人工神经网络在汽轮发电机局部放电模式识别中的应用

阐述了局部放电测量对大型汽轮发电机定子绝缘状况诊断的重要性。针对大型汽轮发电机定子绝缘中３种主要放电形式，进行了大量模拟试验，获得了３种放电的相位Φ、放电量ｑ及放电次数ｎ的三维特征谱图。采用多层前馈神经网络来分析局部放电三维特征谱图的统计数据，以实现电机中局部放电的模式识别，取得了很好的效果。     

旋耕刀研究的现状与展望

总结并比较了国内外旋耕刀研究方法，提出了以降低耕作功耗和提高抛土性能为目标的新型潜土逆转旋耕刀的研究方向．     

一种改进的Fuzzy c—means聚类算法

该文提出了一种改进的ｆｕｚｚｙ ｃ－ｍｅａｎｓ算法（ＭＦＣＭ）。此算法是将传统算法（ＦＣＭ）直接对样本集聚类变为对特征集聚类，从而极大提高了ｆｕｚｚｙ ｃ－ｍｅａｎｓ的速度，证明了ＭＣＭ与ＦＭＣ在分类效果上的等价性，且ＭＦＣＭ较ＦＣＭ有较低的时间复杂性，讨论了ＭＦＣＭ与ＦＭＣ空间复杂性的关系。最后数值实验证实了结论。     

金属离子与EDTA配位稳定性的模式识别法分析

本文采用化学模式识别的广泛，选择电荷－半径比、Ｐａｕｌｉｎｇ电负性等五个特征量，建立了金属离子与ＥＤＴＡ配位稳定性的模式空间，采用数学、统计学的原理和方法对模式空间的距离进行了分析，并提供重要信息。     

单纯性肥胖儿童肥胖影响因素及其健康状况的配对研究

以２２３２名小学生为研究对象，分层随机抽样得到１０￣１２岁单纯性肥胖儿童５０人，进行１：１配对。采用条件Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型研究了儿童单纯性肥胖的危险因素，并用配对方法比较了肥胖儿童的健康状况。结果表明：儿童单纯性肥胖的主要危险为饮食量大、进食速度快、不喜欢体育运动和父母均肥胖，其中饮食量的相对危险度最大（ＲＲ＝３８．６３３５）；肥胖儿童的体重、上臂部和背部皮脂厚度、收缩压、舒张压都极其显著地     

非排版系统图形识别

对非排版系统图形及排版系统图形的主要特征进行了分析。提出了非排版系统图形被排版系统识别和处理的有效方法。处理结果证明，这种方法是行之有效的     

数学形态学边缘检测法及其对棉麻自动识别的应用

本文运用数学形态学方法提取棉麻纤维纵向投影图的边缘,然后按作者定义的形态特征参数外切矩形充满度对棉、麻纤维进行自动识别与分类,并计算出相应的混纺比。测试结果显示,本文的方法可达到较高的精度。     

限值响应超平面模式识别的模型及计算方法

用模式识别的观点，探讨了以本征值分解法研究响应值在窄的上下限内的限值控制问题．通过变换坐标表象（ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ），可以将一个超平面嵌入响应值符合控制要求的输入模式的薄分布层中，并划分出一定的模糊分界面±ｄ’，使之与响应值的限定范围±ｄ相对应．子空间中的超平面由协方差矩阵的一组本任解确定，且最小本征值所对应的本征矢为超平面的法矢．从拟合特定输入模式的分布出发，建立输入－输出之间的一般联系，减少了在模型建立和修正过程中对系统正常运行的干扰．     

轻亚粘土在地震作用下液化程度模糊识别理论

根据轻亚粘土在地震作用下发生液化，液化程度具有模糊性的特点，提出轻亚粘土液化程度或级别的模糊识别理论与方法，可作为初判参考，指出了应用最大隶属度原则进行轻亚粘土液化差别中存在的问题。