内热型超声雾化溶液再生系统最优内热量的研究

基于质量守恒、能量守恒定律，建立了内热型超声雾化溶液再生系统（IH-UARS）的再生性能预测模型并进行了充分的实验验证，通过研究不同内热量下IH-UARS的再生性能及其变化规律，寻求系统所需的最佳内热量并明确其可能的影响因素。结果表明：IH-UARS系统存在最优的内热量范围，使其再生系统性能最佳；所需最优内热量随着再生溶液流量增大呈显著的对数增长，但受空气流量的影响较弱；在该研究中的标准工况下，IH-UARS所需最优内热量约为275~350 W。此外研究发现：内热量的增长有益于促进初始浓度较高的溶液进一步浓缩再生，如当IH-UARS中内热量增至800 W时，其初始浓度为36%的溶液比24%的溶液浓度增量指标改善幅度高37%。研究所得结果可对提高溶液再生性能及经济性提供积极参考。     

美国终端用户以85美分的价格订购2007年上半年硅

硅市场供应仍然紧张，据报道，已经有一美国精铝制造商以85美分／磅的离岸价作为2007年上半年的交货价格。     

燃烧合成网状外科植入体

位于美国俄亥俄州克利夫兰的美国国家宇航局（NASA）John H．Glenn研究中心研制出一种自蔓延高温燃烧合成法，自蔓延高温燃烧合成是多孔磷酸钙及其相关化合物生产方法的基础。这些材料制成网状作为与骨骼兼容的外科植入体。     

基于小波去噪的有向加权社团发现研究

目前大部分社团发现方法都是针对无向无权图,但实际的社会媒体中的社团内部个体交互过程可以抽象为一个有向加权图,并且权重中含有大量的噪声.为解决有向加权社团的划分问题,本文提出一种基于非负矩阵分解(Nonnegative matrix factorization,NMF)可去噪声的社团发现方法.该方法通过小波阈值去噪对社会网络数据进行去噪处理,结合有向加权的非负矩阵分解算法对去噪后的数据集进行社团发现,准确找出社团结构.在社会媒体的实验数据集和标准数据集上的实验结果表明,该算法针对带噪声的有向加权图社团发现问题具有良好划分性能,SNR为15时,在Lesmis数据集上的社团划分准确率达到96％,划分模块度值提高了29％.本文为解决带噪的有向加权的社会网络数据提供了切实有效的处理方法.     

基于链接关系的半监督特征选择算法

社会媒体网络产生的海量、高维无标记数据给数据处理工作带来巨大挑战,同时数据样本间构成的链接图信息在现有模式识别算法中难以有效利用.基于此,文中充分挖掘社会媒体网络数据链接关系图,结合部分监督信息提出一种基于链接关系的半监督特征选择算法(SSLFS).该算法利用谱分析和稀疏约束,使得选出的特征子集保持原数据的局部流形和稀疏特性.在社会媒体数据集Flickr上的实验结果表明,SSLFS相比其他特征选择方法得到的特征子集在分类性能上有较显著提高.     

Er掺杂ZnO-Bi2O3系亚微米柱状晶体及其压敏电阻性能

制备了Er掺杂ZnO-Bi2O3系烧结形成亚微米长柱状晶体;用X—射线衍射仪分析了ZnO-Bi2O（3Er）系物相成分;用电子显微镜观察ZnO-Bi2O（3Er）系亚微米长柱状晶相特征,晶体的长径比约为17;最后对其进行了压敏电阻性能的检测,随Er2O3含量的增加,ZnO纳米长柱状晶体向颗粒状过渡,电位梯度逐渐增大,非线性系数呈升高趋势,漏电流偏低,并且渐渐平缓.     

安全审计中频率敏感的异常检测算法

传统使用系统调用序列的异常检测算法主要关注切分的长度,忽略了各个系统调用序列的发生频率对整个检测结果的重要性。该文提出一种对序列发生频率敏感的基于支持向量描述异常检测算法,利用发生频率定义样本的重要性,使分类器更加倾向于这些重要的样本。采用国际标准数据集进行测试,讨论了核参数对分类结果的影响。实验结果表明,与传统检测模型相比,基于序列发生频率的检测模型具有较低的误警率。     

三维形状部分相似性匹配的逐点配对方法

为了计算2个三维模型可能存在的部分对应表面的形状相似问题,提出一种基于2个三维模型表面之间所有的点与点配对的三维形状匹配方法.在2个不同的部分中独立确定匹配的旋转参数与平移和尺度缩放参数,从而避免了形状匹配中计算量巨大的问题.其中,形状匹配的旋转参数通过匹配2个三维表面法线获得;平移和尺度缩放参数由2个三维表面对应点处切平面的结构关系确定.实验结果表明了该方法的可行性.     

一种基于多级检测的军装图片识别算法研究

为了在互联网上对军装图片进行过滤,我们设计了一种基于多级检测的军装图片识别框架,并在该框架下对其中的关键技术进行了深入的分析,就人脸快速检测技术、颜色纹理处理、区域形态学处理、基于支持向量机分类识别领花物件等进行了研究。实验表明,该算法在检测效率和精度方面能够满足实际应用的需要,可高效地对网络上传的军装图片进行高速过滤,该算法还可以解决其它类似的服装检测的问题。     

一种新型的BoD带宽请求分配算法

BoD协议中 可以 通过充分利用按需分配后剩余的带宽来降低时延。首先针对如何高效地利用剩余带宽及其对反馈控制的影响,提出了一种新型的基于预测和星上反馈控制的BoD带宽请求分配算法。其次根据网络流量同时呈现长相关和短相关特性,提出采用ARFIMA(p,d,q)模型进行流量建模与预测,该模型根据参数d的取值不同既能表示长相关又能表示短相关。最后利用OPNET软件建立仿真系统。仿真结果表明,对于长相关和短相关业务流,基于ARFIMA(p,d,q)模型预测和星上反馈控制的BoD带宽请求分配方案能够最高效地利用剩余带宽来降低时延。