ZnS/CuInS2/Mo/钠钙玻璃衬底上射频溅射ZnO:Al薄膜的SEM研究

结合ZnO薄膜在Cu-Ⅲ-Ⅵ2基薄膜太阳电池上的应用,采用射频磁控溅射技术以陶瓷ZnO:Al2O3为靶材在ZnS/CuInS2/Mo/钠钙玻璃衬底上于固定沉积条件下低温(200℃)制备了铝掺杂氧化锌(ZnO:Al)薄膜.运用扫描电子显微镜研究了底层材料特别是ZnS和CuInS2的生长参数对沉积的ZnO:Al薄膜的表面形貌的影响.实验发现,衬底材料中硫含量的增加(无论来自ZnS还是来自CuInS2),都会引起沉积ZnO:Al薄膜结晶质量的提高,而金属含量的增大将有利于薄膜均匀性的改进.     

运营商网络优化和服务质量快速提高之道：同步支撑网系统建设

同步支撑网概述 1.同步支撑网的概念 同步网是电信三大支撑网之一，由节点时钟和传递同步定时信号的同步链路构成。其作用是准确地将同步定时信号从基准时钟传送到同步网的各节点，调整网中的各时钟并保持信号同步，满足通信网传输性能和交换性能的需要。随着电信业务日益丰富多彩，用户需求的宽带化和个性化，越来越复杂的通信系统对同步支撑网提出了更高的要求。     

国外低于临界流速气井油管衬管设计实验研究

介绍国外一种能使气井在低于临界流速下进行生产的新技术的实验研究。该技术是将一种举升衬管（以下称为孔板或衬管盘）置于气井的生产管柱内，通过对不同衬管（衬管盘类型、开口衬管盘开度直径大小）和气液流量的实验研究表明，这种技术是通过两种机理来改善举液效果的：一是增强液滴输送举升效果；二是阻止液体波动回落。该技术的应用条件为：气体流速低于Turner临界流速的搅动流。     

安全数据库管理系统DM3

在我国信息化管理建设过程中,信息的安全性越来越重要。特别是涉及到国家政治、军事、公安和经济等领域的信息更为突出。如何提高信息的安全性和在自己的系统平台上建立安全的数据管理系统必须引起我们的高度重视。本文将介绍DM3数据库管理系统中有关安全技术方面的特性。     

模糊PID复合控制在超精密工作台控制系统中的应用

基于模糊控制算法与PID（proportion—integral—derivative）控制算法的优缺点,提出将模糊PID复合控制算法应用于超精密工作台控制系统中,它结合了2种控制算法的优点,分段对工作台实施控制。并且对此控制系统进行了Matlab仿真,仿真结果表明该控制方法能使系统达到良好的控制效果。     

研究生高等分离工程课程绿色化提升的初步探索

作者经过多届研究生高等分离工程课程的教学,运用绿色化学的基本理论,围绕绿色分离工程的概念、范畴、评价标准和实现方法等内涵建设,初步实现了高等分离工程教学内容的绿色化提升,并对如何提高研究生在高等分离工程教学中的主体地位进行了有益的探索。     

除盐水制备技术进展

介绍了几种水除盐技术(蒸馏、离子交换、电渗析、反渗透、电去离子和电吸附)的原理、发展及应用现状,分析了水除盐技术发展的整体脉络,并预测了发展前景.     

RS与FNN集成在焊接缺陷识别中应用

针对焊接图像缺陷识别中提取的特征受噪声干扰比较严重,以及现有的识别算法准确率低的问题,提出了一种粗糙集(RS)和模糊神经网络(FNN)集成的缺陷识别算法.首先使用模糊C-均值聚类算法对样本属性离散化,然后使用RS对离散化后的样本数据进行属性约简得到决策规则,并使用π函数根据聚类的中心和半径对属性进行模糊化,克服RS对噪声敏感问题;根据得到的精简模糊决策规则和模糊逻辑推理确定FNN的结构,使用依赖度和规则的条件覆盖度确定网络的初始参数,考虑到样本中数据的可信度问题,用加权代价函数调整模型参数.仿真实验表明,本算法解决了分类过程中样本数据受到噪声干扰引起的不确定性、FNN结构难以确定的问题,能有效地提高焊缝图像缺陷的识别能力.     

基于在线鲁棒LSSVM的自适应PID算法

为了解决在线最小支持向量机在每个采样周期更新模型带来计算量大的问题,提出了在线鲁棒最小二乘支持向量机(LSSVM)的自适应PID控制算法.通过2步加权策略提高LSSVM的鲁棒性,把样本预测误差与过程先验知识相结合给出控制模型复杂度准则,有效地提高了模型的精度、速度以及稀疏性;结合预测控制思想,把在线鲁棒LSSVM算法用于PID非线性控制.仿真结果表明:鲁棒Huber函数与ε-不敏感函数相结合的鲁棒代价函数,能够有效地对系统局部非线性区域进行建模,随系统工作点变化而自适应地辨识,不仅有较高的控制精度,而且具有较强的鲁棒性和建模速度,能够适应时变参数对象的控制.     

一种基于视觉预注意机制的选择性成像机器视觉系统

在大背景中微小目标的视觉检测中,传统的机器视觉系统按照预先设定的采样频率与固定的分辨率采集和处理图像,存在大量的冗余数据。为了有效去除冗余数据,基于人类视觉预注意机制设计了一种选择性成像机器视觉系统,将视觉处理过程划分为并行的预注意初级处理阶段与串行的高级处理阶段;同时模仿人类视觉注意机制,提出了一种基于视觉熵的视觉预注意算法;系统并行地获取并判断图像是否可疑,然后仅将少量可疑图像传送至主机串行的进行精细目标识别。试验结果表明,本系统显著地减少了图像处理的数据量,可疑图像识别算法快速有效,提高了系统检测效率和精度。为大背景中微小目标的机器视觉检测提供了一条新途径。