气体悬浮焙烧炉的应用和改进

通过对气体悬浮焙烧炉工作原理的研究，就气体悬浮焙烧炉在实际生产中存在的问题，提出了改进措施；对影响产量的几个因素进行分析，并对影响因素进行了技术改造。     

分解制度对超细氢氧化铝性能的影响

从种子浆液老化时间、种子浆液的pH值、制备种子浆液搅拌强度等方面，论述了种子的性质对超细氢氧化铝产品性能的影响；同时又对分解过程的分解温度、种子比、铝酸钠精液氧化铝浓度和αK对超细氢氧化铝产品性能的影响进一步试验，并确定了最佳分解制度，使得制取的超细氢氧化铝产品的理化性能达到技术指标要求。     

提高碳酸化分解Al（OH）3质量的途径

实行三槽同时碳酸化分解,相对于单槽或双槽碳酸化分解来说,能够控制较低的分解速度,利于氢氧化铝晶核的长大,增加产品粒度,降低产品ＳｉＯ２的含量,提高产品质量。同时,由于其分解速度的降低,易于控制,使碳分分解合格率有较大的提高。     

碳酸钠在烧结法熟料溶出过程中作用与浓度控制

在氧化铝生产熟料溶出过程中,控制适当的碳酸钠浓度,能够有效地控制二次反应的发生,改善溶出赤泥的沉降性能,有利于Al2O3、Na2O溶出率的提高.     

碳分法生产非冶金用氢氧化铝的研究

通过对碳酸化分解（简称碳分）法生产氢氧化铝的研究，利用连续碳分的生产方法生产出指标合格的多品种氢氧化铝，并申请了国家专利，实现了规模生产，取得了较好的经验效益和社会效益。     

基于上下文模糊C均值聚类的图像分割算法

像素间的上下文相关信息对图像分割算法的抗噪性和准确性具有重要意义,现有的模糊C均值(FCM)聚类算法对此缺乏充分考虑.该文基于对空间上下文的可靠性度量,提出一种模糊C均值聚类算法(RSFCM)应用于图像分割:通过对空间上下文有效建模来提高聚类算法的抗噪声干扰性能,并研究了一种新的可靠性模糊度量指标,使聚类算法能更好地平衡细节保留和去噪,从而获得更加准确的分割结果.实验选取人工合成图像、交通标志图像和遥感图像3类数据测试聚类算法性能,结果表明,RSFCM在图像分割过程中能有效地抑制椒盐噪声和高斯噪声引起的类内异构及类间同构问题,能提高图像的像素可分性,并有效地保留了图像的边缘细节.     

高温低钠氧化铝的研制

高温低钠氧化铝在非冶金行业应用非常广泛,其产品中Na2O含量直接影响高温氧化铝产品的应用,因此Na2O含量成为表征高温氧化铝质量品级的重要技术指标.通过对工业氢氧化铝煅烧试验,探讨了煅烧温度、时间、添加剂种类和煅烧产物后处理等对煅烧产品中氧化钠含量的影响,确定了高温低钠氧化铝的生产方法.     

CaO水化法从钠硅渣中回收氧化钠的研究

采用二次回归正交设计回归出烧结法生产氧化铝中压脱硅钠硅渣常压氧化钙水化法脱钠的数学模型根据数学模型，按照单因子变动的原则，分别讨论了反应温度、石灰添加量、浆液液固比对钠硅渣脱钠率的影响并提出了在试验条件范围内，常压氧化钙水化法钠硅渣脱钠的最佳工艺条件是：温度95℃，CaO/Na2O分子比为5，浆液液固比取4。在此工艺条件下，钠硅渣脱钠率可达到95．2％。     

基于半监督模糊C均值算法的遥感影像分类

遥感影像数据因其固有的不确定性与复杂性,导致传统的无监督分类算法难以对其准确建模。基于模糊集理论的模式识别方法可以有效地表达数据的模糊性,其中二型模糊集能更好地刻画类间多重不确定性,而半监督法可以利用少量先验知识来解决算法对数据的泛化性问题,因此提出一种基于半监督的自适应区间二型模糊C均值遥感影像分类方法（SS-AIT2FCM）。首先,结合半监督和进化论思想,提出一种新的模糊权重指数选取方法,以提升自适应区间二型模糊C均值聚类算法的鲁棒性与泛化性,使算法更适用于光谱混叠严重、覆盖面积大、地物丰富的遥感数据分类;然后,通过对少量标记样本的软约束监督,对区间二型模糊算法迭代过程进行优化指导,来挖掘数据的最优表达。实验选用了北京颐和园区域的SPOT5多光谱遥感影像数据和广东横琴岛区域的Landsat TM多光谱遥感影像数据,对现有流行的模糊分类算法和SS-AIT2FCM的分类结果进行了比较。结果表明,SS-AIT2FCM获得了更高的分类精度与更清晰的类别边界,且有较好数据泛化能力。     

基于上下文模糊C均值聚类的图像分割算法

像素间的上下文相关信息对图像分割算法的抗噪性和准确性具有重要意义,现有的模糊C均值(FCM)聚类算法对此缺乏充分考虑。该文基于对空间上下文的可靠性度量,提出一种模糊C均值聚类算法(RSFCM)应用于图像分割:通过对空间上下文有效建模来提高聚类算法的抗噪声干扰性能,并研究了一种新的可靠性模糊度量指标,使聚类算法能更好地平衡细节保留和去噪,从而获得更加准确的分割结果。实验选取人工合成图像、交通标志图像和遥感图像3类数据测试聚类算法性能,结果表明,RSFCM在图像分割过程中能有效地抑制椒盐噪声和高斯噪声引起的类内异构及类间同构问题,能提高图像的像素可分性,并有效地保留了图像的边缘细节。