基于粒子群优化算法的并行学习神经网络集成构造方法

为了提高神经网络集成中个体网络的差异性,并减少将集成用于预测时的计算量,本文结合粒子群优化算法和个体网络的并行学习机制,提出了一种基于粒子群优化的并行学习神经网络集成构造方法。实验表明,和传统的集成构造方法相比,该构造方法具有比较好的性能。     

集合卡尔曼滤波同化理论及其在一次暴雨过程中的应用

集合Kalman滤波用于数值试验有着雄厚的理论基础。本文介绍了集合Kalman滤波理论及其技术实现,在此基础上搭建了集合Kalman滤波同化系统,并用MM5模式做同化实际探空资料48小时的试验。试验结果表明:集合Kalman滤波同化探空资料可以改善MM5模式的预报效果。     

初始声能分布对具有扩散反射边界的房间中声场松弛的影响

为了研究在给定房间中声场松弛的模式是否惟一的问题，文中在一个具有完全扩散反射边界的长矩形房间中，于不同位置设置声源以提供不同的初始声能分布，初步研究了房间初始声能分布对声场松弛的影响．研究表明，不同的初始声能分布引起的声场松弛模式不同，甚至有很大差异．因此可以得出结论：一个给定的房间中具有多种声场松弛的模式．     

特低渗油藏生产井初始含水率高的微观机理

特低渗油藏的生产井初始含水率要比中高渗油藏的高,而且生产井开井生产后含水率有一段时间的下降。对流体流动的微观机理进行了分析。结果表明,在特低渗油藏,钻井和压裂过程造成的水锁效应使地层原油难以流动;贾敏效应的存在阻塞了油流的通道;地层微裂缝的开启与闭合、启动压力梯度的存在导致生产井初始含水率较高;岩石物性特征决定了油藏的初始含水饱和度高,进而使初始含水率比较高。     

灰色模型GM（1，1）的一种新优化方法

根据灰色系统理论的新息优先原理,提出了将X(1)的第n个分量作为灰色微分模型的初始条件与优化背景值相结合的方法,对GM(1,1)模型进行了改进,改进后的模型既适用于低增长指数序列建模,也适用于高增长指数序列建模,尤其是对高增长指数序列,改进的GM(1,1)模型的模拟精度与预测精度都有提高,即使在发展系数|a|大于2时,新模型的拟合精度仍然很高.     

一个新自治混沌系统的混沌同步控制

研究了一个新的三维自治混沌系统的动力学行为和混沌同步问题.对该混沌系统的初值敏感性程度进行了理论分析和数值验证,对平衡点处发生分岔的类型进行了分析.最后基于耦合同步法,通过选取适当的耦合参数,实现了对系统的混沌态的同步控制.     

从档案看国民党台湾党部创建时期(1940-1945)的若干史实——兼谈海峡两岸档案信息资源的整合

20世纪90年代台、闽两地档案学界编录的台版和闽版两种"国民党台湾党部"专题档素选辑。以及中国第二历史档案馆和福建省、市档案馆庋藏的相关档案,蕴含重要的历史信息。经梳理可重现国民党台湾党部创建时期(1940-1945)的若干史实:酝酿、筹备和成立,迁址与转型。闽、台党部的工作联系等。海峡两岸档案学界有很多互补和合作的空间。应重视海峡两岸档案信息资源的整合。     

一种快速选择性神经网络集成方法

选择性集成通过选择部分个体能够获得比传统全部集成更好的泛化性能．已有的一些选择性集成方法实现的时间复杂性较高，或没有充分利用个体的先验信息．提出了一种新的选择性集成方法FASEN（fast approach to selective ENsemble）．该方法在独立训练出一批神经网络后，采用一种近似搜索策略，只选择与其他个体差异较大且估计泛化误差较小的网络参加集成，把个体选择的搜索空间从2^N降到N．理论分析与实验结果表明，该方法简单高效，泛化性能与已有的几种选择性集成方法相当甚至占优．     

二阶群色散对超高斯脉冲频谱影响的解析研究

在考虑二阶群色散的情况下,从理论上推导了超高斯脉冲频谱的解析表达式.该式表明:超高斯脉冲在光纤中传输时群速度色散(GVD)效应并不改变脉冲频谱,只改变每个频谱分量的相位;超高斯脉冲的频谱只与脉形(由参数m决定)和初始啁啾有关.以解析式为基础绘制的频谱图表明:超高斯脉冲频谱的最大特点是具有较大的底座,且出现了旁瓣,因此,有更宽的频谱宽度与之对应.     

结构初始损伤识别的随机弹性模量

为进一步借助环境激励条件识别结构损伤,导出了求解未损伤结构与损伤结构随机弹性模量的方程.该方法从特征值问题出发,视泊松比参数、弹性模量参数分别为常量与随机变量,并结合结构的有限单元模型以及实测数据.通过引入结构单元损伤因子,对结构的初始损伤进行识别.该方法既可精确评价结构的初始损伤程度,也可初步估计初始损伤的位置,为结构损伤自动识别技术的实际工程应用提供了理论基础.