确定论交通流模型的交通灯周期研究

采用开放性边界条件下二维主干道元胞自动机确定论模型研究红绿灯周期对干道速度的影响,并推出干道速度在基本图中取到峰谷值时所对应的周期表达式,同时给出成因分析。

几种典型控制器实现束晕控制所需时间的研究

采用小波函数控制器、延迟反馈控制器、自适应控制器及对数函数控制器对初始分布为K-V分布的离子束进行束晕-混沌控制。发现强流离子束实现束晕-混沌控制所需要的时间与控制器的选择明显有关,自适应控制器和延迟反馈控制器实现控制较快,小波函数控制器和对数函数控制器实现控制较慢。因此,在可以选择的条件下,人们在应用时应尽量选择合适的控制器。

质量损失对贫金属AGB星表面丰度的影响

在参数化热脉冲模型的基础上,加入星风质量损失,拟合了三颗铅星(HD187861、HD224959和HD196944)和两颗非铅星(LP625-44与LP706-7)的表面丰度,计算结果都能很好地重现观测数据。同时还发现:在考虑星风质量损失的情况下,三颗铅星的平均中子辐照量均超过2(mb)-1,富氦中间壳层中约80%的物质重复经历s-过程。而对于非铅星,星风质量损失的影响可忽略不计。

三角代数上的可乘导子

设T是环R上的三角代数,研究三角代数T上的可乘导子的可加性。利用矩阵分块理论证明了满足一定条件的三角代数上的每一个可乘导子是可加的,从而得到套代数中许多标准子代数上的可乘导子是可加的。

(2+1)维色散长波方程的行波解

得到了一个辅助微分方程的一些新解,这些解在Sirendaoreji等的辅助方程方法中没有给出。利用该辅助方程直接求解了(2+1)维色散长波方程,结果获得了一些孤立波解和周期解,其中包括一些新解。该方法也适合求解部分耦合的非线性波动方程。

基于遗传算法和改进Elman神经网络的股价预测

针对Elman神经网络在股价预测中存在网络结构的隐节点个数难以确定和网络训练极易陷入局部解的不足,以未来两天股票最高价作为预测对象,采用改进Elman神经网络结构,以辨识更高阶的动态系统;同时又利用遗传算法优化该神经网络的初始连接权和确定网络隐节点个数,从而解决上述网络在股价预测中的不足,并在遗传进化计算过程中采用保留最佳个体的策略,进行预测建模。结果表明这种模型对股价的预测精度较高,具有一定可行性。

Ni_(1.125)Co_(0.375)[Fe(CN)_6]·6.8H_2O的磁性研究

合成了多金属普鲁士蓝类化合物Ni1.125Co0.375[Fe(CN)6].6.8H2O,室温穆斯堡尔谱和红外光谱研究表明金属离子通过氰根成键即Fe(s=1/2)—CN—(Co/Ni)(96%)和Fe(s=5/2)—NC—(Co/Ni)(4%)。超导量子干涉仪(SQUID)场冷却表明:在16 K时化合物从顺磁向铁磁转变,拟合获得顺磁居里点为16.508 K,说明此化合物是铁磁相互作用,当外场达到0.2 T时,零场冷却和场冷却下的磁化率随温度变化曲线几乎重合,为磁畴动力学行为引起的。

圆二色光谱研究Ni~(2+)诱导血清白蛋白构象变化

在生理条件(pH7.43)下,采用时间扫描圆二色光谱(CD)研究了Ni2+诱导人血清白蛋白(HSA)或牛血清白蛋白(BSA)产生的构象变化。拟合计算远紫外CD光谱,结果表明,血清白蛋白在结合Ni2+过程中产生了鲜见的N→R态和R→T态两步构象变化。在结合的最初几分钟,血清白蛋白中的部分α-螺旋结构分别转变为了β-折叠、β-转角和无规卷曲,其含量从66%(N态)降低到约64%(R态)。随后发生了相反的变化,达到结合平衡时,α-螺旋结构含量上升到68.7%(T态)。近紫外CD光谱结果表明,血清白蛋白在结合Ni2+的过程中,二硫键及芳香氨基酸残基附近的微环境发生了缓慢扰动。CD光谱观察到该构象变化持续约3 h才达到平衡。对Ni2+诱导血清白蛋白产生两步构象变化的生理意义做了讨论,推测该构象变化能暴露结合位点,提供合适的立体配位空间,有助于血清白蛋白结合Ni2+。

新金属间化合物YAl_(0.27)Ge_2的晶体结构

用X射线粉末衍射技术和Rietveld全谱图拟合法研究新金属间化合物YAl0.27Ge2的晶体结构,该化合物为正交晶系,空间群为Cmcm(No.63),a=0.411 49(2)nm,b=1.629 79(7)nm,c=0.395 22(2)nm,Z=4,Dx=6.054 g/cm3,为CeNiSi2结构类型。

毛葡萄组织培养的脱毒技术

以"九龙二号"毛葡萄幼芽为外植体,诱导无根试管苗,研究其脱病毒和植株再生技术。结果表明,采用白天37°C处理8 h(光照强度40μmol.m-2.s-1),晚上22°C处理16 h的变温方法处理10~15 d,取0.8~1.0mm茎尖接种于B5+BA 0.5 mg/L+IAA 0.1 mg/L培养基中,茎尖存活率可达80%以上,且脱毒效果达100%。1/2 MS+BA 0.2 mg/L+IAA 0.6 mg/L诱导根的效果最佳,生根率达86.7%。

集值信息系统中的粗糙集扩展模型

通过分析研究现有集值信息系统上定义的两种关系(相容关系和优势关系),在集值信息系统中引入相容度和包含度的概念,定义了基于相容度α的相容关系和基于包含度β的优势关系,提出了基于这两种关系的粗糙集扩展模型,并分析比较了该模型与现有模型之间的关系。通过对相容度和包含度的调节和控制,可以将现有集值信息系统中定义的两种关系有效地统一起来。最后,通过对一个具体实例的分析,进一步解释和说明了这些关系之间的联系。

基于粗糙集和集成学习的聊天知识抽取算法

聊天机器人是当前网络机器人的一个热点问题。从在线论坛自动抽取〈帖子标题,回复〉对作为聊天知识,将粗糙集方法应用于相关回复的判断,同时结合基于Bagging的集成学习方法,进一步提高了识别效果。实验结果显示,抽取出来的〈帖子标题,回复〉对,具有较高的质量,可以作为聊天知识。

形式概念粗糙近似比较研究

形式背景会产生许多概念,对论域中的任何一个子集,从形式背景确定的概念中求出2个概念的外延作为该子集的上下近似。对这些方法进行比较研究,提出用粗糙集方法来求出上近似,并从理论上证明用现有的各种方法所求出的概念的上近似外延是相同的。同时也指出求概念的下近似外延方法的不足之处。

反优势函数实现属性约简的粒计算分析与证明

把基于逻辑公式的粒计算方法用于优势关系下反优势函数的理论分析。首先证明反优势函数对应的粒等于所有反优势关系的并,然后对反优势函数以及等价转换成的最简合取范式两者所产生粒之间的运算进行讨论。特别通过对合取范式中合取项所生成粒的研究,证明了与反优势函数等价的最简合取范式中所有的合取项就是信息系统属性集的全部约简,从而以粒计算为工具完成优势关系下对反优势函数实现信息系统属性约简的理论证明。

基于自动阈值的不完备信息系统处理

针对不完备信息系统,对已提出的容差关系、非对称相似关系、限制容差关系、修正容差关系等相似关系的局限性进行了剖析,提出了一个带有阈值的改进容差关系,并给出了合理的容差阈值计算方法。实例分析说明,改进容差关系是一种更加灵活、合理的不完备信息系统的相似关系。

概念格并行构造算法研究

对已有并行算法进行详细对比,提出一种基于闭包系统划分的概念格并行构造算法——Para_Prun算法,它将概念集合看作初始闭包系统,迭代生成相互独立的多个子闭包系统,然后在每个子闭包系统中独立生成概念,有效提高了运算效率。

基于集成ISGNN的煤矿瓦斯涌出量估计方法

煤矿瓦斯涌出量的预测是国内外研究热点之一。将一个矿井中的瓦斯浓度分布视为一个多变量系统,提出了一种集成迭代自生成神经网络EISGNN,将集成学习思想与ISGNN相结合,采用抽样技术,选择数量少且能够反映训练样本集特征的样本训练多个ISGNN,最后将多个分类结果融合,从而得出分类结果。将EISGNN应用于煤矿瓦斯监测中,解决异常瓦斯采样数据检测和丢失瓦斯采样数据估计问题,仿真实验结果表明EISGNN是解决这两个问题的一种有效的方法。

基于双目立体视觉的排爆机器人自动目标抓取

目前各种多关节、多自由度的排爆机器人在实战中都存在操作复杂、速度慢的问题。为此,基于双目立体视觉设计并实现了一个排爆机器人的目标物自动抓取系统。该系统能根据目标物在两摄像机获取的图像坐标计算其三维坐标,从而对机械臂进行轨迹规划和控制,完成目标物自动抓取。首先,建立了一个完整的双目立体视觉系统数学模型,然后,用张氏平面法标定两摄像机的内参数,再采用最小二乘法进行立体标定,得到双目立体视觉系统的外参数,从而根据目标物在左右摄像机成像得到的图像坐标计算其三维坐标。实验表明该系统能在满足作业精度要求的前提下,大大提高排爆作业的易操作性。

一种基于SMP系统的并行关联规则挖掘算法

从大规模数据库中挖掘关联规则是数据挖掘研究的一个重要问题。基于内存共享的对称多处理器系统SMP是目前广泛应用的并行计算系统,在关联规则串行挖掘算法Apriori的基础上,针对SMP系统设计一种基于Hash树的并行算法。理论分析和实验表明算法是有效的,具有良好的加速比。

基于粒计算的二进制矩阵及在决策树算法的应用

介绍了基于粒计算的二进制信息粒矩阵,给出了粒计算粒度的概念、粒的关联度运算、关联粒度矩阵和条件属性重要度等几个基于二进制信息粒计算的基本定义,并基于上述定义提出一种新的基于粒计算的决策树分支和剪枝算法在气象预报中的应用,实例结果证明了所提出的算法是有效和可行的。

基于免疫粒子群的K均值聚类算法

粒子群算法是一类高效求解连续函数优化的随机搜索算法,在K均值聚类算法中得到广泛应用,但是在群体进化后期容易陷入局部极值,针对算法缺点,提出了一个新的聚类算法——基于免疫过程的粒子群K均值聚类算法,并将此算法与K均值聚类算法和粒子群K均值聚类算法进行比较。理论分析和数据实验证明,该算法有较好的全局收敛性,不仅能有效的克服传统的K均值聚类陷入局部极小值的缺点,而且全局收敛能力优于基于粒子群的K均值聚类算法。

基于Web Service的机房管理系统设计与实现

Web Service实现了真正意义上的平台独立性和语言独立性,是一种面向服务的分布式计算模式。介绍了Web Service技术的基本概念、核心技术和特点,着重阐述了基于Web Service的机房管理系统的开发过程,采用Web Service技术设计了一个校园机房间信息与资源共享的更高级别的电子化交互系统,整合不同的硬件、软件平台下的各种机房管理系统,形成一个功能更全面、提供更优质服务的大型机房管理系统。

文档分类之特征选择方法的实验比较

在自动化信息处理中,由于大量信息是基于文字表达的,使得文本分类成为其核心任务之一。其中,相比较其他分类算法,基于类中心的文档分类方法凭借其极高的效率和较好的性能得到了更广泛的应用。然而,该分类方法的性能很大程度上取决于文本的特征空间表示。在此将4种较大差异的特征选择方法作为预处理方法,构造适合类中心点分类的特征空间,对它们的性能进行分析。实验表明,基于支持向量机的特征选择方法不仅有较好的最低错误率,并且对选择的特征数目不敏感,因此我们推荐在实际应用中使用基于支持向量机的特征选择方法作为基于类中心的文档分类算法的预处理。

基于加权连接度的改进K-Modes聚类算法

K-Modes算法是一种经典的字符型数据聚类算法,在处理对象属性值距离时,采用简单的0-1匹配,不能体现出属性值之间潜在的相似关系。通过图形聚类理论中的连接度来度量字符型属性值之间的相似性,改进了传统的K-Modes算法。实验结果表明该方法较传统的K-Modes算法有一定的改善。

基于文本最小相似度的中心选取方法

基于划分的聚类算法是一种局部最优算法。聚类初始中心的选择对该聚类算法的收敛速度和聚类的性能都有很大的影响。初始中心点应该选择来自不同的类并且初始中心点文本之间的相似度应尽量小,为此提出了一种新的基于最小相似度的中心选取方法,该方法选择相似度最小的两个样本分别作为初始的两个中心,然后依次选择到已知中心相似度最小的样本作为其他类的中心。实验表明该方法能够选出来自不同类的样本作为聚类的初始中心,同其他初始中心选择方法比较,聚类算法的性能有明显提高。

关联规则在冠心病中医临床证型诊断中的应用

利用冠心病个体化诊疗系统,采集患者信息,运用关联规则方法对患者的信息进行挖掘分析,挖掘出的信息对医师的临床诊疗有重要参考价值。在此采用基于最小提升率的关联规则挖掘方法,实验表明基于最小提升率的关联规则在中医证型诊断模型中有良好的分类性能。

面向循证医学网络文献的SVM分类方法

支持向量机(support vector machine,SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法,是一种高效的分类识别方法。首先分析支持向量机原理,然后提出一种使用Bagging组合学习方法改进SVM算法的网页分类方法。基于循证医学网络文献分类的实验表明,该方法使训练数据规模大大减小,且比传统的SVM算法分类性能更好,具有较好的精确率和召回率。

一种基于相容信息粒原理的图像分类方法

首先,通过分析研究相容信息粒和相容粒度空间,提出了一种基于相容粒度空间的多层次规则产生方法;其次分析研究多层次图像特征并生成相应的图像特征信息粒,构建了图像相容粒度空间;再次,将相容信息粒的多层次规则产生方法应用于图像相容粒度空间中实现图像的分类;最后对图像数据集进行了测试,并与其他方法进行了对比。测试和对比结果说明了所提出的方法是可行的和有效的。

基于蚁群优化的应用层多播路由算法

路由问题是应用层多播中最复杂的问题之一。给出了一种基于蚁群优化(ACO)的应用层多播路由算法,可同时得到度均衡和较小直径的多播树。为证实算法在现实网络中的表现,建立了Cernet-Like模型。SHI曾经给出了与目标相同的ICT算法。在Cerne-Like模型上对ICT和ACO算法进行了对比测试,结果表明ACO算法能够得到直径更小且度更均衡的多播路由树。

《广西师范大学学报:自然科学版》稿约

《广西师范大学学报:自然科学版》编委——薛跃规教授简介

《广西师范大学学报:自然科学版》编委——周善义教授简介