基于FFT的循环平稳信号波达方向估计

针对在电子对抗实际应用中，来波信号比较集中的情况，提出一种基于FFT的循环平稳信号DOA估计算法。该算法将FFT引入到Extended Cyclic-MUSIC算法中，预先探索存在信号的空间局部区域，避免了全空间谱峰搜索，提高了波达方向检测效率。仿真结果证明了该算法的有效性。     

输电塔线体系在风冰荷载下的安全评估研究

覆冰以及大风的极端恶劣条件对输电塔线体系的安全运行构成了极大的威胁,为实时掌握输电塔线体系的安全状态,设计安全评估模型,首先利用有限元模型找出输电塔线体系在风冰荷载下的特征状态参量;其次设计了以特征状态数据为基础的输电塔线体系安全模糊综合评估模型,根据有限元模型分析数据并结合专家知识构建模糊隶属度函数,并用层次分析法确定权重;最后通过工程实例验证了该评估模型的可行性.     

基于多模型融合Stacking集成学习的异常用电检测方法研究

针对单一异常用电检测方法对于存在不平衡性的数据集检测效率普遍不高的问题,提出了一种基于多模型融合Stacking集成学习的异常用电检测方法。首先,以居民用电数据作为研究对象,分析用户在习惯上表现的不同特征,结合不平衡处理技术和分类预测算法进行研究;其次,为了提高模型的整体性能,采用量子遗传算法对集成学习模型中的参数做优化处理;最后,通过云南某地区用电数据集进行验证,证明所提模型相比单一学习模型检测的准确率有明显提升,对提升异常排查效率,降低电力公司的运营成本具有重要意义。     

第四次色釉料暨原辅材料会议在浙江德清召开

2006年6月12日至14日由中国硅酸盐学会陶瓷分会色釉料暨原辅材料专业委员会主办．浙江升华拜克生物股份有限公司锆谷分公司承办的第四次色釉料暨原辅材料会议在浙江德清县雅兰国际大酒店召开．会议就专委会上年度的工作作了通报．讨论并通过本年度的工作计划．就色釉料行业标准．电熔氧化锆行业标准进行了讨论．就“陶瓷色料的科学命名．     

空间低温氧化物熔体晶体生长的数字模拟研究

地面上 ,由于受浮力对流、分层和沉淀等因素的影响 ,难以阐明晶体生产和凝固现象的本质 ,从而无法获得组份均匀、结构完整和性能优良的材料 ,因此自七十年代以来 ,已进行了大量的空间晶体生长实验 ,但由于对空间环境在晶体生长过程中的流体效应参数缺乏了解 ,实验结果往往与设想的不一致。数字模拟方法可以模拟实际晶体生产过程 ,了解晶体生长参数的变化对晶体生长的影响 ,本文利用数字模拟的方法 ,对本实验室建立的空间三维实时观察装置中 ,低温生产NaNO3熔体晶体中的流体效应及温场进行了数字模拟研究 ,结果表明 ,在地面生长 ,熔体内部存在复杂的双涡流动模式 ,重力对熔体中的温场和速度场的分布产生强烈的作用 ,而在空间 ,当微重力水平达到一定程度时 ,可以使熔体中的流动模式简单化 ,从而降低流动效应对传热、传质造成的不稳定性和不均匀性 ,有利于提高晶体生长的质量。同时通过对流场中的温度分布分析表明 ,降低重力可以明显改变晶体生长固液界面附近的温度梯度 ,并使温场 ,速度场分布朝着稳态生长的方向发展     

防止氟化铝母液脱硅工艺中铝、氟消耗方法研究

在氟化铝母液中添加氯化铝等可溶性铝盐,可有效地阻止钠,氟,铝间冰晶石固体物质的形成,从而达到防止氟化铝脱硅工艺中铝,氟的损耗,确保氟硅酸钠的产品质量,同时提高母液利用的经济效益。     

用基因表达式编程生成数字高程模型

数字高程模型是地理信息系统进行地形分析的基础。在处理采样点缺失时,常用的空间插值方法难于客观地确定插值函数结构和参数。本文将基因表达式编程技术应用到数字高程模型的生成中,做了下列工作：（1）形式化描述高程基因,缓冲区和簇等概念;（2）证明了深度定理及引理;（3）提出了缓冲区策略（BS）,适时注入优质高程体;（4）提出了动态簇的搜索算法（DCSA）,方向搜索相关点算法（SCPD）和象限扩展搜索算法（ESDA）,按方向动态扩展搜索簇,避免了冗余点的计算;提出了移动拟合GEP算法（EF-GEP）,插值空间细分,缩小了拟合空间;（5）实验表明新方法是有效的,平均进化代数为227代,平均最高适应度为97.4527,提高了7.23%。三维地质模型形象地表达出了地质体形态结构。     

面向OLGP的多维信息网络数据仓库模型设计

信息网络的出现使信息由简单的数值型数据演化成较复杂的图网络结构。如何对基于图的信息网络数据进行良好的组织和存储成为一个亟待解决的问题。利用维建模的方法对基于图的信息网络数据进行模型设计,提出了多维信息网络仓库模型。该模型由边事实表、节点事实表、信息维连接属性表以及拓扑维节点属性表组成,能够为在线图处理提供底层的数据平台。实验表明该模型在消除冗余、查询时间、存储空间上均较泛关系表有明显优势。新模型在1．25万篇ACM论文上的查询时间稳定在几十毫秒,较泛关系表的查询时间约减少一个数量级。在空间性能上,随着论文数量的增加,该模型存储空间开销的增长速度远小于泛关系表的增长速度。     

基于多尺度相关向量机的城市日用水量预测

为提高日用水量预测精度,提出一种基于多尺度相关向量机的预测模型。通过静态小波分解将用水量非平稳时间序列分解为不同尺度的平稳时间序列,然后在分解后的各子序列分别建立相关向量机回归模型进行预测,最后通过小波逆变换将各子序列预测结果整合得出原始用水量时间序列的预测值。在实例分析中分别利用多尺度关联向量机模型和单尺度相关向量机预测模型对实际用水量进行预测分析。结果表明,前者具有更高的预测精度,可应用于城市日用水量的预测。     

基于多基准属性概化的知识归纳

在分析基本面向属性归纳算法不足的基础上,针对中药方剂数据挖掘的特征提出基于面向关联属性概化层次的优化技术及算法。根据中医理论为各关联的维度创建概化层次及概念树,利用关联属性阈值与多基准属性阈值的相关性以提高归纳概化的效率和发现知识的准确率。实现面向关联属性归纳的中药方剂知识发现分析系统。通过实验验证了新算法的有效性,在相同条件下较传统算法的效率提高了27%以上。新系统能更快发现符合中医理论的领域知识和规则。