基于小波网络的非线性组合预测方法研究

提出了一种基于小波网络的非线性组合预测新方法，以克服线性组合预测方法在解决非平衡时间序列组合建模问题所遇到的困难和存在的不足，并给出了相应的学习算法求解小波函数线性组合的尺度和时延参数以及神经网络权值。理论分析和大量的应用实例表明：本方法具有很强的泛化能力与自适应数据和函数变化的能力，在处理诸如经济时间序列这种具有一定程度不确定性的非线性系统的组合建模和预测方面有较高的应用价值。     

低维混沌时序的预测方法及其应用研究

研究由低维非线性动力系统所产生的混沌时序的预测方法及其应用。通过改进的最小二乘方法来估计模型的参数，并在其相空间中对时序的未来值进行预测。给出了有代表性的实例对本文的模型和算法进行验证。结果发现选取最佳的模型阶数能增加预测的准确程度，且混沌时序不可能进行长期的预测。算例表明本文建议的方法是有效的。     

一种分析睡眠脑电图的时频特征图

使用Choi-Williams分布对一段睡眠脑电图（EEG）信号进行时频变换，利用局部频谱的特征估计各个时间间隔里的波形，并得到局部频谱的特征曲线，整段EEG信号中所有时间咪上的频谱特征曲线组成一种时频特征图，使用该时频特征图分析睡眠EEG，不仅能够统计该段EEG信号中各种基本波形的出现情况，而且可以观察EEG信号中每个基本波形的变化方式，通过时频特征图对采集的实际睡眠EEG数据进行分阶实验，结果表明，时频特征图可以作为一种分析睡眠EFG有效工具，有良好的应用前景。     

李白《将进酒》创作时地考

根据有关资料的分析及实地考察,李白《将进酒》一诗应作于天宝十载秋,地点在今河南方城县石门山中     

语音信号时间动态规正新方法

利用函数逼近原理，提出了一种语音信号时间动态规正的新方法，并由此导出了可用于神经网络语音识别的新特征。重点讨论了时间动态规正的原理、新特征的提取方法和性质。实验及理论分析表明，新特征对于神经网络语音识别及语音压缩具有很好的效果。     

a阶时延逆系统的小波神经网络实现

研究采用小波神经网络（WNN）构造a阶时延逆系统的工程实现问题，并给出了a阶时延逆系统小波神经网络存在的充分条件。文中利用小波具有的时频局域化特性，完成小波神经网络的初始化，并去除网络中大量不必要的节点，使网络大大简化。仿真研究表明，该方法对a阶时延逆系统的实现具有良好效果。     

PON突发式光接收模块的指标及其测试系统

基于ＴＤＭＡ 的无源光纤接入网（ＰＯＮ），具体分析了其关键部件——突发模式光接收模块的性能特点，提出了描述该模块的几项重要指标，设计制作了一具体的指标测量系统并说明了测量步骤．     

关于地理学中的几个基本问题的哲学思考

地理学作为一门学科的发展应当与哲学分析保持紧密的联系，地理学在理论方面所表现出的进步的状况，是直接与它的学科基础问题被明确的程度高度相关的。文章就地理学研究的逻辑起点、地理学的时间和空间等基本问题进行了试探性的哲学讨论。     

闵科夫斯基内积空间上的Gram行列式

本文在前几篇论文的基础上，就欧氏空间中心Ｇｒａｍ行列式的性质在闵氏空间中做了相应讨论。     

Two methods to solve the ionospheric electron concentration horizontal gradient at Chongqing

The electron concentration horizontal gradient vector of the ionosphere and its south-north and east-west components over Chongqing station are analyzed and calculated, using the first approximation, time correlation and space correlation and another approach introduced. And then, the validity of the two methods is analyzed and compared. Foundation item: Supported by the National Natural Science Foundation of China (69571020) and the Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education (RFDP1999048602) Biography: Chong Yan-wen(1972-), male, Ph. D. candidate, research direction: ionospheric modeling and inversion.