基于神经网络技术提高红外气体分析器的选择性

应用前馈神经网络算法消除非目标参量对主传感器的干扰,从而提高了红外气体分析器的选择性.以检测甲烷为例,在干扰气体乙烯的体积分数变化了7600×10-6时,经神经网络融合处理后,分析器的选择性系数从3.17提高到422,主传感器输出的引用误差从58%降为0.65%,实现了对甲烷的准确识别.实验结果表明,该方法具有实际应用前景.     

基于ADO接口和VC++的数据库应用系统开发

通过一个基于ADO接口和VC 编程语言的数据库查询系统的开发过程，介绍了对OLE DB和ADO的理解，提倡使用ADO开发数据库应用系统。     

基于马尔可夫随机场的曲面光顺算法

利用最小均方（LMS）线性预测方法检测曲面型值点，对误差较大的坏点采用预测值进行修正，从而有效地避免了坏点对曲面光顺效果的影响。基于马尔可夫随机场（MRF）的局部特性，采用二阶邻域内数据点的线性组合代替原型值点，选择适当的加权系数，依次对各型值点进行修改，即可在保证曲面精度的前提下实现曲面光顺。计算结果证明，此算法结构简单，运算速度快，修改能力强，对不同形式的参数曲面都可以取得良好的光顺效果。     

入侵检测系统的数据收集机制研究

基于对入侵检测所采用的数据收集方法的分类和分析，提出了一种基于多代理的分布式数据收集模型，介绍了该模型的数据收集方法和协同检测过程，该模型分别在网络的关键入口处以及主机的重要应用和网络接口处部署检测代理，各检测代理根据不同情况采用不同的数据收集方法对各种可疑数据进行收集，并通过协调代理对下层检测代理提交的数据进行协同分析。结果表明，这种数据收集模型为协同检测奠定了基础，提高了对分布式攻击的检测能力。     

基于广义归纳逻辑因果模型的知识发现与算法实现

以语言场、广义细胞自动机和广义归纳逻辑因果模型为理论依据，分析了广义因果联系类知识的发现机理，给出了因果联系类知识发现的实现算法。该算法为解决具有随机不确定和模糊不确定性特征的因果联系类知识的发现提供了行之有效的方法。通过算法的运行实例，验证和说明了算法的正确性和有效性。     

基于XML的Web搜索技术

在系统介绍标记语言和XML的基础上，分析了基于XML的数据查询和查询优化方法。     

材料试验机数据采集测量系统

为了实现材料试验过程中多种参量的自动测量与处理,给出了采用压力传感器、放大器、单片机及数字信号处理技术构成材料试验机数据采集测量系统的方法。用该方法设计的系统可实现金属材料屈服点和抗拉强度等参数的自动测试,提高材料试验的质量及效率。     

高速数字信号采集处理系统设计

为实现对各种数据快速准确的采集，提出了一种以DSP为基础的数字信号处理方法，由DSP构成的数字信号处理系统以数字信号处理为基础，具有与其他以现代数字技术为基础的设备接口方便、数字部件易于高度集成、系统精度高的优点，使其得到广泛的应用。实践证明，系统取得了良好的效果。     

数据采集系统中数据获取的C++Builder实现

数据采集系统需要PC机与现场数据采集仪器进行控制、监测与数据交换，经常要对计算机的端口进行读写操作．这里主要研究了在Borland C Builder环境下如何嵌套汇编语言实现对端口的读写，从而实时获取数据，达到了很好的效果，并在相应的实例中进行了详细的探讨．     

混合层高度变化趋势及其代表值的探讨

利用长江下游某地的气象资料探讨了混合层高度的时刻、月份和季节变化规律，并得出结论：用2：00、8：00、14：00、20：00时刻的气象资料对年日平均有很好的代表性，用4、7、10、12月份对春、夏、秋、冬也有较好的代表性。