我国建材工业技术进步测定及预测方法研究

运用相关分析、主成分分析和多元回归分析方法建立相应的数学模型，对我国建材工业技术进步水平进行了定量测度与预测，并通过模型的实际应用，证明了方法的可行性和应用价值。     

一类可缩区域上半线性椭圆型方程多个正解的存在性

本文考虑下列方程其中，为一类有界可缩区域，充分光滑，λ∈Ｒ，ｖ为的单位外法向量，ｐ＝为临界指标．我们证明了λ＞０充分大时，上述方程具有多个正解．     

鉴别局部特征分析及其在人脸识别中的应用

由于传统的鉴别主分量分析(DKL)算法中,主分量分析(PCA)基于全局特征,难以提取人脸的局部特性,该文提出鉴别局部特征分析算法.该算法中,局部特征分析(LFA)代替PCA作为线性鉴别分析(LDA)的前端.一方面,LFA在保留大部分全局信息的同时提取局部特征.另一方面,它为信号提供一种有效的低维表示,增强LDA在小样本问题中的数值稳定和推广性能.文中结合开集模式的人脸认证领域,在PoliceFace、OCRLab人脸库和它们的组合库上对新算法和DKL算法进行实验比较.实验表明,通过结合LFA和LDA,新算法明显降低认证错误率在PoliceFace库上,等错误点错误率降低43.10%;在OCRLab库上错误率降低25.87%;在组合库上错误率降低33.16%.     

A components library system model and the support tool

Component-based development needs a well-designed components library and a set of support tools. This paper presents the design and implementation of a components library system model and its support tool UMLCASE. A set of practical CASE tools is constructed. UMLCASE can use UML to design Use Case Diagram. Class Diagram etc. And it integrates with components library system.     

烟台地区水面蒸发量主成分分析法研究

考虑到水面蒸发气象影响因子之间普遍存在显著相关,若应用所有气象因子建立水面蒸发量计算模型则存在信息重叠问题,而主成分分析方法可以解决该问题。烟台地区水面蒸发气象影响因子的主成分分析表明,前3个主成分累计贡献率已达88.32%,故提取3个主成分已能满足要求。第1主成分代表空气冷热状况;第2主成分代表空气动力状况;第3主成分代表太阳辐射。利用3个主成分建立三元一次回归方程,并与应用所有气象影响因子建立的多元线性回归方程相比较,结果显示,主成分分析方法建立的回归方程的偏回归系数均通过t检验,达到极显著水平,多元线性回归方程,虽拟合效果稍优于主成分分析方法,但偏回归系数b3未通过t检验,系数显著性水平不如主成分分析法。图3,表7,参8。     

系统辩证论新议

系统辩证论是在批判还原论和机械论中诞生和发展的，这方面，在认识上还表现出不彻底、不深入、不完善性：阐述了系统辩证认识的一些新看法，在彻底相对传统科学上，提出系统辩证律——相对传统学科中传统事物（组分事物）与系统特征事物（统性事物）的对立统一律；在深入矛盾网络分析中，提出系统矛盾网络多维辩证律——纵向一分为二、横向一分为多、立体切向结构功能耦合辩证法；在实际辩证法运用中，提出系统矛盾两部分析法；它们共同构成系统辩证论体系。     

军事通用仿真模型及其集成框架研究

分析了仿真模型的建立与实现过程中存在冗余和模型缺乏重用性的问题，论述了通用仿真模型的分类层次和相互关系，提出了建立通用仿真模型体系结构框架的设想和方案。着重阐述了构建通用仿真模型的关键理论和技术，给出了一个通用仿真模型集成框架。     

构件复用及其在作战仿真中的应用对策

构件复用是当前软件开发研究的一个热点,也是一个难点。首先比较了当前三种典型的基于构件的软件开发方法,接着提出了理想的基于构件的软件开发方法,之后对基于构件的软件开发方法的基本技术进行了分类。最后在此基础上,结合作战仿真软件开发中存在的不足,研究了构件复用在作战仿真中的应用对策。     

最小二乘支持向量机分类器的高稀疏化及应用

为减少训练完毕之后的最小二乘支持向量机的分类计算量,借鉴神经网络的快速剪枝策略,提出了一种新的稀疏化算法:HS-LSSVM。它在主成分分析基础上,筛选出样本子集作为支持向量,它们既包含较多核函数矩阵信息,又相互独立性强,具有较好的代表性。算法将其余个体的信息转移至支持向量上,在实现高度稀疏化的同时,良好地保持了LSSVM的分类性能,并能适用于多类问题。对多个分类问题的测试表明,HS-LSS-VM具有稀疏率高,分类性能强,且稀疏化速度较快等优点。     

基于多线索的车辆跟踪方法研究

针对车载摄像机的汽车辅助驾驶系统,提出了一种基于多线索的车辆跟踪算法。利用运动估计预测目标在下一帧的感兴趣区域,即跟踪窗。在跟踪窗内联合使用车辆的先验知识、评估环节、分块模板等线索定位车辆目标。在跟踪过程中,提出去除误识别的措施。这种基于多线索的车辆跟踪方法实现了对后方多车辆的稳定跟踪,也适合前视车辆。实验结果表明该算法是鲁棒和准确的。