简介：AKekuléanbenzenoidsystemisonewithKekuléstructures.Afixeddouble(single)bondofaKekuléanbenzenoidsystemHisanedgebelongingtoall(none)oftheKekuléstructuresofH.EssentiallydisconnectedsystemsareKekuléanpericondensedbenzenoidsystemswithsomefixeddoubleorsinglebonds.InthispaperanecessaryandsufficientconditionforaKekuléanbenzenoidsystemtobeanessentiallydisconnectedbenzenoidsystemwithfixeddoublebondsisgivenandrigorouslyproved.

简介：针对高噪环境下语音识别的困难,提出一种基于独立分量分析的盲分离(ICA/BSS)与小波联合的语音降噪预处理方法,针对不同种类和不同输入信噪比的噪声设计了试验,结果表明基于ICA的语音识别预处理方法对低输入信噪比情况下多种噪声具有很强的鲁棒性和优越性,此结论对现实世界高噪环境下的信号分析和语音识别具有重要意义。

简介：从模式识别的角度分析了搜索模式下水下运载体的重力匹配问题,利用模式识别神经网络实现重力匹配定位。在重力图匹配时,以惯性导航仪指示位置为中心规划真实位置的网格点搜索范围,从参考重力图上提取相应一系列的重力数据,与对应网格点的位置一起定义成多个模式类,构造相应的模式识别概率神经网络,运用该神经网络将实时重力测量数据识别到某个模式类,对比模式类的定义确定载体位置。在实测重力图上对重力辅助惯性导航系统进行了计算机仿真研究。结果表明,在重力场特征显著区域该重力匹配算法能够有效减小厄特弗斯效应的影响,其导航系统定位误差小于一个重力图网格,匹配率在80%以上,匹配效果优于一般的相关匹配算法。

简介：

简介：针对SINS/GNSS组合导航在GNSS信号异常时出现的系统滤波精度和稳定性下降的问题,提出一种基于EKF的自适应分类容错滤波算法。该算法通过比较系统残差协方差矩阵的实际值与理论值来检测GNSS信号是否存在异常,然后对异常信号进行分类,并对不同类别的异常信号使用不同的加权矩阵进行修正,以减弱异常值对系统滤波精度的影响,同时在滤波过程中加入UD分解,使系统滤波性能更稳定。仿真结果表明：该算法能够有效降低GNSS输出异常信号对SINS/GNSS组合导航带来的不利影响并提高系统稳定性;在GNSS信号出现异常情况下,其导航精度相比EKF至少提高95.6%,相比REKF和AEKF分别至少提高44.5%和24.6%。

简介：<正>函数是中学数学中最重要的内容之一,具有承上启下的作用,是数形结合思想的完美体现,用函数观点解决问题是数学的重要思想方法,是引领我们走进数学殿堂大门的金钥匙·函数题型多种多样,在历年的各地中考中几乎百分之百出现,而担当"区分、选拔"功能的大题即压轴题,又多与函数知识联系与综合,那些在中考中得高分的同学,往往就是在压轴题的解答中脱颖而出的·为了帮助同学们开阔视野,积累经验,本文特选几例07年全国各地中考中一类与函数知识有关的压轴题分类探讨,希望对同学们得高分有所帮助·

简介：分类讨论，就是当问题所给的对象不能进行统一研究时，就需要对研究对象按某个标准进行分类，然后对每一类分别研究得出每一类的结论，最后综合各类结果得到整个问题的解答，其主要特征就是“化整为零，各个击破”．

简介：选取覆盖桂林城区的美国Landsat5卫星TM图像,利用支持向量机SVM提取土地利用信息,同时与最大似然法、决策树和人工神经网络的分类结果比较,研究提高喀斯特城市遥感分类精度的方法,并分析1989~2006年桂林城区土地利用的变化。结果表明,SVM可提高喀斯特城市土地利用信息遥感分类的精度,可有效地动态监测喀斯特城市土地利用的变化。SVM的地物分类精度和Kappa系数最高,总体分类精度为91.7%,超过90%,Kappa系数为0.827,明显高于人工神经网络、决策树和最大似然法的分类结果。1989~2

简介：提出一种新型的车牌定位方法与字符识别方法。在整个车辆图片中,车牌区域具有对比度高,形状规整等特点,运用彩色像素统计法直接对车辆图像进行车牌定位,对提取的车牌进行滤波和锐化,抑制噪声对车牌区域的干扰,最后对类间距离差别较大的字符类型制作多个模板,来达到模板的更有效匹配。结果表明,与传统方法相比,该方法对车牌定位、字符的提取和识别具有精确度高、运算时间少且鲁棒性好的优势。

简介：详细分析了目前语音识别系统中普遍采用的Mel频率倒谱系数（MFCC）特征参数的提取过程和动态时间规整（DTW）识别算法流程,提出了一种在NiosIISOPC软核平台上通过提取和分析语音信号的MFCC特征参数实现语音识别解决方案。

简介：Inthispaper,amathematicalmodelwithrespecttotheoptimalidentificationofthethermodynamicparametersisestablished.Theidentifiabitityofthedynamicsproblemisprovedandnecessaryconditionsoftheoptimalityaregiven.

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简介：在滑动式验证码完成滑动验证的过程中,正确区分出操作者是“机器”还是“个人”对于网络安全至关重要.本文利用人和机器完成验证所留下的滑动轨迹提取特征,运用机器学习中的神经网络算法和MATLAB软件对其进行实证研究和分析,建立神经网络分类模型预测验证操作者的类别.结果表明,BP神经网络模型预测准确度很高,在一定程度上为网络安全提供了保障.

简介：惯性平台台体的动态特性直接决定着惯性仪表的工作精度和可靠性,模态分析是研究机械系统动态特性的主要方法之一.在概述了实验模态分析理论的基础上,建立了某型号平台台体结构的实验模型,对其进行了实验模态分析.通过对实验结果与有限元计算结果比较,验证了有限元结果较为准确;同时针对结构存在的问题,通过灵敏度分析对结构的动力修改提出了改进意见.

简介：本文依据群体语言评价信息特点,基于二元语义信息处理、理想点评价模型及聚类分析等方法,给出了基于二元语义评价信息并适用于层次结构的个体优势特征识别方法;对某企业的文化优势特征进行识别,演示了方法的使用过程,并说明了所提方法的可行性和有效性。从二元语义的评价信息中,本方法能够比较充分地挖掘和体现被测行为主体的个体优势特征,能够为决策者提供多种维度的决策信息。

简介：<正>分类讨论是初中数学中的重要思想方法之一.所谓分类讨论思想就是按照一定的标准,把研究对象分成几种情况,然后逐个加以解决,最后予以总结做出结论的思想方法.解答分类讨论的问题,要求学生必须具备坚实的基础知识和基本技能.通过分类讨论问题

简介：一个单圈图G的邻接矩阵是奇异的当且仅当G含完美匹配和4m(m∈N)阶圈,或G和从G中删去唯一圈中的顶点及其关联边后得到的导出子图均不含完美匹配.单圈图的邻接矩阵的最大行列式是4.

简介：<正>分类讨论思想就是按照一定的标准,把研究对象分成为数不多的几个部分或几种情况,然后逐个加以解决,最后予以总结作出结论的思想方法,它是中学数学中常用的一种数学思想方法

简介：论述了物元分析识别评判模型，指出该方法在农林系统识别产品质量是较好的一种方法，并用其对我国北方6省12个品种的枣果质量进行分级，为发展优质品种提供科学根据。

简介：针对现有供应商分类方法应用于高端装备制造业供应商所存在的局限性，从相互依赖视角构建了高端装备制造业供应商分类指标体系，提出了基于改进支持向量机的高端装备制造业供应商分类模型。该模型根据供应商误分代价不同，设计代价敏感支持向量机分类器，利用粒子群算法优化分类器的参数，并采用概率输出方法对多个优化的二类分类器的结果进行组合以实现多类分类。实验结果表明，该模型提高了现有方法的分类效果，可以降低总体误分代价，有效识别出对高端装备制造企业具有重大影响的供应商，为高端装备制造企业实施供应商分类管理提供了依据。