煤与瓦斯突出预报数据关联性的聚类分析

合理地选择突出控制因素是进行突出预测的关键技术之一．首先给出了基于系统聚类的突出预报数据关联性分析方法，通过DB Index准则判断聚类模型的有效性．然后研究了煤与瓦斯突出控制因素的选择规则．最后以平顶山煤矿为例，分析了该矿突出预报数据间的关联性，得到了相应的变量聚类树，并选择了主要的突出控制因素．仿真结果验证了所提出的突出控制因素选择方法的合理性和有效性．图2，表3，参11．     

对数正态分布的最小后验风险Bayes判别

设有两个总体G0、G1分别服从参数为(μ0,σ)与(1μ,σ)的对数正态分布.基于寿命数据X、最小后验风险准则,给出了相应的判别分析问题的Bayes判别方法,为寿命判别制定了一个操作简便的规则.     

改进最短距离法自动获取元胞自动机转换规则

提出了一种利用改进的最短距离算法自动获取地理元胞自动机转换规则的方法。CA的核心是如何定义转换规则,但目前主要是采用启发式的方法来定义转换规则,受主观因素影响较大。该模型通过熵化空间变量特征权重,对最短距离算法进行改进,自动获取CA的转换规则和模型参数值。并与一般的最短距离算法进行对比分析,结果表明,改进后的的最短距离算法所提取的转换规则在模拟城市发展时具有更高的精度,并且具有清晰的物理意义。     

CDMA中干扰消除多用户检测器的研究

基于统计分析方法,导出了传统并行干扰消除检测器(PIC)、部分干扰消除检测器(P-PIC)和最小均方误差检测器(MV-PIC)的输出均值和方差. 结果表明:与传统PIC检测器比较,P-PIC检测器降低了软判决量的均值和方差的偏差;选择恰当的部分干扰消除系数,可以使MV-PIC的输出均值增大、方差减小、误码性能优于PIC检测器.     

改进的聚类算法及在复杂大群体决策中的应用

针对现有FCM聚类算法中存在的局部极值和伸缩性较差等问题,提出了基于全部最小连通支配集算法(minimum connected donating set algorithm,MCDSA)的改进的聚类算法(minimum fuggy C-means,MF-CM)。用改进的聚类算法MFCM辅助复杂大群体决策(complex huge group-decision,CHGDS),定义了群体偏好矢量和群体一致性指标,提供了一种新的解决CHGDS中群体决策的理论和方法,并通过实验证明了该方法的有效性和稳定性。还提供了基于属性加权进化的群体一致性决策机制新思路。     

限制在光滑参数曲线上的С~1曲面插值

给出了一种限制在光滑参数曲线上的C1曲面插值方法.首先通过曲线参数化,建立从曲线到实参数轴的一个一一映射,将限制在曲线上的曲面插值问题转化为实参数轴上的一元插值问题,然后采用范数极小的方法给出参数轴上的一元C1插值函数,再将此插值函数映射到原曲线上即得到限制在参数曲线上的插值函数.理论推导和图形实例显示表明该方法具有逼近效果好的优点.     

长春市古树名木地理信息管理系统的开发

为保护和管理长春市古树名木,在野外调查的基础上,开发完成了长春市古树名木地理信息管理系统。本系统采用MapInfo作为后台运行支持,用Visual Basic作为前台开发工具,实现了古树名木地理信息和自然属性数据的存储、编辑、查询、分析、显示、统计和输出,把各种自然属性数据与反映地理位置的图形信息有机地结合在一起,并可根据用户需要对这些信息进行分析,为有关部门提供决策的依据。     

武夷山自然保护区植被垂直分布与特征

本文通过在武夷山自然保护区内实习观察武夷山植被（以黄岗山为重点）和收集到的一些资料，分析武夷山的山地植被垂直地带性分布特点，并对亚热带中山草甸、矮林和旗状树的成因作一番探讨。     

分类回归树中分裂法则的相合性质

讨论度量误差对分类树回归结果的影响,证明了对于某些常用的分裂法则来说,度量误差的存在会影响类边界估计的相合性.在一种简单情况下,提出了一个分裂法则,在该法则下,度量误差的存在不会影响类边界的相合性.     

一种新的加热炉状态识别算法

最小距离法是一种应用非常广泛的状态识别算法,但其在使用过程巾要求待识别样本必须符合类内距离较小、类间距离较大这一前提条件,否则将会造成识别错误.针对最小距离法存在的问题,提出了一种基于人工神经网络的改进最小距离法,并将该方法应用于加热炉工况的状态识别.结果表明,该方法具有识别速度快、识别率高的优点,完全能够满足工业生产过程的需要.