IFS-BN结合的辐射源威胁评估方法

针对辐射源威胁评估实时性、复杂性和信息不确定性的问题,将直觉模糊集与贝叶斯网络相结合,提出一种基于IFS-BN的辐射源威胁评估方法。IFS-BN算法通过直觉模糊集刻画贝叶斯网络的节点信息,充分描述节点信息的确定性,不确定性以及犹豫度。同时,将直觉模糊集求得的各辐射源先验概率代入贝叶斯网络模型之中,得出后验概率进行威胁等级排序,并在此基础上建立了相应的评估指标体系。仿真分析表明,算法具有较好的可行性与有效性。与经典贝叶斯网络评估方法相比,IFS-BN算法的结果更加客观合理。     

借助Matlab遗传算法反演火山区压力源参数

首先分析了Mogi模型的经典最小二乘反演由于出现矩阵奇异或接近奇异而发散的局限性,决定采用具有全局高效搜索性和优化计算时不需要求导的遗传算法来反演火山区压力源参数。反演程序调用Matlab7.0 Release14工具箱中的选择、交叉和变异等相关程序。最后应用该程序和长白山天池火山区水准和GPS观测资料联合反演火山区压力源参数,经过比较遗传算法和阻尼最小二乘方法的反演结果,可看出2种方法结果近似,可见此方法方便快捷地实现了目标函数的最小化。     

神经网络在电磁场数值问题中的应用

针对目前电磁场数值处理中计算繁杂慢速和耗费资源过多的问题,本文提出了一种基于神经网络小波理论进行计算的新方法。文中着重介绍了利用小波变换神经网络的基本理论,结合电磁场数值计算的基本方法,推导变换进而得到一个通用公式和处理方法。在该方法中,神经网络学习内容少和数据处理简单,因此该方法具有计算速度快,占用资源少的优点,并有用硬件实现的前景。     

（BN）n及SiB（n-1）Nn（n=2-11）稳定结构的研究

利用遗传算法及Gastreich提出的经验势函数,研究了（BN）n（n=2-11）和SiBn-1Nn（n=2-11）团簇的可能稳定结构,对能量较低的异构体在HF/STO-3G水平进行优化,得到了（BN）n（n=2-11）和SiBn-1Nn（n=2-11）团簇稳定结构单环及线状结构,并进一步分析了单环的结构特征及相对稳定性。     

遗传算法模式理论研究

给出了多种交叉方式遗传算法的模式定理及相关的证明.该定理避免了遗传算法模式理论的不足,使模式理论更加准确、严格.     

序列模式挖掘的两种典型算法及比较

序列模式挖掘是数据挖掘的重要分支,GSP算法与PSP算法是序列模式挖掘中的两种典型算法。本文介绍了这两种算法并对其进行了分析与比较。     

文化观转型与“象思维”之失

20世纪初以降，自从教育制度西化之后，在开启科学思维理性之窗时，却关闭了自己“象思维”的悟性之窗，致使中国学人陷入失去主体话语境地。后来几代学人，由于只有单一科学思维理性，以至于不能真正进入和领会中国传统经典。中西思维方式不同，源于语言不同。“象思维”作为前语言前逻辑的思维，是最具本原性和原刨性的思维。在“轴心时期”，西方在“象思维”基础上产生出理性的逻辑的概念思维，并逐渐构成西方文化主流的思维方式。而中国的“象思维”则经过儒、道、佛三家而推向高级形态，构成中国文化主流的思维方式。崇尚不同最高思想观念（非实体与实体）的中西思维方式，各有不同的功能和价值，但都非万能。两种思维方式相互不能取代，而只有经过会通，才能推进各自文化的创新与发展。     

Finding finer functions for partially characterized proteins by protein-protein interaction networks

Based on high-throughput data, numerous algorithms have been designed to find functions of novel proteins. However, the effectiveness of such algorithms is currently limited by some fundamental factors, including (1) the low a-priori probability of novel proteins participating in a detailed function; (2) the huge false data present in high-throughput datasets; (3) the incomplete data coverage of functional classes; (4) the abundant but heterogeneous negative samples for training the algorithms; and (5) the lack of detailed functional knowledge for training algorithms. Here, for partially characterized proteins, we suggest an approach to finding their finer functions based on protein interaction sub-networks or gene expression patterns, defined in function-specific subspaces. The proposed approach can lessen the above-mentioned problems by properly defining the prediction range and functionally filtering the noisy data, and thus can efficiently find proteins’ novel functions. For thousands of yeast and human proteins partially characterized, it is able to reliably find their finer functions (e.g., the translational functions) with more than 90% precision. The predicted finer functions are highly valuable both for guiding the follow-up wet-lab validation and for providing the necessary data for training algorithms to learn other proteins.     

CDMA掉话原因分析

文章就CDMA系统中由于无线原因造成掉话的几种情况进行了较为详尽的分析，并以在城区路测过程中发现的一些无线掉话具体问题作为实例进行分析和研究，揭示了掉话的原因，提出了解决方法和解决后改善的情况。     

小波分析在1-10TeV宇宙线气象效应研究中的应用

利用小波变换,结合折叠周期分析方法,对羊八井宇宙线观测站TibetASγ阵列1997年11月到1998年6月的实验记录数据进行周期分析,发现了气象参量,包括观测面处大气压和室外温度的日变化和半日变化.接下来的关联分析表明:宇宙线流强的周期变化与气压和温度的周期变化显著相关.