工程性非自愿性移民与中国法律传统

传统中国农业文明的特点,导致古代中国工程性非自愿移民法律制度有着强烈的行政性,而“集团本位”的传统道德和立法思想更强化了移民的牺牲精神。在西方法学概念和逻辑基础之上建立起来的当代中国法律制度,工程性非自愿移民制度的运作仍然是“纯中国传统式”的。     

相关信道下级连空时编码性能分析与仿真

研究了空间衰落相关信道对空时编码性能的影响，然后给出了一种外码和空时码级连的结构，对输入信号先进行TCM或RS编码，再进行空时编码。在空间衰落条件下这种级连的结构可以同时获得空间增益和时间增益。仿真表明，级连结构性能优于原始的编码结构，但是接收机的复杂度提高了，这是一种以复杂度换取效益的结构，在深度相关衰落时，级连的外码个数越多，性能越好，实际运用中需要在复杂性和效益间进行折衷。     

多分辨率三角形表及其应用

一个网格模型的多分辨率表示由原模型信息与附加的多分辨率信息组成,由于两者独立存储,所以每次使用一个模型的多分辨率表示时,必须由原模型重新生成。给出了一种网格的多分辨率表示,支持模型渐渐简化、渐进细化及渐渐传输。还给出了这种多分辨率表示的构造方法,通过重新排序网格的三角形表与顶点表的元素,将所有多分辨率信息熔入三角形表之中(称为“多分辨率三角形表”)。由于没有增加任何额外变量,“多分辨率三角形表”仍是原网格的三角形表,一旦被生成后,可以被直接反复地使用。     

基于多属性的城市竞争力系统结构分析

构建了城市竞争力系统(U rban Com petitiveness System,UCS)结构模糊关系矩阵,定量化描述了UCS内部结构。在此基础上,计算系统内各要素及其属性的系统贡献度,并以此为依据分析各要素在系统中所处地位及成因,确立了城市产业竞争力和城市政府管理力在UCS中的核心影响要素地位。最后,找出UCS中各要素间作用的最优链路,为进一步研究UCS运行机理提供依据。     

具有中心车站的元胞自动机城市交通流模型

在Biham等人提出的二维元胞自动机交通流模型基础上,建立了具有中心车站的二维元胞自动机城市交通流模型,该模型考虑了对外交通对城市交通流的影响,推导出了这种二维CA交通流模型的演化方程.在计算机上模拟了在不同对外交通概率情况下的交通状况,得到了车辆在不同参数下交通流模型的基本演化图,进一步还模拟了城市长途车站数量对城市交通的影响.结果表明,较小的对外交通概率就会对城市交通状况产生较大的影响,适当增加中心车站的数量对城市交通状况有一定的改善.     

城市微观交通仿真系统及其应用研究

建立了一个城市微观交通仿真系统,主要包括:车辆产生模型、路网描述模型、交通规则描述模型、信号灯描述模型、车辆行为模型、路径选择模型和路口转向模型。说明了各模型的建模方法以及系统的仿真流程。针对城市交通的特点,提出邻车影响模型,作为对传统跟驰模型的补充。在OCTANE图形工作站上,实现了仿真系统的三维可视化。最后选取典型路网进行了应用研究。     

分布式星载SAR回波仿真的并行化计算研究

对分布式星载SAR系统地面回波仿真程序并行化算法进行了研究。重点介绍了分布式小卫星SAR系统多星协同工作的仿真策略、各并行节点任务的分配策略和并行节点问大量数据传输的策略。实验证明此并行化算法具有较高的加速性能，具有实际的应用前景。     

有限记忆ISODATA算法在航迹关联中的研究

针对多传感器多目标航迹关联的特点,提出了将基于聚类分析的ISODATA算法应用于航迹关联的解决方法。将表征航迹特征的参量构成待分类的样本空间,利用ISODATA算法对来自不同传感器的航迹进行关联。构建了基于ISODATA算法的有限记忆关联模型,利用有限步的历史航迹状态数据,有效地解决了目标密集环境下的误关联问题。通过仿真研究说明了算法的有效性。     

科学元勘的第三波及其争论述评

本文评述了关于公众参与科技决策的一场学术争论。柯林斯等认为，科学知识社会学对公众参与科技决策的支持过于宽泛，导致了“对技术决策的参与应该扩展多远？”这样的疑问。他们提出，科学元勘应当面向决策实践，放弃单纯描述性的工作和消极解构，转向考察专识的认识论特征，及其内容、结构、类别和功能，以重新理解决策中专家和外行的划界，为筛选适当的专家和公众参与决策提供依据。批评者认为。这个理论框架误读和抛弃了科学知识社会学的基本结论，是科学主义的和还原论的，是向传统的专家治理结构的倒退。他们站在社会建构论和认识论多元主义的立场上，分别从对决策问题、专家和专识的社会建构、对合法性问题的理解等方面提出了激烈的批评。     

广义逆A_(T,s)~(2)的复合矩阵及其应用

建立了复合矩阵的广义逆与广义逆的复合矩阵之间的关系,得到了广义逆的体积与广义逆的复合矩阵的体积之间的关系.并通过一个数值例子对Drazin逆的复合矩阵及其体积之间的关系进行了验证.