有色冶金过程中铟的回收

铟是稀散金属之一，地壳上没有单独的铟矿床，主要富集于硫化矿，特别是闪锌矿内。含铟原料的世界储量按金属量计约为2985吨，其探明储量中约17．7％集中分布在美国，18．4％分布在加拿大，日本和秘鲁各占约4％。我国铟的储量居世界第一，广西大厂是我国重要的铟基地，矿产资源丰富，开发矿山产出的高铟锌精矿中铟的含量高达0．095％。     

单铅塔生产粗镉工艺研究

如何处理高铅镉及高品位高镉锌是有色冶炼中的难点问题。高铅镉主要成分为镉和铅，其中铅高达10％左右，不能作为生产精镉的原料，只有将含铅率降至0．002％以下，才能使其满足粗镉的质量要求；而高品位高镉锌不仅含有40％～80％的镉，还含有大量的锌及少量的铅、铁，此种物料在精馏塔常规生产中不能进行处理。而如能回收高铅镉、高品位高镉锌中的铅、锌、镉，不仅盘活大量物料积压资金，而且能够创造显著的经济效益。本文就是针对上述要求，以单铅塔同时处理高铅镉、高品位高镉锌，既直接产出粗镉，又回收铅、锌为目的展开的技术研究。 基于冷凝富集原理，探讨了采用大型铅塔处理高铅镉、高品位高镉锌，单塔产出粗镉的新工艺。研究表明，单台铅塔可将40％-90％品位含镉物料中的镉富集到98％左右，而富集镉中铅、锌及其他高沸点杂质金属含量满足粗镐要求，从而证明了单铅塔生产粗镉的有效性。该工艺为含镉物料处理提供了一条新途径。[编者按]     

浅谈新疆有色冶金运输公司大修厂的市场定位

新疆有色冶金运输公司大修厂(以下简称大修厂)，是一个建厂40多年的国有专业汽车维修企业，隶属于新疆有色冶金运输公司。大修厂下设：轻型汽车维修中心、配件销售公司。该厂在长期的经营过程中，积累了丰富的汽车修理、售后服务以及综合管理经验，在自治区维修行业中享有较高的知名度。     

基于M估计的有效成比例仿射投影算法

在回声消除中,针对回声路径具有稀疏性的优势,有学者提出基于μ准则记忆的改进型成比例仿射投影算法（μ‐MIPAPA）,但该算法抗脉冲干扰性能较差。为此将稳健估计中的M估计应用于该算法,提出一种基于M 估计μ准则记忆的改进型成比例仿射投影算法（μ‐MMIPAPA）。为使算法具有更好的稳态性能,采用改良的 Huber M 估计函数,改进阈值参数的选取方式。有色输入下的稀疏回声信道辨识结果表明了μ‐M M IPA PA的良好稳态性能和抗脉冲干扰性能。     

基于有色Petri网的工作流故障诊断方法

工作流系统的故障自动诊断和定位是云计算环境提供持续服务的基础;为了提高工作流系统的故障诊断准确性,文章提出了一种基于有色Petri网的故障诊断方法;首先,用开放世系模型对工作流进行建模;然后,提出了一种基于有色Petri网的故障模型;最后,将工作流的开放世系模型转化为有色Petri网故障模型,并提出了相应的多故障诊断方法;实验表明,文章提出的方法不仅故障定位的准确率和执行效率高于相关算法,还能有效的识别系统中的多个故障.     

基于FPGA的可“调色”有色噪声发生器设计

有色噪声是一种分布广泛、频谱多样、频率能量分布不均匀的随机信号;有色噪声根据功率谱密度不同可划分成不同“颜色”的噪声,不同“颜色”的噪声在不同领域发挥着各自重要的作用;为获得不同“颜色”的有色噪声,文章提出一种噪声颜色可变的有色噪声产生方法,该方法根据有色噪声的自回归-滑动平均模型,利用m序列、映射法和ARMA模型滤波法,产生功率谱可调的各种(高斯)有色噪声,并在FPGA上了实现该方法;测试表明:这种信号发生器不仅可以连续产生颜色差异细微的各种有色噪声(包括白噪声),且噪声性能好。     

基于有色Petri网的SELinux安全策略自动化分析

SELinux是嵌入到Linux内核中并得到推广应用的安全增强模块。由于其安全策略配置复杂且工作量较大,故而研究相关的安全策略辅助配置手段及SELinux安全策略的自动化分析方法与技术很有必要。本文基于有色Petri网建立了SELinux安全策略的自动化分析模型,给出了原型实现和测试结果。相关结果表明,有色Petri网分析方法和对应原型能较好地完成SELinux安全策略的有效性分析,并可实现带有中间过滤类型的信息流查询且更加方便简洁。     

基于状态机的并行测试实现

并行测试技术是自动测试系统发展的热点.利用状态机原理,将耗时长的测试操作分解为多个小片,每个小片只占用一小段时间,由定时器依据条件依次调用,在定时器未响应的间隙,Windows程序赖以生存的消息循环得以继续,用户界面保持"友好"的状态.并且利用并行状态机可以实现线程内部测试过程的并行运行.实际应用表明,通过此方法可以很好的提高测试效率,降低测试软件维护难度.     

去相关卡尔曼滤波算法在视频跟踪中的应用

针对测量噪声去相关下的卡尔曼滤波算法在视频目标跟踪中的应用问题展开了研究,首先分析了图像目标质心测量噪声的统计特性,指出测量误差是具有较强相关性的有色噪声;通过提出一种噪声白化方法,将测醋噪声视为在高斯自噪声激励下所产生的一阶马尔科夫序列,并对系统测量模型进行了改进;最后借助噪声去相关虑义下的卡尔曼滤波算法对所拍摄的航模飞机视频图像进行了跟踪仿真测试.仿真实验结果证明所给出的滤波算法可以明显提高目标位置的估计精度,并有效抑制了背景的干扰.     

有色量测噪声下带广义未知扰动的递推上限滤波

针对博弈对抗环境下利用快速采样雷达进行非合作目标跟踪带来的有色噪声和未知干扰共存问题, 本文提出有色量测噪声下带广义未知扰动的随机动态系统递推上限滤波. 这里, 有色量测噪声用于描述由于快速采样或持续干扰带来的噪声相关性, 广义未知扰动用于建模博弈对抗对雷达观测带来的异常影响(先验信息缺失). 针对所考虑系统, 通过参数优化实现状态估计误差协方差上限(而不是理论值)的在线递推, 提出有色噪声下上限滤波(CU-BF), 给出状态估计误差协方差最小上限的近似实现, 讨论了所提CUBF的存在性条件. 在具有时变未知扰动和有色量测噪声的目标跟踪仿真中验证了所提方法的有效性.