一种改进的动态核主元分析故障检测方法

针对复杂工业系统动态非线性故障检测过程精度低和计算量大的问题,提出了一种改进的动态核主元分析故障检测方法，该方法首先利用不可区分度剔除相关程度较小或者不相关变量,减少数据量，然后通过观测值扩展对筛选后的新数据构建增广矩阵，并对矩阵使用核主元分析提取变量数据的非线性空间相关特征，最后通过监测T ²和SPE 两种统计量诊断出系统发生故障及识别故障变量。仿真实验证明，该方法能对风力发电机故障进行有效监测和诊断，与KPCA方法相比，改进的动态核主元分析方法对微小故障更为敏感。     

基于矩阵相似度的最佳样本块匹配算法及其在图像修复中的应用

在基于纹理合成的图像修复算法中,最佳样本块匹配算法存在匹配精度不高和时间复杂度高等问题。针对上述问题,首先构造了块匹配算法,采用矩阵相似度来计算模板块与样本块之间的匹配度,以相对较粗的粒度初步选出最佳样本块的候选集。然后,又构造了像素点匹配算法,采用模板块与候选最佳样本块之间的误差矩阵的内积来计算对应像素点之间的匹配度,以更细的粒度来确定最终的最佳样本块。块匹配算法降低了时间复杂度,像素点匹配算法提高了匹配精度,因此,在此基础上构造的基于相似矩阵的最佳样本块匹配算法能够在不增加时间复杂度的情况下提高算法的匹配精度。实例验证结果表明,与当前基于纹理的图像修复算法相比,该算法的匹配精度提高,时间复杂度降低。     

最小相关性最大依赖度属性约简

在经典粗糙集中,基于重要度的决策表属性约简算法只考虑了决策属性与条件属性之间的依赖度,没有考虑约简中条件属性之间的相关性,由此求出的约简中可能依然包含冗余属性。针对这一问题,提出了一种改进算法,它利用最小相关性和最大依赖度准则求决策表属性约简。与基于重要度的决策表属性约简算法相比,本算法求出的约简包含的属性个数少、冗余小。实验结果显示,本算法优于基于重要度的决策表属性约简算法。     

基于改进零树编码的ROI图像联合压缩加密算法

提出了一种能灵活控制感兴趣区域（Region Of Interest, R0I）的重建质量且将图像的压缩与加密同步实现的编码算法。该算法将图像进行ROI划分后利用加权因子灵活控制其编码量,再通过结合改进零数的压缩算法与算术编码,使用密钥对压缩产生的原始上下文与原始判决进行修正,从而实现ROI的联合压缩加密。实验结果表明,当密钥正确时, ROI的重建质量随着加权因子的变化而变化;当密钥出错时, ROI重建质量急剧下降,图像实现分区域加密,从而验证了本文所提出算法的可行性。     

不同链长可聚合硼酸酯表面活性剂的合成及性能

以硼酸、N-羟甲基丙烯酰胺、烷基二乙醇胺等为主要原料,合成了链长为八烷基(octyl borate ester,简称为OBE)、十二烷基(lauryl borate ester,简称为LBE)和十六烷基(hexadecyl borate ester,简称为HBE)的可聚合硼酸酯表面活性剂,研究了反应溶剂、阻聚剂、反应温度等因素对收率的影响,由IR和1HNMR对产物进行了结构表征。得到的优选条件为溶剂苯50 mL、阻聚剂吩噻嗪质量分数0.8%、反应温度60℃,LBE收率可达93.3%,OBE和HBE收率分别可达95.7%和89.6%;并考察了3种硼酸酯的表面张力和乳化性能,25℃时,OBE的CMC为5.2 mmol/L,γCMC为31.8 mN/m;LBE的CMC为0.069 mmol/L,γCMC为29.5 mN/m;HBE的CMC为0.087mmol/L,γCMC为28.6 mN/m。     

带时间和资源约束的实例化过程模型验证方法

软件过程的性能是由软件过程模型和软件过程实例化两方面因素决定,如果对软件过程进行了不恰当的实例化,会导致成本超支、进度延期、甚至项目失败．已有的过程描述法不足以分析实例化过程模型,由于没有考虑实例化阶段的时间资源约束,语法结构正确的过程模型并不能保证过程执行的正确性．提出一种带时间和资源约束的实例化过程模型验证方法,为目前已有的s-TRISO／ML建模语言增加时间和资源约束属性,然后提出了从s-TRISO／ML模型转换成时间自动机的转换方法和实现算法,利用已有的分析工具Uppaal对转换得到的时间自动机的性质进行验证,得到一个合理的实例化模型,从而为真实的开发流程提供指导．     

闪火条件下防火服装热收缩形变的数据挖掘

随着暖体假人、燃烧假人、三维扫描仪等服装设备的应用,服装工程的大样本实验产生了大量数据,采用传统的数据分析方法未能发挥实验中大样本量的优势。本研究利用 Clementine 软件,选取了合适的分析方法,对防火服装的形变等有关数据进行了数据挖掘的尝试。首先通过变量重要性分析,研究了热收缩的重要影响因素,然后根据决策树与神经网络的变量重要性排序,提取了影响热收缩的关键因素,并进一步通过对热收缩及关键影响因素的聚类分析,探索了防火服不同部位区域的热防护特点。研究发现,热流量及衣下空气层是影响热收缩形变的关键因素,手臂及腿部对应服装部位需重点防护,数据挖掘技术是探索服装舒适性与功能机制与特点的有效工具。     

FC-AE-ASM网络的模糊可靠性研究

针对目前FC-AE-ASM(fibre channel avionic environment anonymous subscriber messaging)网络可靠性计算问题, 以网络任务模型为基础, 提出了FC-AE-ASM网络的模糊可靠性模型。该模型主要分析了FC-AE-ASM网络的三种基本拓扑, 得出了这三种结构的模糊可靠性表达式。同时, 结合串并联的推导方法, 推导出了FC-AE-ASM冗余网络的模糊可靠性计算式。对实例的计算结果表明, FC-AE-ASM网络模糊可靠性的改善取决于关键因素, 并且基本路径冗余网络在自身网络可靠性较高时与全网冗余网络性能基本相同。     

基于专家主观信息的学术期刊评价方法研究

该文侧重于学术期刊定性属性的评价方法研究。学术期刊定性属性特征通常具有模糊性,因而往往需要由专家给出主观判断。通过建立基准语言等级评价集合,提出了将专家给出的关于各定性属性的主观评价信息规范化为基准语言等级评价集合并集成的综合评价方法。最后通过计算可以得到学术期刊的综合评价值,进而使得学术期刊评价尽可能的公平化。     

SE-I型混凝剂在水处理中的应用

利用透射电镜和微孔滤膜超滤法研究了SE -I和PAC混凝剂的结构形貌和相对分子质量分布情况 ;比较了SE -I和PAC混凝处理油田含油废水、煤矿矿井废水和水库水的效果。实验结果表明 ,SE -I较PAC具有更大的枝化度和相对分子质量 ,体现在水处理效果上是SE -I较PAC有更好的除油、除浊、去除COD和脱色效果。SE -I型混凝剂是一种高效水处理剂