序列和谐图的冠状扩充

本文引入了图的冠状扩充概念，讨论了序歼谐图的冠状扩充，得到了一个扩充定理。     

基于非线性Kalman滤波器的长序列立体图象运动估计

讨论一种基于运动模型的，从长序列含噪立体图象中估计目标运动参数的方法，目标的运动模型具有恒进动的旋转分量和恒加速的平移分量，而模型参数和估计采用一个带阻尼因子的迭代Ｋａｌｍａｎ滤波器，为以非线性滤波器的发散性，文中建立了一个产生状态初始值的线性算法，最后给出计算机模拟的结果。     

区间序列计数

利用递归,对称等多种方法研究了[1,n]上l度k-区间序列的计数问题,给出了计数公式。特别当k=2,3时,通过分析SIV结构表,得到了s（n,k,l）简洁的多项式计数公式。     

浅议航海类专业课程考试质量的分析方法

本文基于教育测量学的理论，拟定了航海类专业课程考试质量分析的具体步骤，结合《船舶货运》课程给出了难度、区分度、信度和效度等参数的实际计算方法，并建议将卷面分数换算成Ｔ分数作为学生的档案记录分数，以便于对学生成绩进行比较和运算。     

基于统计学习理论的交通流量时间序列预测

针对城市交通“智能运输系统”，提出基于统计学习理论的交通流量时间序列预测，与传统统计学相比，统计学习理论能勉励在训练样本数很少的情况下达到很好分类推广能力。它具有收敛速度快，有效避免局部最小点的特点。对某一实际路口机车流量的实验结果验证了该方法的有效性和先进性，有望在交通流量时间序列预测方面得到广泛的应用。     

车速降低与交通安全评价

阐述了SRC法的原理，以及与之相关的车速降低、事故率、驾驶员心理—生理特征等因素。将此应用于太旧高速公路，并提出安全评价指标。     

基于BP神经网络的公路规费征收量预测方法

文中简要地介绍了人工神经网络方法，并将其应用于公路规费征收量的预测，最后通过实例说明了该模型的应用。     

船舶运动惯导实测数据的非线性混沌特性的判定

利用基于关联维数的相位随机化的替代数据法，给出了对船舶运动惯导实测时间序列进行非线性判定和混沌判定的方法，计算结果表明船舶运动纵摇和横摇时间序列中含有非线性成份，指出船舶运动的建模和预报须用非线性时间序列的原因，研究了使用混沌时间序列S判据对船舶运动进行混沌判定的方法。     

基于RBF的混沌序列产生的新方法

介绍了利用RBF（Radial Basis Function）网络产生混沌序列的方法，即利用RBF网络跟踪混沌序列的模型，分析RBF神经网络对混沌序列的学习能力。最后利用最大Lyapunov指数判别法检验其序列，结果表明其序列具有较好的保密性能。