电镀综合废水处理技术

电镀行业普遍存在废水处理不够彻底的排放问题。针对这种现状，本文提出首先必须对生产线上的电镀废液进行种类及清污分流，并应用化学絮凝—气浮法一体化的处理技术对综合废水进行处理。试运行情况表明，该处理技术易于控制、占地面积小、运行费用低，处理后的废水可以达到GB8978—1996二级标准，去除率在96％以上，并有65％以上的处理水可以回收利用。     

瑞翁公司瞄准耐高温TPVs市场

瑞翁公司瞄准耐高温TPVs市场     

IRSG预计今年世界耗胶量将增长6.8%

IRSG预计今年世界耗胶量将增长6.8%     

基于专家系统的汽车衡故障传感器判别

传感器是自动化设备的核心部件,传感器故障检测显得尤为重要。针对目前汽车衡维护、检修的困难,为有效准确判断故障传感器,提出了以径向基函数神经网络（RBFNN）预估值的初始化数据库专家系统判别方法。经现场测试准确率达到96%以上,从而有效简单地判定传感器好坏和识别故障传感器的位置。     

无约束非线性lp问题的区间极大熵方法

针对信号处理、系统识别等领域中涉及到的无约束非线性lp问题,为减小由于二进制编码的舍入误差对该问题计算结果的影响,对求解该问题的极大熵方法进行了区间扩张.证明了区间扩张后的极大熵函数至少具有二阶收敛性,并设计了具有多项式时间复杂度的区间算法进行求解,举例进行了数值计算.数值计算结果显示,该区间算法可靠,计算结果与区间扩张前相比,结果更加精确.     

不确定度模型下数据流自适应网格密度聚类算法

随着计算机技术及感知技术的发展及应用,各个领域普遍出现不确定性数据流形态的新型数据,吸引了众多研究者的关注.现有的数据流聚类技术普遍忽略不确定性特征,常导致聚类结果的不合理甚至不可用.为数不多的针对不确定性特征的聚类方法片面考察不确定性,且大多基于K-Means算法,具有先天缺陷.针对这一问题展开研究,提出了不确定度模型下数据流自适应网格密度聚类算法(adaptive density-based clustering algorithm over uncertain data stream,ADC-UStream).对于不确定性特征,该算法在存在级和属性级不确定性统一策略下,构建熵不确定度模型进行不确定性度量,综合考察不确定性.采用网格-密度的聚类算法,基于衰减窗口模型设计时态和空间的自适应密度阈值,以适应不确定性数据流的时态性和非均匀分布特征.实验结果表明,不确定模型下的数据流网格密度自适应聚类算法ADC-UStream在聚类结果质量和聚类效率方面都具有较好的性能.     

和谐社会理念下的收入分配方式研究

分析我国收入分配制度的变迁及其现状,从经济发展的内因角度和体制改革的外因角度分析了我国收入差距产生的原因并提出了几点建议;认为收入分配在构建和谐社会的过程中是不可回避的重要问题,是关系到和谐社会能否实现的关键.     

提升中小企业技术创新能力探析

在我国,中小企业主要依靠高资源消耗、高成本、低附加值的产品来获得生存和发展,其技术竞争力的薄弱已是一个不争的事实。现在劳动力成本上升、土地资源稀缺、能源价格上涨、环境成本内部化的压力已聚集在一起,向企业明确地发出了一个强烈的信号,高消耗、高污染、低效率的经济增长方式已难以为继,企业惟有通过技术创新,用高附加值的技术型产品或服务,才能培育持续的竞争优势,才能把发展的命运掌握在自己手里。所以,尽快提升中小企业技术创新能力与水平,探讨具体实现路径是一个值得研究的课题。     

高职生职业素养的提升与就业问题的探析

高职教育以就业为导向,致力于培养技能型专门人才的特殊性,使其就业问题与学生的职业素养的提升紧密相连。通过对学生职业素养的提升,不仅增加学生的就业成功几率,而且也增加了用人单位的满意度。