西藏自治区湿地生态系统服务功能损益核算

为弄清西藏地区湿地生态系统的服务价值变化量,明确湿地生态系统在西藏经济发展中的重要地位,运用替代成本法等核算方法,从涵养水源、调蓄洪水、保育土壤和净化水质4个方面对西藏地区2007年和2014年湿地生态系统服务功能价值量进行损益核算研究。研究结果显示,2007年和2014年西藏地区湿地生态系统4项服务功能价值总量分别为6949.87亿元和7562.62亿元,同比增长8.82%,其中调蓄洪水价值量和固土保肥价值量分别增加261.84亿元和217.26亿元,占总变化量（612.75亿元）的78.2%。     

基于卷积神经网络的直线描述方法研究

为提高直线特征匹配的可靠性,提出一种基于卷积神经网络（CNN）学习的直线特征描述方法。构建用于网络学习的大规模直线数据集,该数据集包含约20.8万对匹配直线对,每条直线用其周围的局部图像块表征。将图像块输入CNN,利用HardNet网络结构提取特征,使用三元组损失函数进行训练,输出强鲁棒性的直线特征描述子。实验结果表明,与手工设计的描述子MSLD和IOCD相比,该描述子在视角、模糊、尺度和旋转变化下均具有较好的区分性,在图像拼接应用中同样表现出良好的描述性能。     

PLC在弯头端面加工组合机床控制中的应用

文章应用PLC对采用继电器、接触器、电磁阀为主要器件组成的原弯头端面加工组合机床控制系统进行了彻底改造,使设备可靠性提高,维修方便,提高了生产效率.     

校企合作开发网络课程的研究与实践

校企合作开发课程是高职课程建设与改革的一个突破口,许多高职院校进行尝试并取得一些成绩;但高职院校如何与企业合作共同开发网络课程以适应学生顶岗实习的需要,却很少有学院研究。文章阐述校企合作开发网络课程的意义,分析校企合作开发网络课程存在的问题,提出校企合作开发网络课程的方法,介绍校企合作开发网络课程的实际案例。     

不同炭黑对钙钛矿太阳能电池性能的影响

本文研究了四种炭黑(Cabot Vulan XC-72(CVXC-72),XFI15,Ketjen EC-300J(EC300J),Ketjen EC-300JD(EC300JD))对碳对电极及其制备的电池性能的影响。研究结果表明:以EC-300J为基础制备的碳对电极导电性最好且其与CH3NH3PbI3前驱体溶液具有较好的润湿性,基于这种炭黑制备的电池器件得到了4.88%的光电转换效率,并具有较好的稳定性。     

模式线性可分时的一种单层感知器算法

在模式识别时常常需要对模式进行分类,线性可分模式的分类是其中最基本的一种.常用的线性分类算法是LMSE算法,它们在本质上都属于几何分类法,当模式线性可分时,一般都能达到令人满意的效果.然而考虑到LMSE算法并非是最简单和有效的线性分类算法,本文基于神经网络中单层感知器的概念,利用单层感知器可以把输入空间划分成两个区域来进行输入向量分类的特点,提出了在模式线性可分时用神经网络中单层感知器进行模式划分的一种新算法.然后对该线性分类算法的原理和算法过程进行了阐述,最后用MATLAB实现了这种分类算法,并解决了两个不同类型的线性模式的划分问题.     

数据库应用系统设计在企业中的应用与发展——以齐齐哈尔广宏床品公司为例

我们正处在一个信息变革的时代，数据作为推动这场巨大变革的原材料，不是在地表之下经过千百年形成的，而是通过传感器和其他数据采集设备源源不断地收集起来的。它正以超乎人类想象的速度在增长。如何实现数据的存储、操纵、检索，进行数据库应用设计，进而从中获取有价值的信息，已成为当今计算机技术应用和研究的重要课题。     

离子色谱法测定银精矿中氟和氯

首次建立了同时测定银精矿中氟和氯的离子色谱法。实验采用水蒸气蒸馏的方法提取银精矿样品中的氟和氯,研究了硫酸浓度、蒸馏温度、蒸馏时间等因素对氟和氯测定的影响。在最优条件下,氟和氯的平均加标回收率为95.1%~102.7%,相对标准偏差为1.92%~2.47%。该方法杂质干扰小、回收率好、重现性好,能够对银精矿中氟和氯进行准确的定量分析。     

基于模型预测控制的自适应噪声抵消方法

针对用常规自适应滤波器实现噪声抵消,在没有或很少先验概率的情况下,消除噪声效果很差,阻碍了自适应消噪在实际中的应用。为此,将模型预测控制结构引入自适应噪声抵消。基于模型预测控制的自适应噪声抵消方法利用已有误差控制和预测的误差控制对自适应滤波器的权值进行优化,能够很好地克服系统非线性带来的扰动。理论推导和仿真表明:该方法对先验概率的依赖性小,可以实现实时性的噪声消除,具有良好的鲁棒特性。其特点是利用已有误差控制和预测的误差控制对自适应滤波器的权值进行优化,能够很好地克服系统非线性带来的扰动。     

反馈神经网络在入侵检测系统中的应用

对基于网络的入侵检测系统进行了研究,提出了将反馈网络应用于入侵检测系统中,使用一种改进的Jordan神经网络算法,借助于反馈神经网络提取描述攻击模式的特征和进行规则推导,然后用神经网络建立的规则集进行入侵检测,实验证明利用反馈神经网络提高了入侵检测系统的性能。