基于非线性参数的意识任务分类

研究了非线性参数作为脑电（EEG）信号特征时对意识任务分类的作用，使用的3种非线性参数特征为最大Lyapunov指数、轨道平均周期和轨道平均初始距离，分类方法为Fisher线性判别式．对4个实验对象共60个任务对进行了分类处理．使用3种参数在2s数据段上取得的平均分类精度分别为82．3％、90．7％和93．3％．在较短（1s）的数据段上，应用轨道平均初始距离参数进行分类取得了平均为90．8％的正确率，分类精度接近于Anderson取得的实验结果．轨道平均周期和轨道平均初始距离算法具有较小的运算量，能够应用于在线系统．     

相干态与其叠加态之间的距离

根据LudwigKn ll对两量子态间距离函数的定义,得到了任意一个相干态|α0〉与相干态|α〉及其相反态通过任意系数线性叠加组成的叠加态———猫态|Ψ〉之间距离函数的一般表达式D(r,r0,φ).依据D(r,r0,φ),讨论了|α0〉与|Ψ〉之间的相似特性与其内禀参数之间的关系.结果表明,态|α0〉与|Ψ〉的相似程度,不但与每个相干态在复空间的平移距离有关,而且与态|α0〉和|α〉相对初始相位差Δθ以及叠加相位有关.     

小麦近缘种及小麦-簇毛麦染色体代换系、易位系的SSR分析

用20对小麦微卫星引物，对小麦近缘种和小麦-簇毛麦染色体代换系、易位系的基因组DNA进行PCR扩增，14对引物有扩增产物，其中10对引物可以在小麦近缘种间扩增出多态性标记．共扩增出分子量小于500的条带477条，其中342条具有多态性，每个SSR座位的等位基因数目在2～6个之间，平均为3．7个．11个实验材料的基因多态性(PIC)范围在0．4013～0．7281之间，平均为0．5725．根据NeiM的方法进行遗传距离分析，构建系统树，确立小麦及近缘种的亲缘关系，为麦类作物遗传资源的研究及在育种中的应用提供一些理论依据．     

基于特征脸的人脸检测与识别

人脸识别是属于生物特征识别范畴.然而与其他识别不同的是人脸是一个动态的图像,有位置与光照的变化,并且具有相似的外貌特征,这使得人脸识别成为一个比较困难的问题.文章阐述了基于特征脸的人脸检测与识别方法.该方法本质上是主要成分分析方法,他首先构造特征脸向量,然后计算新图像和数据库中特征脸的空间距离,来决定此图像是否是一副人脸图像,如果是人脸图像,他是那一副人脸图像。     

黎曼近似解模型在太湖藻类浓度场求解中的应用

利用太湖常规监测点的监测资料，在黎曼近似解模型的基础上建立了太湖二维藻类生长模型，该模型采用有限体积法及黎曼近似解对二维水流水质方程组逐时段、逐单元进行求解，将每个时段各个单元ρ(TN)及ρ(TP)的模拟值传递到藻类的生长项，从而模拟出藻类的生长过程，率定验证结果表明，该模型能较好地模拟藻类的生长过程，并能对太湖水体富营养化进行预测。     

现代远程教育的研究

探讨了现代远程教育的发展、现状和未来，以及相关理论；介绍了其软硬件相关技术。     

电纺丝制备高聚物纳米纤维

通过自制的电纺丝装置获得高聚物纳米纤维，发现不同高聚物纳米纤维具有不同的直径范围。对影响所得纳米纤维直径的静电压、高聚物溶液浓度等过程参数作分析，认为静电压与高聚物溶液浓度是影响试验进行的关键因素，并制约着其他工艺参数的调整。同时，结合静电喷雾及高速纺丝的理论对纺丝电子流体动力学过程作了一定探讨。     

在中空纤维膜中Dean涡降低浓差极化的试验研究

膜污染与浓差极化是不同的概念，两者是相互关联、相互影响的，浓差极化使膜表面被截留组分浓度提高，从而加速了膜污染过程的，而膜污染使部分膜孔堵塞，又会促使局部浓差极化的加剧．因而，膜污染与浓差极化成因果关系，浓差极化是导致膜渗流量下降和分离效率降低的原因．在中空纤维膜中，Dean涡这种不稳定流能有效地将膜靠近膜壁的浓差极化现象大大消除．通过设计一组试验，证明了浓差极化的危害性和Dean涡能较大程度的降低浓差极化．从能耗的观点上说，试验结果表明，有Dean涡存在的编织型中空纤维膜，其能耗低于直线型，其渗透流量和回收率高．图12．参19．     

一种基于时序分析的大型重载支承轴隐蔽部位疲劳裂纹诊断方法

大型重载支承轴隐蔽部位因发生不可观测的突发性疲劳断裂事故,严重影响生产的正常进行,给企业带来重大的经济损失.在分析支承轴振动特性的基础上,通过在机械结构外部便于检测部位提取反映结构疲劳裂纹状态的特征信号,编写相应的MAT-LAB程序构建时序模型,然后模拟支承轴实际工况,将裂纹产生、发展、断裂过程划分为5种状态,建立标准故障模式特征向量空间.运用模糊聚类分析方法,结合Euclide距离判别函数,找出与标准故障模式特征向量中隶属度最大的特征向量,从而有效诊断支承轴隐蔽部位疲劳裂纹状态的程度.最后通过实例验证了该方法的正确性和可行性.图2,参5.     

向量法研究三角形中相关点之间的距离公式

应用两个向量法相关公式探讨了三角形重心、垂心、外心以及内心之间的距离公式。