基于BP神经网络的混凝土综合性能预测

本工作采用BP神经网络系统进行混凝土综合性能预测。由于影响混凝土材料性能的因素众多,且实验周期长,实验量大,因此能在少量实验前提下得到精确的实验结果,对于混凝土方面的研究工作显得十分重要。利用BP神经网络系统进行该实验设计,可以对混凝土性能做出预判,对实施实验及实验结果有较强的导向作用。本研究以影响混凝土性能的诸多因素作为输入向量,通过预测系统运行,得到较为精确的结果,与实验值相比,误差主要分布在15%以内,极个别出现24%的预测误差。以此为依据,进行混凝土材料实验工作,使得实验工作有明显的趋向,快速得到满意的实验结果。     

目标波段熵最小化(BTEM)的原理及其应用

文章综述了近年来目标波段熵最小化(BTEM)作为一种新发展的自模式曲线分辨法(SMCR)在纯组分光谱重建中的原理及其应用研究进展,展望了BTEM应用于药物分析的未来发展前景.     

计量网络系统在计量管理中的应用

本文主要介绍了一个新的适合计量检定使用的管理软件——计量管理网络系统，阐述了该系统的结构、运行、功能与特点及在实际情况中的应用。     

基于OpenCV的DMD视频播放程序开发

针对DMD视频播放需求,提出了一种基于Open CV的视频播放程序开发方法。利用面向对象开发平台VC++6.0设计程序操作界面。调用Open CV中封装好的函数实现AVI格式视频文件的读取与预处理,将图像帧转换成DMD播放需要的特定灰度图像。通过USB将转换后的图像传送至DMD播放器播放,并在操作界面上实现视频同步播放。     

物联网框架下PM2.5高精度测试模型仿真分析

对空气中的PM2.5颗粒污染物进行准确测试,有利于控制大气污染.PM2.5颗粒较小,在风速、大气环境等复杂因素的影响下,PM2.5污染物扩散过程在空气中呈现高度的随机性,污染物扩散过程无法约束,污染物在空气中呈现实时不均匀分布.传统的物联网环境下空气PM2.5污染物检测方法,仅仅对小区域的PM2.5测试结果进行测试,通过把不同区域的结果进行加权求平均,完成大区域检测,没有考虑扩散过程中颗粒物的扩散不均匀造成小区域测试结果的实时变化,测试结果不准.提出采用多信号融合估计算法的物联网框架下PM2.5高精度测试模型.建立粗糙集神经网络模型,将所有的物联网框架下PM2.5输入到该模型中,输出的结果是PM2.5高精度测试结果.针对PM2.5高精度测试结果来自于不同的区域,利用多信号融合估计方法对数据进行约束融合,得到PM2.5高精度测试非线性约束下的结果.实验结果表明,利用改进算法进行物联网框架下PM2.5高精度测试,能够极大的提高测试的准确性.     

S波段小型化高增益集成功放设计

介绍了一种S波段小型化集成功放模块的设计方法。该模块采用GaAs和硅功率芯片,通过内匹配混合集成电路技术,将两级芯片集成到金属密封管壳中。实测结果表明,在脉宽200μs,占空比10%的测试条件下,3.1～3.4GHz全带内功率放大器输出功率能达到60W,36V电源效率大于35%,模块尺寸仅为26.5mm×15.0mm×5.0mm。     

数字化变电站与常规综合自动化变电站数字化改造

数字化变电站是电力系统发展的必然趋势,是通讯技术、信息技术和计算机技术发展的必然结果。数字化变电站项目的实施对于现代电力系统的发展和数字化电网将产生深远的影响。本文简介了数字化变电站的技术特征和系统结构,并对常规综合自动化变电站的数字化改造的方案进行了简要分析。