基于语义网络的方案设计过程表达与推理

从基于机械运动方案设计的表达方法必须能支持概念设计全过程的思想出发，提出计算机辅助概念设计系统必须能够表达设计方案、产生方案、产生多个方案和确定最优方案．根据方案表达方法应具备的基本功能要求，选用语义网络技术表达设计方案过程、工艺动作、机构及其相互间的关系，通过对设计方案中机构时间配合及其影响的表达和调整实现了方案设计运动循环图表达的计算机辅助化．利用基于语义网络表示的不确定性推理技术构造待求问题的语义网络片断，通过已有设计实例与设计要求的属性值与属性值、属性值与属性值域、属性值域与属性值域三者的匹配比较构造贴近度计算公式，并对工业平缝机中的挑线机构进行了机构选型．实例证明了击模型的正确、实用性．     

单圆弧盘型凸轮机构特性的比较研究

提出了用高副低代的化归方法研究单圆弧对心直动滚子从动件盘型凸轮机构的特性．论证了化归后的机构瞬时速度、加速度和压力角与原机构等价，在此基础上讨论了原机构的运动特性．并以最大无量纲速度和加速度为标准，将凸轮机构从动件常用运动规律特性与该圆弧凸轮的从动件运动规律特性加以比较，指出其适用场合为中、高速轻载。     

考虑借贷过程的比例再保险最优控制模型

在一类带分红过程比例再保险模型的基础上,把借贷过程这一因素考虑进去,构造了一新的包括分红过程和借贷过程的比例再保险模型.利用随机分析中的最优控制理论,通过数学分析,针对不同的参数得出了不同情形下最优控制策略及相应的最大回报函数.     

一种改进的旋转矢量姿态算法

应用陀螺当前迭代周期内及前2个迭代周期内的角增量输出，并根据在当前迭代周期内对陀螺仪采样的次数，提出了3个新的航姿算法，分析了此算法在典型圆锥运动输入下的漂移误差．与传统的旋转矢量法比较，新的算法比Miller’s算法精度高3—4个数量级；对于单子样，新算法比Y．F．Jiang算法精度高约3个数量级，对于双子样、三子样，新算法比Y．F．Jiang算法精度高20—30倍，为改进旋转矢量算法提供了一种新的思路．     

甘肃灯心草科植物种皮亚显微结构研究及其分类学意义

对甘肃灯心草科(Juncaceae)、地杨梅属(Luzula)、灯心草届(Juncus)20个种及变种植物的种子形态和种皮表面结构进行了光学显微镜和扫描电镜的研究．结果表明：在扫描电镜下，本科植物种子表面纹饰有3种不同的类型，即网纹型、条状突起型和纵条纹型．电镜下的种皮表面纹饰为本科植物的分类提供了新的依据．     

江南丘陵区土地利用/覆被分类

江南丘陵区土地利用/履被类型相对比较复杂，传统的基于光谱特征的计算机自动分类的精度难以达到实际应用的需求．为了提高分类精度，需要模仿目视解译过程，从遥感信息机理与地学规律的综合分析人手，综合其它辅助信息进行分类．在对绍兴试验区地学背景知识和遥感数据光谱特性充分分析的基础上，获取了试验区各类典型地物分类的知识，并以规则的形式表示这些知识，集成TM影像亮度值、亮度值关系和DEM、坡度和坡向地理辅助数据对试验区土地利用/履被进行分类．结果表明，该方法可以方便有效地综合多种辅助数据进行分类，得到令人满意的分类结果，本次试验的分类精度为86．66％。     

婴儿监护系统中的音视频检测处理

婴儿监护系统的音视频监护部分主要要求实时的音视频图像显示、压缩、存储和异常情况的检测和报警．介绍了系统的音视频实时处理实现的主要技术，着重讨论了啼哭声音检测报警和婴儿纵向移动的异常情况报警方案，为防止婴儿在床上移动产生误报，提出两级视频图像运动检测的方法．     

利用GMS—5红外资料进行云的分类识别

利用GMS－5 3个红外通道（2个分裂窗区通道和1个水汽通道）的亮温资料，依据各种云不同的辐射特征对其进行分类，由此识别出积雨云（Cb）、浓积云（Cg）、卷云（Ci）、积云（Cu）、中云（Cm）、密云（Dense）等6种主要云类以及雾（Fog）和晴空区域。结合安徽寿县地面观测基准站1998年6、7月份的地面观测资料，对分类结果进行了检验，得到了较为令人满意的结果，准确率接近70％。     

Emergent Property in Macromolecular Motion

In this paper, the model of inverse cascade fractal super-blocks along one direction (in the positive or negative) in the 3-dimensional space is developed to describe the self-similar motion in macromolecular system. Microscopically the cohesive and dispersed states of the motion blocks are co- existent states with vastly different probability of occurrence. Experimental results and theoretical analysis show that the microscopic cohesive state energy and dispersed state energy of each motion block are respectively equal to the macroscopic glassy state energy kTg and molten state energy kTm of the system. This singularity unveils topologically the non-integrability, mathematically the anholonomy, and macroscopically the emergent property. This singularity also reveals that the glass, viscoelastic and melt states are three distinct emergent properties of macromolecular motion from a macroscopic viewpoint. The fractal concept of excluded volume is introduced to depict the random motion at various scales in     

Classification of Medical Brain Images

Since brain tumors endanger people‘s living quality and even their lives, the accuracy of classification becomes more important. Conventional classifying techniques are used to deal with thosedatasets with characters and numbers. It is difficult, however, to apply them to datasets that include brain images and medical history (alphanumeric data), especially to guarantee the accuracy.For these datasets, this paper combines the knowledge of medical field and improves the traditional decision tree. The new classification algorithm with the direction of the medical knowledge not only adds the interaction with the doctors, but also enhances the quality of classification. The algorithm has been used on real brain CT images and a precious rule has been gained from the experiments. This oaoer shows that the ahzorithm works well for real CT data.