surprising result is that, for prediction purposes, knowledge of the true structure of the model generating the data is not particularly useful unless parameter values are also known. This is because the difficulty in estimating parameters of the true model causes more prediction error than results from a more parsimonious approximate model.     

关于Minkowski相加算子构造线性空间的若干问题

本文首先简介Ｍｉｎｋｏｗｓｋｉ相加算子的基本概念．然后提出用Ｍｉｎｋｏｗｓｋｉ相加算子构造线性空间的若干结论．     

旅游时空层次探讨

本文得作者通过近年对旅游学的研究和自身的旅游体验提出的旅游学理论－旅游时空欠。文中阐述了旅游时间，旅游时间层次，旅游空间和旅游空间层次等四个概论２并分别论述了影响上述四个总是伯各种因素；同时对旅游时间层次与旅游空间层次进行了划分。     

同态基本定理在向量空间中的应用

本文建立了商向量空间的维数公式,在此基础上,应用同态基本定理和第一同构定理获得了对维数公式及Sylvester定理的简单、明了的证明。     

主成分分析和聚类分析在小麦遗传距离上的综合应用

小麦不同品种遗传距离是确认遗传材料之间的亲疏程度的依据，不同品种间遗传距离的远近在育种工作中有广泛的应用。采用多元统计方法和计算机技术来研究小麦品种间的遗传距离得到的数据证明：（１）主成分分析和聚类分析均可用来研究品种间的亲疏关系；（２）两种分析方法所得的结果相近；（３）研究的小麦品种为黑西哥生态型和中国生态型两大生态型。