漆酶改性高木素含量的硫酸盐浆．提高纸的强度特性——在没食子酸的条件下用漆酶处理

在高-K（91）硫酸盐浆中,漆酶与没食子酸发生化学反应。与未处理的试样相比,处理后的耐破、抗张、湿强分别增加34％、20％和72％。而漆酶对全漂浆没有大的影响,这就表明木素是对纤维处理的主要对象。结果表明纸页强度的提高是由于纤维间氢键结合的改善和产生苯氧自由基缩合作用的结果。     

应用漆酶改善未漂硫酸盐木浆的强度性能

探讨了漆酶处理对未漂硫酸盐木浆强度特性的改善,并对过程中添加介体、酚类物质以及分离木素等不同处理过程进行了研究.结果表明,经不同处理的针叶木未漂硫酸盐浆其湿抗张强度和湿耐破度均有不同程度的提高.其中,仅用漆酶处理的试样手抄片的湿抗张强度提高了40%左右,漆酶加上分离木素处理试样手抄片的湿抗张强度提高了57%.而干强度均有增加的趋势,但没有湿强度变化明显;紧度略有提高,但程度较小.提高处理温度并不能提高纸浆的物理强度.     

径向基概率神经网络的一种自组织学习算法

介绍了径向基概率神经网络 (RBPNN)的一种自组织学习算法 ,该算法把径向基概率神经网络的结构原理与自组织聚类算法相结合 ,不仅能够完成对训练样本的聚类分析 ,标识出训练样本的类别属性 ,而且能够自动完成基于该训练样本集的径向基概率神经网络的训练过程 .本算法用于对 IRIS三种花型识别在训练阶段达到 97.33%的识别效果 ,而在推广能力方面 ,由本文算法得到的 RBPNN优于有标识的训练样本的 RBFNN     

雷达组网三角融合定位算法及其误差分析

基于两部组网雷达与空域目标构成的空间几何三角关系,综合利用组网雷达对目标的测量信息,使用正弦定理、余弦定理解算空域目标位置,提出了两种雷达组网三角融合定位算法融合解算空域目标位置;并使用全微分方法分析组网三角定位算法误差构成,利用期望分析方法完成了组网三角定位算法误差一阶矩和二阶矩解算。仿真结果表明:组网三角定位精度明显优于单部雷达。     

通过漆酶催化氧化使未漂硫酸盐浆的湿强度提高

先前的研究表明，漆酶对木材纤维内木素的催化氧化，可以使中密度纤维板的强度提高。目前的工作已经证明：漆酶对未漂高得率硫酸盐浆的抗张强度提高的作用有限，而添加富含木素的抽提物，在用漆酶处理后，湿抗张强度有了显著的提高。即使没有木素添加到纤维中，中等的氧化也同样能够提高湿强度。更重要的是：如果同时使用热处理和催化氧化能够明显地提高湿强，二者可以用特殊处理来解释。但纸的干抗张强度在漆酶处理过程中并没有变化。这表明，湿抗张强度的提高和木素与纤维的聚合有关。根据不同的研究可发现。中间氧化反应的耗氧量和湿强的增加是相关的。     

基于量测预测联合估计的单站只测角跟踪

提出用于单站只测角系统的修正最佳线性无偏估计(BLUE)滤波器。针对BLUE 滤波器用于雷达目标跟踪时需要完备的非线性观测集合来构建转换量测及单站只测角系统只提供方位观测,无法直接应用普通BLUE滤波器跟踪目标的问题,构造了基于目标状态预测的预测斜距,并在分析预测斜距误差统计特性后,用斜距预测和方位观测组成转换量测,推导出可应用于单站只测角系统的BLUE滤波模型。所提改进算法在性能和运算量上有明显优势,有很好的应用潜力。     

雷达组网拟牛顿融合定位算法研究

针对多雷达组网噪声化探测点迹融合定位问题,提出使用拟牛顿融合定位算法,利用变尺度(DFP)拟牛顿非线性方程求解原理,综合各组网雷达的探测误差特性,从最优化角度,研究解决了空域目标位置真值的快速数值近似计算问题。仿真结果表明:对比传统的方位精度加权算法、加权最小二乘迭代算法,文中提出的拟牛顿融合定位算法,定位精度高;即使与各组网雷达误差最小值进行严苛条件对比,拟牛顿融合定位算法精度也明显占有优势。     

雷达组网GMPHDF关键参数研究

高斯混合概率假设密度滤波具有严密的数学基础,适合跟踪弱信噪比多目标,但其目标分布协方差P和高斯元素裁剪门限T至今未有合理取值规则,影响了跟踪效果,且残差协方差S参与增益计算时需要对其进行逆计算,如果S为非正定,会导致计算发散。针对上述问题,通过概率统计方法推导了参数P和T的取值规则,通过Cholesky和QR分解,确定了参数S的计算规则。仿真比较分析表明：文中提出的目标分布协方差P、裁剪门限T和残差协方差S的计算规则用于雷达组网高斯混合概率假设密度滤波跟踪弱信噪比多目标时,能较高精度地跟踪到所有目标,且没有带来多余计算负担。     

基于磁传感器的地面机动目标分类算法

利用大多数武器装备含有铁磁材料的特性，提出一种基于磁异信号的地面机动目标分类算法。根据不同类型目标对地磁产生相应影响的原理，探测目标存在和识别目标类型。磁传感器用于采集目标产生的地磁场扰动信号，通过统计样本集训练和设计分类器，检验目标信号特征的类型最佳匹配模式，并对常见的3类目标进行试验研究。结果表明这种分类算法计算量小，分类正确率高，可以适用于地面侦察和目标入侵检测。