利用1999―2009年安徽省淮河以南地区60个县市站夏季逐日降水资料和安庆市探空站逐日资料,研究了中低层不同风向配置下局地降水与大尺度降水场之间的关系,以3种不同预报对象及相应的预报因子分别采用神经网络和线性回归方法设计6种预报模型对观测资料进行逼近和优化,从而实现空间降尺度.分析对比6种预报模型46站逐日降水量的拟合和预报效果,结果表明:采取相同的预报对象及预报因子的BP神经网络模型在拟合和预报效果上均好于线性回归模型,可见夏季降水场之间以非线性相关为主;神经网络模型预报结果同常用的Cressman插

随着科学技术的发展与推广,“一卡通”在高校得到了广泛的应用,给高校的管理带来了更多的便利。目前的校园一卡通一般基于非接触式IC卡,功能完善,通常与食堂管理、财务管理、图书馆管理及机房管理等相关联。本文主要介绍一卡通系统中食堂管理子系统的设计与实现过程。

周跳是影响GPS定位精度的一个重要因素，对周跳的探测与修复一直是个重要问题。首先研究了电离层残差法、宽巷相位减窄巷伪距法两种经典方法的优缺点，提出了一种探测周跳的组合算法。根据周跳的整数特性，利用搜索整数解的思想确定周跳的大小进而修复周跳。经实测数据检验，该算法有效可行，有很强的实用性。

近年来，多智能体系统的协调控制在多机器人合作控制、交通车辆控制、无人飞机编队和网络的资源分配等领域有着广泛的应用，成为当前控制学科的一个热点问题.首先介绍了多智能体系统的研究背景、智能体的概念和相关的图论知识；然后从多智能体系统协调控制包含的几个问题入手，即群集问题、编队控制问题、一致性问题和网络优化问题等，对其国内外的发展现状进行了总结和分析；最后，给出了多智能体系统有待解决的一些问题，以促进对多智能体系统协调控制理论与应用的进一步研究.

针对基于决策树和神经网络的增量学习算法的过量匹配和分类精度有限的缺点，提出了一种基于贝叶斯分类器集成的增量学习方法．综合朴素贝叶斯的增量分类和集成的增量学习方法，采用随机属性选择训练初始 SBC(simple Bayesian classifiers)，通过判断是否带有类别标签，将增量样本自动分组，并利用遗传算法对结果进行优化．实验结果表明，贝叶斯分类器集成的增量学习方法有效．

基于模糊规则递推调整算法的车辆自动换挡控制策略，建立了履带车辆模糊换挡控制器模型，以Matlab/Simulink中典型的车辆模型作为仿真环境，与二参数换挡规律进行分析比较。结果表明，该模糊换挡策略能有效的提高履带车辆自动换挡过程中的加速性及动力性。

首先采用前修复法把带自由边界的美式看涨期权模型转化为带固定边界的美式看涨期权模型;然后利用显式、隐式等有限差分格式对其离散,得到相应的线性与非线性方程组,通过牛顿迭代法等方法求得相应的线性与非线性方程组的解,从而求得原问题的期权价格;最后给出数值算例,通过对此算例做的一系列数值试验,验证了算法的有效性,并得到了一些在期权交易的实际操作中有用的结果.

速度与面积是数字集成电路设计的两个重要目标 ,由于它们之间通常是一种相互制约的关系 ,所以往往要在一定程度上进行折中。作者提出的改进方法可以在几乎不增加硬件面积的条件下有效地提高速度。

分析了几种典型的文本分类算法的特点，并基于中文文本数据集和英文文本数据集对算法性能进行了综合评价．实验结果表明：对于英文文本数据，支持向量机具有最优的性能，但时间开销最大，贝叶斯算法速度较快；对于中文文本数据，由于分词的困难，使得算法性能普遍低于同等规模下在英文数据集上的性能．几种算法性能均随训练集规模的增大而有改善。

介绍基于词汇坐标的语料库文本处理模型,并对英语文本词汇坐标思想进行详细阐述.对语料库文本进行词汇坐标化处理从本质上讲就是从字母串到数字串的映射实现过程.基于词汇坐标的文本处理模型改变了传统的语料库检索模式,从一定程度上适应了当前超大型语料库建设的需要.