点着鼠标逛市场 轻松网购自在行

在似火骄阳把大地烤到发烫的当儿，待在电脑前漫步网络成了一件分外惬意的赏心乐事。从来没有一项新科技像互联网这样彻底的颠覆了这个世界，它的驾临带来了一个美妙绝伦的新大陆——在此有欢与乐、爱与恨、有和谐、有冲突——只要愿意，你可以在这儿找到同现实生活中一样丰盈的生命体验。它不受时空限制的特质与绝佳的互动性让一切变得简单起来，工作、娱乐、游戏、教育都正在数字的高速公路上发生着本质的变化——当然，还有我们今天的主题——在线数码购物。[编者按]     

激光法合成SiC超细粉末物理化学过程的研究——Ⅰ.实验规律及粉末特性

用50W连续波CO_2激光器为热源,诱发SiH_4和C_2H_4反应,合成SiC超细粉末。实验确定了反应腔体内压力p、气源中的C/Si原子比、喷嘴内径2r以及激光功率密度与粉末特性之间的关系,并对合成的产物进行物理、化学表征。     

无源微波遥感用于地震预报的实验研究

对无源微波遥感用于地震预报在理论研究的基础上对不同岩性不同结构的岩石试件进行了加载实验，测量了岩石试件的微波辐射随载荷的变化．实验得出：岩石试件的微波辐射能量随岩石应力状态变化而显著变化；而且，不同的波段变化的幅度不同；同一波段不同极化方式的波随应力变化的变化量也不同；微波辐射能量的变化能够被卫星微波遥感探测器探测到．实验还发现，岩石试件临破裂前出现明显的微波辐射异常．     

汽油辛烷值智能调合系统

采取一种能够在线学习、不断提高、建立一系列模型的策略，提出了一种具有学习功能的汽油辛烷值智能调合系统。该系统可以根据成品汽油辛烷值指标、生产成本和市场价格等因素提供一个较好的油品调合调度方案。实际应用结果表明，利用参数学习的方法计算调合汽油辛烷值是可行的。     

基于智能磨矿介质及CNN和优化SVM模型的球磨机负荷识别方法

当前球磨机负荷检测方法难以准确评估磨机内部变化,给磨机综合运行状态的控制和优化带来较大难度。本文设计了一款内嵌加速度传感器且与钢球介质物理性质相一致的智能磨矿介质用于识别磨机负荷,开展了不同充填率等磨矿条件下的磨矿试验,设计磨矿效果系数划分磨机负荷状态;分别采用了卷积神经网络方法(CNN)和优化的支持向量机(SVM)模型对智能磨矿介质获取的加速度信号进行球磨机负荷识别。基于优化的SVM模型将获取的一维加速度信号进行互补集合经验模态分解算法（CEEMD）去噪、时域特征值和样本熵提取等预处理,将上述磨机负荷的特征向量分别输入GA?SVM、GS?SVM、PSO?SVM分类模型进行训练,研究表明,PSO?SVM模型的识别准确率可达98.33%,但存在训练过程繁琐,耗费时间长的问题。在图像识别领域具有优秀应用能力的CNN模型是把智能磨矿介质检测加速度信号数据转换为二维图片后直接输入基于VGG19网络的CNN模型进行分类识别,磨机负荷分类识别准确率高于优化的SVM模型,可达98.89%,在保证识别准确率的同时有效节约了计算时间。基于CNN的智能磨矿介质球磨机负荷识别方法可为实现球磨机负荷检测与在线评估提供重要解决方案与技术保障。      

融合超宽带方位和距离的移动机器人定位

可靠定位是机器人完成导航和路径规划的前提,机器人通过多个超宽带(ultra-wideband, UWB)基站的测距信息实现定 位,但基站数量不足时定位精度受限。 针对这一问题,提出融合超宽带距离和方位的移动机器人定位方法。 根据方位标准差区 分信号来自基站前方(视场)或背后(非视场),消除方位的前后奇异性。 在此基础上,利用 UWB 距离和方位测量值构建约束函 数,通过图优化算法融合里程计和 UWB 测量数据实现全局位姿优化。 实验结果表明,该方法在 13 m×6 m 的室内环境中,移动 机器人无规则运动能够达到 0. 093 m 的定位精度,比传统的基于测距 UWB 和里程计融合方法定位性能提升了 46%,且具有较 强的鲁棒性。     

基于RPPT似然比的宽带雷达目标检测算法

宽带雷达目标回波表现为距离扩展目标的形式,距离扩展目标检测技术是目前雷达信号处理领域的难点问题.本文从最佳匹配检测理论和高分辨率雷达目标回波特征出发,将目标上各散射点形成的在时域上分离的回波看成是具有随机参量的脉冲串信号,提出了适用于高分辨率雷达目标单次回波检测的随机参量脉冲串检测方法.仿真结果表明,在高分辨率雷达中,这种检测方法比雷达经典检测方法检测性能改善3 dB以上.     

基于格的变色龙签名方案

与普通数字签名相比,变色龙签名不仅满足不可否认性,而且具有非交互式、不可传递的特点。然而,基于传统数学难题构造的变色龙签名方案不能抵杭量子计算机的攻击。为了设计在量子计算机环境下依然安全的变色龙签名,利用格上小整数解问题SIS(Small Integer Solution)和非齐次小整数解问题ISIS(Inhomogeneous Small Integer Solution)的困难性假设,构造了基于格的变色龙签名方案。在随机预言模型下,证明了该方案在适应性选择消息攻击下 是安全的。