基于MDSF的精神分裂症自动识别算法

为解决精神分裂症检测上临床医师短缺、效率低等问题,提出多维度情感扁平化空间域特征(multi-dimensional spatial characteristics of flatten emotion,MDSF)算法,提取精神分裂症和正常人在情绪表达强度的差异信息.实验提取28个患者及28个对照组语音样本的MDSF,结合SVM实现精神分裂症的自动检测,分析MDSF特征在不同维度下的性能.实验结果表明,应用MDSF三维特征,其精神分裂症自动识别正确率为85.1％-89.1％,优于低维度MDSF的识别性能,且MDSF的识别正确率高于国内外现有技术的正确率.提出的MDSF能为临床医师提供客观有效的辅助诊断.     

基于图像分块的多尺度Harris角点检测方法

Harris角点检测是一种经典的角点检测算法,在现实中应用广泛,但不具有尺度变化特性。为了改变其单一尺度的特性,使得角点提取更加精确和有效,将多尺度的概念和图像分块方法引入到Harris算法中,在多个尺度下对角点进行提取。将每个尺度上的角点响应值的本地最大值作为该尺度上的候选角点,并同时对图像进行分块;最后,沿小尺度到大尺度方向判断候选角点是否是真实角点,剔除伪角点,使得角点检测更加精确。通过对比实验,新算法明显地提高了图像角点的检测性能。     

燃煤机组脱硫废水零排放物料-能-水耦合机制及优化

湿法脱硫排出的废水是燃煤机组废水中最难处理的末端废水之一。热法固化是实现脱硫废水零排放的必然途径。通过构建整个燃煤机组厂级尺度热力系统虚拟仿真模型,从能量流、物料流、水平衡及其之间的相互影响机制的角度对比分析了目前三种主流不同脱硫工艺路线的优劣。在此基础上,提出了基于吸附式热泵和多效蒸馏浓缩,废热用于干燥的新型脱硫工艺,新工艺所需的高温烟气量最小,仅为旁路直喷式的1/5,为目前主流浓缩干燥方案的1/3,在回收水分的同时,极大降低高温烟气的消耗量,降低对主机安全性的影响。相关研究可以为燃煤机组脱硫废水零排放及深度节水提供新的解决思路。     

产L-乳酸的鼠李糖乳杆菌发酵培养基的优化

采用Plackett-Burman试验设计优化了鼠李糖乳杆菌产L-乳酸的发酵培养基,筛选出对L-乳酸产量有显著性影响的因素,即葡萄糖、柠檬酸氢二铵、乙酸钠、酵母膏,对这四个显著性因素,用中心组合试验优化得到最佳发酵培养基。结果表明:当培养基组成为:葡萄糖138.8 g/L、柠檬酸氢二铵2.19 g/L、乙酸钠6 g/L、酵母膏为7.56 g/L、蛋白胨0.50 g/L时,L-乳酸的产量为104.40 g/L。     

价格利率与便利收益随机变动下的三因素模型简明解析解

对张金锁等近来建立的基于随机煤炭价格、随机利率和随机便利收益三因素模型,通过一些数学上的试凑法,得到了一套简明的解析解。这些解既有其理论价值,还可以作为标准解来检验、发展现在已蓬勃发展的数值解。     

矩形薄板弯曲的严格简明解析解

解析解在理论上与数值计算上都有很高价值。根据历史已有的经典解的启发,对导出矩形薄板弯曲的严格简明解析解(无特殊函数与无穷级数)的方法,提出推导的新思路：在求导简明严格解析解时,应该改变已有办法,不是以外载荷的分布为给定参数,而是先考虑满足边界条件的薄板法向位移分布,再按基本方程求出外载荷与其余参数的应有分布。对于简支边界条件,为得出简明严格解析解,法向位移的解析函数在两个坐标上分别应该至少各有两个根,而且两个根值所在处同时也是函数的拐点。对此准则,以偶数多项式、概率函数与箕舌线函数作为法向位移函数为例,给出其应有的简明严格解析解。 同样,对于固定边界条件,类似的准则是：法向位移的解析函数在两个坐标上分别应该至少各有两个根,而且两个根值所在处同时也是函数极值所在。以奇次多项式与星型线函数为例,给出其法向位移函数和应有的简明严格解析解。上述思路与方法能再发展,例如用于不同或复合的边界条件中去。     

变压器温度场的有限元分析

利用三维有限元方法,对变压器的温度场进行了分析和研究。     

高产油脂酵母的筛选及发酵条件的研究

采用苏丹黑染色法对6种酵母菌进行初筛及摇瓶发酵复筛,选出了油脂产量高的假丝酵母。并对假丝酵母摇瓶发酵条件进行优化,确定了最适培养条件为:初始pH值6.0,转速180 r.min-1,接种量10%,发酵周期4 d;最佳碳源为葡萄糖,最佳氮源为酵母膏。假丝酵母在优化条件下发酵后细胞量为16.4 g.L-1、油脂含量为12%、油脂产量为1.97 g.L-1,分别是优化前的142%、171%、245%。     

混沌理论在股票市场分析上的应用

本文介绍了检验经济数据中的混沌现象的两种方法—R/S分析和BDS统计方法。通过对上证综指进行R/S分析,计算了它的Hurst指数并发现它的平均循环周期,并研究了经济时间序列的短期或长期依赖特性及其演化趋势。对同样的数据进行BDS分析,研究了经济时间序列的随机特性。