基于PCA的神经网络在港口货物吞吐量中的预测

分析选取了可能影响港口货物吞吐量的因素,采用PCA技术提取关键因子,最后以提取的关键因子作为神经网络的神经输入元,分别建立BP神经网络预测模型和GRNN神经网络预测模型。以上海港口为例,对港口货物吞吐量进行预测并对预测结果给予分析。     

陶瓷辊道窑宽断面需解决的问题

分析了辊道窑的窑宽对产量、窑内气体流动阻力等的影响以及由于断面的增大而带来的温差问题 ,并提出了解决宽断面窑炉温差的办法     

羧酸铝对橡胶的增强作用

综述了活性增强剂羧酸铝对ＮＢＲ，ＢＲ，ＳＢＲ，ＥＰＤＭ，含氯橡胶以及聚氨酯硫化胶的增强效果。结果表明，含羟基，氨基和乙烯基的羧酸铝具有较强的硫化促进作用，但加入量达到２０份会出现焦烧。对氨基苯甲酸铝对ＮＢＲ硫化胶增强效果最佳；当用量１５份时，拉伸强度达到最大值。     

脱硫菌磁化培育及生物浸出脱除煤中黄铁矿硫的研究

将磁化技术用于煤炭脱硫菌种的培育，研究了磁化培育下的中国煤系与非煤系氧化亚铁硫杆菌对煤中黄铁矿硫的脱除效果。研究表明，磁化环境对矿质化学营养脱硫菌氧化亚铁硫杆菌的生长具有促进作用，一定磁化培育条件下的煤系氧化亚铁硫杆菌对小于0．075mm的煤样浸出24d的最大脱硫率（86．16％）高于非煤系氧化亚铁硫杆菌的最大脱硫率（82．56％），磁化培育下的煤系氧化亚铁硫杆菌具有更好的脱除煤中黄铁矿硫的效果。     

菌种的选育及用于煤炭降解转化试验研究

通过选育微生物菌种，筛选出S1，S4，S73种真菌，应用于煤炭转化降解试验，考察了主要影响因素（如菌种、煤样粒度、煤种、有无预处理等）对煤降解作用的影响，结果表明，用3种真菌混合液体培养对煤炭降解效果最好，10d能降解转化38．13％的义马煤炭；煤样粒度越小，降解转化率越大；变质程度越低和经过预处理的煤越易被微生物降解转化．试验研究中还应用了XRD和FT—IR对煤微生物转化产物进行了测试分析，结果表明其芳香聚合度和分子量有很大程度的降低，官能团含量也发生了变化．     

齿轮端面精整加工中电场的有限元分析

在电化学精整加工中,电场分布是影响加工质量和效率的关键因素,但是电场的变化又与多种因素有关。本研究利用ANSYS软件对齿轮端面电化学精整加工中的电场分布进行了计算,分析了各种参数对电场的影响。分析结果表明,各个参数必须合理配合取值,才能保证加工的顺利进行;并得出了电化学精整加工的一些基本规律。     

人工神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

容差和非线性特性使得模拟电路的故障诊断趋于复杂化，针对这两个问题，几年来，人们提出了许多相关的诊断方法。但是，迄今为止．尚没有一种通用的、行之有效的方法。因此，尝试将自组织竞争网络引入到模拟电路的诊断过程中，并提出一种基于竞争网络的诊断方法。由于自组织竞争网络在非线性映射、容错与自学习方面的独特优势，理论上对于解决模拟电路的容差和非线性问题是非常适合的。最后，实例表明，基于竞争网络的方法能够准确识别出电路中的故障。     

车载高速数据总线设计

车载数据总线可实现现代侦察设备和通信设备的数据通信和信息共享.根据某车载侦察系统对数据总线的实时性、可靠性、冗余备份及拥有视频传输能力等要求,提出了由以太网与CAN总线混和使用的网络模式,并通过对混和组网的协议设计使网络性能满足了军用需求.     

基于HHT的汽车动态称重数据分析方法

将希尔伯特-黄变换（Hilbert—huang transform，HHT）引入到汽车动态称重数据的分析中，针对动态称重信号的特点运用了极值延拓法来抑制边界效应，提出了利用经验模分解（Empirical mode decomposition，EMD）剩余分量的平均值求汽车动态称重真实轴重的方法，并将该方法与滤波法进行比较；进一步求出信号的Hilbert边际谱，将其与傅里叶幅值谱进行比较。实验结果表明Hilbert边际谱准确地反映了汽车通过称重台时振动系统的频率分布情况，汽车自振频率由此求出；当汽车通过台板的时间大于车辆振动的基频周期时，用该方法处理汽车动态称重信号能得到较理想的结果，车速≤15km／h时最大误差为5．63％。     

基于兴趣点的图像检索

在基于内容的图像检索中,往往使用颜色、纹理以及形状的全局特征来描述图像,然而全局特征不能描述图像的细节,丢失了图像的空间信息。文章利用兴趣点来灵活描述图像的局部信息,提取兴趣点周围的颜色矩作为局部特征,通过兴趣点的匹配和带权投票来进行相似度量,几何哈希技术的使用增强了兴趣点间的正确匹配。实验证明了这种方法的有效性,具有旋转、平移和部分的尺度不变性。