π-逆半群剩余的有限性

剩余有限性是半群中比较重要的有限性条件之一，它和算法问题紧密相关．研究了π—逆半群的剩余有限性，证明了：若一个π—逆半群是剩余有限的，则每个主因子要么是零积半群，要么是带零群，要么是Brandt半群；刻画了π—逆半群的主因子的剩余有限性；同时得到了π—逆半群是剩余有限的一个充分条件．     

神经元中的随机共振及含噪周期方波脉冲信号的最优检测

理论研究表明 ,神经元用于含噪周期方波脉冲信号传输时存在随机共振现象 ,信号的占空比和神经元的阈值对随机共振的影响有一定的规律 .同时 ,可获得大于 1的信噪比增益 ,这是线性系统不能实现的 ,因而可将神经元的应用推广到非线性信号处理领域 .在此基础上 ,对应用神经元实现含噪周期方波脉冲信号检测的最优条件和最优特性进行了分析 .最后 ,通过仿真实验验证了理论分析的正确性     

基于多维统计分析方法的脑电消噪

基于二阶统计特性的主分量分析(PCA)和基于高阶统计特性的独立分量分析(ICA)是两种非常典型的多维统计分析方法.本文对PCA和ICA基本原理进行了简单介绍,并结合脑电消噪问题,对两种方法的性能和特点进行了比较.实验结果表明,在脑电消噪和特征增强等方面,独立分量分析方法具有明显的优势.     

编内、"编外"粒子的超对称性和SUf(3)表示

据焦一宫提出的夸克、轻子的亚克三体结构模型和推广后的Preon模型，讨论了超对称性的数学和物理基础，分析了编内费米子和“编外”玻色子间具有的正、反两界粒子一一对应的超对称关系，且正、反两界粒子分别满足SUf（3）群和SUf(3）亚群对称，从而人为最近观测到的质量m^′＞50mp的奇异粒子是“编外”轻子型夸克q^′及q^-′的复合态H′（q′,q^-′），发现l^--q共振是“编外”玻色子中存在“反轻子型夸克”Sc^ 2/3(bc,g^-）的必然结果，可能是对亚夸克物理的有力支持。     

IT上市公司投资价值的统计分析研究

在将财务指标数据进行合理化处理变换的基础上，应用多元统计分析数学中的主要成分分析方法，对我国在深、沪上市的部分高科技IT企业的财务状况和经营业绩进行定量化、可比性评价研究，为该类企业的股票市场投资者提供一种投资参考。     

受迫振动实验教学指导

通过指导学生完成受迫振动设计性实验 ,就教学过程中有关实验设计的指导思想、仪器、原理、实验内容及结果、教学要求等做了说明     

基于主成分分析的交叉环境DEA模型的应用

定义一般环境交叉互评指数,并针对现有交叉数据包络分析（DEA）模型计算指数时未能体现整体数据信息的缺点,结合主成分分析（principal component analysis,PCA）提出一种改进型交叉互评指数方法,使得每一个决策单元的评价向量依据其对评价矩阵中变异量的贡献度而赋予不同的权重;并筛除一些影响较小的信息,从而达到降维的目的,改善了交叉环境模型的评估效率。最后基于真实的能源投入与产出数据,对比传统交叉评价方法及改进型方法在计算能源效率结果上的异同。     

一种通用的去除文字图像中干扰线的算法

提出一种去除文字图像中干扰线的通用算法,通过将图像转换为便于操作的基本图形及高级图形,去除了图像的冗余同时获得了图像的几何信息,然后将对干扰线的检测看作对图像主曲线的检测,并将检测环节作为去除干扰线的关键步骤,检测过程中采用改进的最短路径算法和方向偏移算法,最后将检测到的干扰线与原图分离,大量的实验结果证明,该算法对文字图像中干扰线的检测和去除高效实用。     

纸质地图的地图特征曲线提取

描述了一种通用的在复杂特征图像中检测主曲线的新算法．基于曲线最短路径和方向偏移判据,主曲线检测的所有运算都在图形表达中进行．在图形网络搜寻中,采用了深度优先搜索方法．其应用背景是从地理测绘图中检测道路边界和房屋轮廓,采用自动方法生成数字地图．由于测绘图中的文字、符号常常与有意义的图像特征重叠,主曲线检测旨在从原始测绘图中获得“洁净”的特征图像．大量的实际图像实验表明,本算法效率高、鲁棒性强．除了地理测绘图外,该方法还可以用于文本处理中的其他领域,如在文字识别中,将字符与之相重叠的其他无用图像分离．     

延时FitzHugh-Nagumo神经网络的时空编码

为更接近真实神经系统,考虑具有延时的FitzHugh—Nagumo神经元组成的神经元网络,发现其并不是单个发放而是簇状发放,有利于模式的时间分割．给定一个输入模式,它是几种模式的叠加,网络能够以一部分神经元同步簇放电的形式一个接一个地分割出每一种模式．如果输入的模式是缺损的,系统能够按记忆的模式恢复,即网络具有联想记忆功能．