基于相对密度的增量式聚类算法

基于聚类的相对性原则:簇内对象具有较高的相似度,而簇间对象则相反,提出一种基于相对密度的增量式聚类算法,它继承了基于绝对密度聚类算法的抗噪声能力强、能发现任意形状簇等优点[1],并有效解决了聚类结果对参数设置过于敏感、参数值难以确定以及高密度簇完全被相连的低密度簇所包含等问题。同时,通过定义新增对象的影响集和种子集能够有效支持增量式聚类。     

按照新要求培养政工干部的能力素质

在新世纪新阶段,完成全面构建社会主义和谐社会推进中国特色军事变革和建设信息化军队、打赢信息化战争的战略任务,在凸显我军政治工作地位作用的同时,也对政工干部能力素质提出了新的更高的要求.     

逻辑无环流装置在可逆伺服跟踪系统中的应用

以某型号高精度电视自动跟踪系统为例,阐述了可逆系统中环流的危害,克服环流应采用的技术措施,较详细地介绍了一种实用的逻辑无环流装置的工作原理、电路组成、设计原则、并给出了实验结果。     

压力容器的声振时效——对声激振的探讨

根据振动时效对动应力分布的要求及压力容器的结构特点,通过对容器结构的固有频率、固有振型及其相应的动应力的分析,提出采用声激振来消除焊接残余应力以达到时效的目的,并在压力容器上成功地进行了声激振试验。     

高性能的智能 FDDI 网络控制器设计技术

在分析传统的网络功能实现结构及通信开销的基础上,论述了高性能网络控制器的设计,并提出提高网络性能的硬件途径和面向ＦＤＤＩ特点的ＦＤＤＩ控制器的设计技术。     

关于塔式网络矢量量化中格点的标号

在格型矢量量化中,用格点作为量化矢量,构成码书。为了存储或传输量化输出,必须对格点进行标号。我们在数据压缩课题研究中,对塔式网格矢量量化中格点的标号进行了探索,给出了常用的几种网络诸如ZL、DL、E8、A16等格点的标号算法。     

ER2MD：一种ER模型到多维模型的转换算法

多维模型是数据仓库概念设计不可缺少的工具,将传统数据库实体关系模型直接转换到多维模型,势必在很大程度上缩短数据仓库系统的开发周期.针对数据仓库概念设计需求,在传统数据库基础上,提出一种面向多维模型的转换算法ER2MD.该算法可将满足一定条件的实体关系模型转换到多维模型,产生的多维模型符合广义多维范式,能够确保多维数据库分析计算的有效性,进而有利于物理数据库的设计.     

多传感器信息融合技术述评

近十几年来,多传感器信息融合技术获得了普遍的关注和广泛的应用,其理论与方法已成为智能信息处理的一个重要研究领域。本文概述了信息融合的基本原理,从系统的信息层次和功能划分两个方面阐述了信息融合的基本结构,并对信息融合的具体方法及应用进行了层次化概括,较完整地展示了这一研究领域的全貌。最后进一步分析了信息融合研究领域所存在的一些主要问题,以此指明这一研究领域的发展侧重点。     

神经网络的原理及应用

人工神经网络是在现代神经科学研究成果的基础上提出的,反映了人脑功能的基本特征。但它只是人脑功能的某种抽象、模拟和简化。研究这一技术的目的在于,探索人脑加工、储存和搜索信息的机制,并将其原理应用于人工智能的可能性。本文介绍了一些神经网络模型及应用。