本文在广义撕裂法[6]及节点撕裂节点分析法[4]的基础上提出了一种新的撕裂方法—节点与支路混合撕裂法（简称混合撕裂法）。它同混合分析法与节点分析法及回路分析法的关系类似,可以把广义撕裂法中的节点回路撕裂法与节点撕裂节点分析法作为它的特例,且一般可以达到比二者更好的撕裂效果。本文给出了节点与支路混合撕裂法的严格证明,给出了以二级撕裂[6]为基础的算法及示例

针对已有移动自组网容量、延迟闭解分析在移动模型方面的局限性，提出了新的概率理论框架，将无记忆的独立同分布移动模型推广至更为真实的满足特定记忆条件的随机路径点移动模型，解决了局部移动方式带来的一系列复杂概率描述问题.对多副本两跳中继算法进行了研究，得出该中继模式下基于随机路径点移动模型的移动自组网的容量、延迟上限的精确闭解表达式.仿真实验结果证明了该概率理论框架的有效性及闭解表达式的准确性

利用K均值聚类和增量学习算法扩大训练样本规模,提出一种改进的mRMR SBC.一方面,利用K均值聚类预测测试样本的类标签,将已标记的测试样本添加到训练集中,并在属性选择过程中引入一个调节因子以降低K均值聚类误标记带来的风险.另一方面,从测试样本集中选择有助于提高当前分类器精度的实例,把它加入到训练集中,来增量地修正贝叶斯分类器的参数.实验结果表明,与mRMR SBC相比,所提方法具有较好的分类效果,适于解决高维且含有较少类标签的数据集分类问题

鉴于人脸与人耳两种生物特征在图像获取上的相似性以及生理位置上的互补性,提出一种人脸-人耳多模态融合模板保护方法,将两者在特征层进行融合,然后利用模糊保险箱算法对融合模板进行保护.该方案基本流程分为五部分:图像预处理、Gabor-PCA特征提取、特征融合、融合模板加密以及融合模板解密.在由ORL人脸库和USTB人耳库3构成的人脸-人耳多模态图像库上的认证实验结果表明所提模板防护方法的有效性,且基于融合模板保护的认证结果比基于单模板保护的认证结果在识别率和误识率上均有所优化

采用矢量控制的感应电动机,其控制性能与它激直流电机类似,用这种控制方法,电机的转矩电流分量和磁通电流分量可实现解耦控制。本文讨论矢量控制系统的鲁棒性。针对前馈矢量控制系统中由于电机参数与速度检测小误差造成磁场定向错误,提出了一种新的自适应校正策略,该策略采用PRBS在线辨识技术,算法简单,不需要额外的传感器。最后给出了系统实现及实验结果

对于那些无法用数学方程式表述的复杂生产过程,提出一种基于模式识别原理的智能自动化新方法.该方法的基本点在于:从信息的角度出发,采用特征变量来描述过程工况,再用时间序列分析法建立预测模型,从而实现工艺最优化.还介绍了专门为此目的研制的红外线CCD热成像装置,并给出了建立预测模型的神经网络算法

针对梯度功能材料(FGM)制备过程的复杂性,提出了利用神经网络信息处理机制进行制备材料的特性预估;实例分析表明,这一方法是有效的.同时,针对BP学习算法速度较慢,易陷入局部极小的缺点,改用函数型连接网络来提高学习速度.试验表明学习速度提高显著

提出了在矿砂粒径尺寸级配情况下,不同粒径的筛下累积含量公式.在分析超声衰减基本理论模型的基础上,将不同粒径的筛下累积含量集成到超声波衰减模型中,推导出超声波衰减与矿浆浓度、粒度之间的关系模型.将所推导的模型结合实验和数据分析以确定超声波衰减与粒度分布的关系,且采用遗传算法反演计算获得矿浆中粒的粒度分布.结果表明,反演的计算结果精度较高

提出了感应钢包炉的等效电路以及感应钢包炉的漏磁场、空载磁场和负载磁场的数学模型,利用有限元法作了计算,进而给出了等效电路参数及工作特性的算法

1. 进程描述符 Linux的进程描述符：task_struct 进程的栈和thread_info数据结构 进程相关的几个链表 proc文件系统简介 .2 进程的等待和唤醒 .3 进程切换 进程上下文 上下文切换 4. 进程的创建和删除 进程的创建 Linux的进程创建 内核线程及其创建 进程树及其开始 进程的终止和删除 5. 进程调度 进程的分类 Linux中的调度策略和调度算法 Linux-2.6.26中的调度相关数据结构和代码 Linux2.6.26中的优先级及其设置