随机粗糙表面散射声场的理论研究

本文从声波动方程出发,引入了一些近似,建立了平均散射声强与物体表面粗糙度,超声频率和接收掠射角之间的闭形解析表达式。并把理论与文献报道的实验结果进行了比较,二者符合较好。因此,本文理论引用的近似在一定程度上正确地预言了粗糙表面的散射声场。     

石灰石类的石质保护

研制了一种可逆型的石质保护剂，涂刷在大理石、红砂石、和田玉、石灰石、青石等石质上形成保护层。经过一系列实验测试，表明该保护剂具有渗透力较强、憎水、抗酸雨等性能，可使石质耐风、雨、沙、冰冻、可溶盐、日光照射、温差变化和微生物等的侵蚀。     

强平的Banach空间

定义了强平的Banach空间,证明了若X是强平的,则X的范数是粗的;若X具有KMP,则X不存在等价的强平范数。     

面向证券投资的动态知识发现系统设计与实现

针对传统证券投资技术分析方法所存在的不足，通过对粗集理论、神经网络学习机理的研究。提出了面向证券投资的动态知识发现系统的基本框架．基于此框架，设计出面向证券投资的动态知识发现系统，并详细阐述了系统的各组成部分的设计思想及实现．最后结合实例，验证了系统的有效性、可行性．     

新的混合智能系统R-FC-DENN

以认知心理学、模型集成理论为基础,构建了集粗糙集理论、聚类理论、模糊逻辑理论、遗传算法理论、人工神经网络理论于一体的一个新的混合智能系统R-FC-DENN。它首先通过粗糙集将输入样本进行约简,然后用聚类技术将简化后的样本进行聚类,对不同的聚类使用经过遗传算法改进了的神经网络进行训练,接着将这些经过不同神经网络训练的样本用模糊权值组合起来,放入新的用遗传算法改进了的神经网络再进行训练,从而完成整个训练过程。最后用UCI下的实际数据库对提出的混合智能系统R-FC-DENN的实用性进行了检验,证明方法是可行的。     

基于粗糙集理论的人工神经网络故障诊断系统

在故障诊断神经网络模型的基础上,以粗糙集理论中的信息系统属性值表为主要工具,将复杂的神经网络分层的简并剔除其中不必要的属性,克服了网络规模过于庞大及分类识别速度慢等缺点,取得了减少分类过程中的模式匹配搜索量的良好效果,并给出基于粗糙集理论的分层发掘神经网络模型结构及算法,结果表明该系统对工程应用具有一定的参考价值。     

不完备系统中基于特征关系的知识约简

以同时具有丢失型和遗漏型未知属性值的不完备系统为研究对象,根据特征关系讨论了其中的知识约简问题.在不完备决策系统中,引入了近似分布约简的概念并给出了相应的判定定理与辨识矩阵,为从复杂的不完备系统中获取知识提供了新的理论基础与技术手段.     

F-干扰规律生成与特征识别

利用单向S-粗集对偶给出知识的f-干扰生成与f-干扰规律生成,单向S-粗集对偶的F-干扰生成与F-干扰规律生成的概念,基于这些概念提出了F-干扰盈余与F-干扰度关系定理、F-干扰盈余规律与F-干扰度规律关系定理、F-干扰分辨定理、F-干扰规律分辨定理,给出了F-干扰规律识别准则与应用。     

双非线性四边形平面应力单元分析石拱桥的极限承载力

采用共旋坐标法导出了四边形平面应力单元在大转动、小应变条件下的几何非线性和材料非线性的单元切线刚度矩阵;在此基础上编制相应的有限元FORTRAN程序;对交通部公路桥涵标准图中的23个单跨石拱桥的计算与分析表明:共旋坐标法四边形平面应力单元的列式、程序和求解器具有较强的非线性分析能力,能较好地分析石拱桥受力全过程的非线性性能.该计算结果提供了对中小跨度石拱桥非线性性能的更多的了解,可供工程设计人员参考.图8,表1,参10.     

远程教育中基于粗糙集的聚类算法

针对目前远程教育中个性化教学水平较低的问题,提出了一种基于粗糙集的Web学习者聚类算法,并应用粗糙集的约简方法解决了学习者特征数据中的属性冗余问题,提高了聚类算法的效率,从而提高了远程教学网站的个性化教学水平.