通过对某电厂引进型300MW发电机定子端部匝间短路事故的分析，得出了机组在电网频率改变的情况下，由于发电机转速降低，转子风扇产生的风压、风量相应降低，导致发电机冷却效果下降，从而使发电机绝缘材料加速老化，是引发事故原因之一的结论．建议在引进国外技术时，要注重学科、专业之间的协调、分析和研究．

通过合并纯轮换移位寄存器状态图中的所有圈，给出了生成k元de Bruijn序列的一个递归算法，不再采用“主圈并一个圈”的经典并圈法，而是利用了“主圈并一组共轭圈”的新方法，减少了选择桥状态的次数；同时，给出了新的选择桥状态的规则，简化了判断一个状态是否是桥状态的计算，从而加快了并圈的速度。

基于全向电磁超声换能器（EMAT）的Lamb波层析成像（LWT）技术是获取金属板材中缺陷图像的有效方法。但是，由于Lamb波（LW）具有频散和多模态特性，传统全向Lamb波EMAT的检测波形复杂，LW的模态识别、走时提取和层析成像精度较低。本文提出了一种基于新型结构全向EMAT的LWT方法，即利用伪Wigner-Ville分布（PWVD）对该新型EMAT检测波形进行走时提取，并采用跨孔成像技术进行LWT。实验结果表明：相比传统EMAT，所研制的新型EMAT可以收发更纯净的单一A0模态LW；基于PWVD的走

为了更好地了解弱界面对于结构力学响应的影响，通过对一平面应力问题的分析，研究了简支边界条件下层合梁结构在静态荷载作用下的粘弹性界面反应。用Kelvin-Voigt粘弹性模型模拟界面特性，得到了结构依赖于时间关系的弹性力学精确解。此外，对同厚度的弹性各向同性材料的三层层合梁结构进行了数值计算。结果表明，层合梁结构的力学响应对粘弹性界面的反应非常敏感。与粘性界面的最大不同之处在于当时间趋近于无穷大时，粘弹性界面仍然有传递层间剪力的能力。

基于时间序列的分析方法，运用GARCH模型，对2009年1月1日至2012年6月1日我国上证180指数的日收益率数据进行了波动率的研究。根据收益率序列的波动率等特征，建立了GARCH(1，1)模型。实证结果表明，所建立的GARCH(1，1)模型是显著的，能够较准确地衡量上证180指数收益率的波动率，这对于资产收益率的波动率管理以及控制具有较大的实际应用价值。

对内生经济增长理论重点关注的人力资本和研发因素在中国经济增长中所起的作用作了理论和模型分析,并运用 1978～2003年的统计数据进行了实证分析。实证分析的结果表明:1978 ～2003年间,教育投资对中国的经济增长的贡献是显著的(教育投资的产出弹性为 0.271和0.295),而研发投资( R&D)对中国的经济增长的影响并不明显。

针对梁端带铰的平面梁元几何非线性分析研究较少的情况，通过局部坐标系（随转坐标系）下的即时单元刚度矩阵，再基于结构坐标系与局部坐标系下杆端力及节点位移的总量关系及微分获得的增量关系，获得平面梁单元在大位移、小应变条件下的几何非线性单元切线刚度矩阵。研究结果表明：将局部坐标系下的刚度矩阵建立在即时构形的参数上，更能反映状态变量的变化，在此基础上根据带铰梁端弯矩为0的受力特征，导出了能考虑梁端带铰的单元切线刚度矩阵表达式；通过对带铰的算例进行几何非线性分析，验证了所提出的表达式具有较强的实用价值。

在参数估计中,寿命数据是非常重要的. 传统的估计是基于完全精确的寿命数据. 然而,在实际中由于种种原因,有时收集的数据往往是不精确的. 这样,参数的模糊估计方法就十分必要. 本文将贝叶斯估计方法与模糊集理论相结合,给出了正态总体中两参数的模糊贝叶斯估计. 最后,用一个数值例子演示了本文的方法.

为了解决神经网络算法预测海量金融时间序列数据会出现训练速度慢，内存开销大等问题，提出一种基于最小二乘支持向量机的复杂金融数据时间序列预测方法。该方法将传统的支持向量机中的不等式约束改为等式约束，且将误差平方和的损失函数作为训练集的经验函数，这样把二次规划问题转化为求解线性方程组问题，提高求解问题的速度和收敛精度。实验中以证券指数为实验数据，对大批量金融数据进行了时间序列预测，相比于神经网络预测方法，该方法在大批量金融数据时间序列预测的训练时间、训练次数和预测误差上都有了明显提高，对复杂金融时间序列具有较好

为了弥补基于集中式处理的分布式数据挖掘方法的不足，有效地实施分布式数据挖掘（DDM）任务，需要一种能从分布式数据源中获取多样化代表性取样集的技术。提出了一种新的适用于分布式数据挖掘环境的数据取样算法（OptiSim-DDM方法），算法核心是基于最优K相异性进行数据选择，采用移动Agent技术和扩展的最优K相异性数据多样化代表性子集选择方法，能在各分布式数据场地中轮转选择出全局数据集的多样化代表性取样集。该方法通过降低所挖掘的数据集的数据规模来降低数据挖掘算法的时空复杂度，降低网络通讯代价，提高数据挖掘的执