凝视型探测器模型和输出电子数的算法

根据光电理论和探测器的工作原理，推导出了一种电荷耦合器件(CCD)摄像机面阵探测器调制传递函数，得到了一定入射条件下光敏元的输出电子数目。     

双主流道注射模设计

注射模中的长型芯若受到塑料熔体侧压力则易发生弹性弯曲变形,这种情况成为塑件成型的一种障碍。介绍双主流道模具及注射机双喷嘴机构能在模具结构简单的前提下,提供成对浇口,使长型芯受到的塑料熔体压力保持平衡,明显地减少弹性弯曲变形。     

最大价值量Naive Bayes算法及在客户离网中的应用

针对不同级别不同数量的客户离网后给电信企业带来的损失不同造成的离网预测的新问题,提出了一种基于最大价值量的Naive Bayes算法.该算法通过建立价值量的概念,调整价值敏感属性的价值系数因子,使得离网客户名单中的价值量达到最大.实验结果表明,该算法在保持一定的准确率的同时,能成功预测出更多高价值的离网客户.     

基于k-完美差异图的超节点拓扑结构构造

在超节点网络中,超节点拓扑结构及其动态维护和搜索路由机制,是影响网络性能和搜索效率的关键因素之一。在完美差异图(PDG)的基础上,提出了一种新的k-PDG结构,并利用该结构,建立了超节点网络--KPDGN,给出了KPDGN的动态维护和搜索路由机制。分析和模拟结果表明: KPDGN具有常数度数和固定邻接点特性,减少了查询所产生的带宽消耗,降低了拓扑构造和修复成本。     

传感器网络中基于子网的数据汇聚路由算法

提出了“子网”和“能量核”的概念及一种新的蚂蚁算法,给出了一种传感器网络中基于子网的分布式数据汇聚层次路由算法DDCHA。与集中式路由算法AC和GITDC相比,DDCHA中各节点不需要维护任何全局信息。另外,子网与能量核的构造及蚂蚁算法的正反馈性提高了算法的数据汇聚程度,降低了算法的时间复杂性。理论分析和仿真结果都说明了该算法的有效性。     

超立方体中基于极大安全通路矩阵的容错路由

n维超立方体结构的多处理机系统在并行与分布式处理中具有良好的性能,随着多处理机系统规模的增大,系统出现链路与节点故障的概率也随之增大,因此设计容错性更强的路由算法对n维超立方体结构的多处理机系统具有重要意义.针对超立方体结构的多处理机系统中存在链路故障的情况,提出了用于最优通路记录的极大安全通路矩阵(maximum safety path matrices,简称MSPMs)这一概念,给出了一种建立MSPMs及其容错路由算法.证明了MSPMs通过n-1轮邻节点之间的信息交换,能以矩阵的形式记录最多的最优通路     

基于超链接和标记文本的信息检索算法

在HITS超链接主题查找算法的基础上提出了一种检索改进算法，该算法首先通过网页之间的链接关系计算出每一网页的出度值和入度值，并将查询条件与超链接上的标记文本或网页全文内容进行相似度匹配。得出每一网页的权值，综合权值与出度或入度值，将检索结果进行排序输出。实验结果表明，与HITS、TF*IDF算法相比，该信息检索方法在相同查全率的条件下具有更好的查准率。     

伊利石合成磷酸硅铝分子筛及其表征

采用碱熔活化方法对伊利石进行活化,系统地考察了煅烧温度、煅烧时间、矿物粒度、矿碱质量比等条件对伊利石活化的影响;以活化伊利石为主要硅、铝源,采用水热法合成磷酸硅铝分子筛（SAPO-11）,系统地考察模板剂种类、模板剂用量、投料硅铝物质的量比、晶化温度等合成条件对产物结构和性质的影响。利用X射线衍射（XRD）、N₂吸附-脱附、扫描电镜（SEM）和透射电镜（TEM）等分析手段对活化产物和合成的分子筛进行了分析表征,结果表明,伊利石的最佳碱熔活化条件为煅烧温度为800 ℃、煅烧时间为90 min、伊利石矿粒径为75 μm、矿碱质量比为1∶0.8,经活化后伊利石的晶型结构基本完全被破坏,活化产物主要是高活性的低聚合态硅铝酸盐,化学反应活性较高;在原料配比为n（三氧化二铝）∶n（五氧化二磷）∶n（模板剂）∶n（二氧化硅）∶n（水）=1∶1∶1∶0.5∶50、水热晶化温度为190 ℃、晶化时间为24 h时成功合成结晶度较高的纯相SAPO-11分子筛,合成的SAPO-11分子筛具有较大的比表面积,样品主要由粒径为1~3 μm的椭球状颗粒组成,该合成方法丰富了磷酸硅铝（SAPO）分子筛的原料来源,拓展了中国伊利石的高附加值利用途径。     

烃类异构化小粒径、多级孔SAPO-11分子筛催化剂研究进展

由于小粒径、多级孔或兼具小粒径与多级孔结构的SAPO-11分子筛能够显著提高SAPO-11分子筛催化剂在烃类加氢异构化中的活性和选择性,近年来已成为烃类异构化催化剂研究的热点。本文按照SAPO-11分子筛的制备方法进行分类,系统介绍了小粒径、多级孔和兼具小粒径与多级孔结构的SAPO-11分子筛的制备及其临氢异构化性能,指出在今后的研究中,研究开发新的绿色高效合成方法,降低合成成本和减少环境污染是小粒径或（和）多级孔SAPO-11分子筛催化剂实现工业化应用亟待解决的突出问题和研究方向。     

基于自学习K近邻的垃圾邮件过滤算法

针对现有垃圾邮件过滤算法所存在的训练样本与测试样本分布不一致而导致实际应用效果比较差的现象,提出了一种基于自学习K近邻(k nearest neighbors,KNN)方法的垃圾邮件过滤算法.应用KNN方法对未知邮件样本进行精确匹配,以排除合法邮件的误判结果,同时结合用户对垃圾邮件的处理,自动调整训练集合.实验表明算法具有较好的过滤性能.