挖掘关联规则中AprioriTid算法的改进

在AprioriTid算法的基础上提出了两点改进：一是利用压缩的候选项集代替数据库D,减少了数据量;二是根据优化的频繁k-1项集L＇k-1来生成候选项目集Ck,避免了不必要的组合,实验证明,改进算法在缩小数据库规模方面是行之有效的。     

带随机扰动的参数不确定混沌神经网络的同步

基于驱动-响应混沌同步原理,在同时考虑系统内部参数不确定性和系统外部随机干扰的情况下,研究了一类混沌神经网络的同步控制问题.利用随机微分方程理论,Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)方法,得出了混沌神经网络全局渐近同步的充分条件和控制器设计方法.所得的充分条件以线性矩阵不等式的形式给出,容易被已有的LMI工具箱所以验证,而且所设计的控制器结构简单,易于实现.最后,仿真实例验证了文中方法的有效性.     

高精度热变形组合测量装置设计

针对传统测量装置成本高,易受环境影响,不易调试瞄准的缺陷,设计了新型高精度热变形组合测量装置.该装置以组合量块为标准,采用可换向的单测头和成本较低的电感测微仪进行定位测量.通过对测控温系统、运动系统、被测件支撑与调整系统、瞄准定位系统等主要误差源的精度分析,得出高精度热变形组合测量装置的测量极限误差为±0.99 μm,可用于机械零部件热变形量及热膨胀系数的测量.     

连续Markov跳变奇异系统的稳定性分析与镇定

研究了一类连续Markov跳变奇异系统的稳定性与镇定控制,得到了保证连续Markov跳变奇异系统正则、无脉冲、随机稳定的充分性条件,并设计了相应的镇定控制器。与已有文献中的结论相比,文中研究系统的模式跳变转移概率可以是部分未知的,所得条件以严格线性矩阵不等式的形式给出,具有更小的保守性。仿真实例验证了文中结论的正确性。     

一类Markov跳变神经网络的时滞相关鲁棒稳定性

针对一类Markov跳变神经网络,研究了其在系统参数不确定情况下的全局鲁棒稳定性。利用Leibniz Newton公式对原系统进行等价变换,基于Lyapunov 稳定性理论,并结合Moon不等式得到了此类Markov跳变神经网络时滞相关均方鲁棒稳定性的判别条件。所得结果以线性矩阵不等式(linear matrix inequality, LMI)的形式给出,容易被Matlab中的LMI工具箱验证。最后,通过一个算例验证了所得结论的有效性。     

吊舱式推进器偏转工况下水动力性能

针对吊舱推进器的关键技术,探讨了吊舱推进器在偏转状态下的水动力性能.利用空泡水洞以及吊舱动力仪进行了吊舱推进器在偏转工况下的一系列试验研究,比较分析了不同偏转角下吊舱推进器水动力性能.同时,结合RANS（Reynolds averaged Navier-Stokes）方程和RNG（Random number generation） k-ε湍流模型,运用滑移网格方法对吊舱推进器在偏转状态下水动力性能进行了数值模拟,并将试验结果和数值结果进行了比较分析.结果表明：偏转角度越大,试验值与计算值偏差越大,尤其是吊舱推进器沿来流方向推力的偏差较大,但总体变化趋势较为一致.
     

一种用于加快发现频繁项目集的预处理策略

分析了Apriori算法关于发现频繁项目集的方法及其效率,提出了一种基于无向项集图的预处理策略,用于加快频繁项目集的生成过程。采用预处理策略的Apriori算法（UIG-Apriori算法）加快了频繁项目集的发现效率,改善了算法的性能。     

新加坡智慧城市建设经验探讨

新加坡是一个典型的国土狭小、资源匮乏的城市型国家。但是，通过近十年的智慧国家发展战略的推进，新加坡已然成为了全球智慧城市建设领域的一颗明星和世界各国争相效仿的对象。从资源小国一跃成为智慧大国，原因何在？