基于智能融合策略的钴离子浓度预测模型

针对湿法炼锌净化过程中钴离子浓度难以准确检测的问题,提出一种基于智能融合策略的钴离子浓度组合预测模型.首先从提高模型预测精度的角度出发,考虑不同核函数对预测性能的影响,分别建立两个在线支持向量回归子模型,并采用改进粒子群优化算法进行子模型参数寻优;然后通过熵值法智能融合策略建立组合预测模型.仿真实验表明,组合模型具有良好的预测性能,预测效果能满足硫酸锌溶液净化过程中对钴离子浓度值的误差要求.     

基于VIP处理的O-PLS算法的无创血糖基础研究

为了解决目前无创血糖检测模型的精度不高,预测效果不好的问题,以葡萄糖水溶液为样本,利用近红外光谱透射法测量不同浓度葡萄糖的吸光度。采用偏最小二乘法（PLS)对葡萄糖溶液的光谱和浓度进行建模和预测,通过正交信号校正法（OSC)消除葡萄糖溶液光谱和浓度的主成分中的正交成分,同时,采用了变量投影重要性指标（VIP）筛选出对葡萄糖溶液浓度解释能力强的波长变量。数据结果表明,经过处理后模型验证集的实际值和预测值的相关系数可以达到9977%,预测均方根误差（RMSEP)为00048,通过OSC和VIP可以有效提高PLS模型的准确度和预测能力。     

神经网络的预测性能的优化分析

神经网络的应用广泛领域就是预测，主要是利用它的函数逼近映射能力进行预测。分析了影响神经网络预测精度的因素，提出了几种提高神经网络预测性能的方法，为提高神经网络预测精度提供了一定的思想和方法。     

基于WA和LS-SVM的净化过程钴离子浓度预测

针对硫酸锌溶液净化过程具有多变量耦合、强非线性、大时滞性等特点和过程数据具有高噪声、非平稳等特性,提出了一种结合小波分析和最小二乘支持向量机方法的净化过程钴离子浓度预测方法;该方法通过小波分解,将钴离子浓度序列分解得到不同的高频和低频序列,对分解得到的各序列重构并采用LS-SVM方法进行预测,最后将各预测结果合成得到钴离子浓度的预测值;仿真结果表明,该模型具有较高的预测精度,能为生产操作提供有益的指导。     

基于GA-ELM的稀土混合溶液多组分含量预测

针对稀土萃取液中有颜色特征和无颜色特征的离子在共存工况下组分含量难以快速检测的问题,提出一种基于遗传算法(GA)-极限学习机(ELM)的多组分含量预测方法。确定稀土萃取槽体混合溶液图像特性和描述图像信息的H、S颜色特征分量,利用ELM速度快、泛化能力强的优点,建立基于颜色特征的多组分含量模型,鉴于传统ELM模型初始权值和阈值的随机性易影响模型性能,使用GA对初始值进行优化确定。基于CePr/Nd萃取溶液样本数据的实验结果表明,与ELM、BP、LSSVM以及GA-BP、PSO-ELM等算法相比,该方法具有较高的预测精度且稳定性较好,可为稀土萃取现场快速获取多组分含量值提供技术支撑。     

基于RF-GA的六维力传感器解耦方法

多维力传感器的维间耦合问题严重影响了检测精度的提高。通过设计新型RF-GA（基于遗传算法的改进随机森林算法）解耦方法解决多维力信息的解耦问题，实现提高力传感器检测精度的目标。针对随机森林算法中含有大量子树，但每个子树的预测准度无法保证的问题，利用遗传算法对随机森林的子树进行筛选，保留优质子树，从而提高预测精度。以基于应变检测的六维力传感器为实验对象，将RF-GA算法运用到实际力信息解耦中，并通过解耦实验对RF-GA算法进行验证。与现有解耦算法相比，RF-GA解耦方法具有精度高、解耦时间短的优点，实验结果表明该算法能有效提高多维力传感器的解耦精度。     

基于利用BP神经网络进行Stacking模型融合算法的电力非节假日负荷预测研究

短期负荷预测尤其是非节假日负荷预测对提升电力系统整体调度、支撑电网运营工作起着十分关键的作用。目前针对非节假日负荷预测的理论、方法和应用层出不穷,但是预测精度和使用范围都受到一定限制,并且经济发展对短期负荷预测的精度提出越来越高的要求,传统的机器学习算法已经难以满足人们的需求。为了提高负荷预测的精度,本文提出了利用BP神经网络进行Stacking模型融合算法,它是基于集成学习的思想,首先挑选五种预测精度较高的单模型,然后利用Stacking模型融合方法将其集成为预测精度更高的综合模型。本文采用此算法预测某省2018年非节假日负荷,结果表明该算法可以有效提高预测精度。     

基于BP-GA混合学习算法的神经网络短期负荷预测

本文提出了修正的遗传算法和BP算法相结合的短期负荷预测方法，与传统神经网络方 法相比，该方法可以加快网络学习速度和提高学习精度．我们用遗传算法来训练网络参数， 直到误差趋于一稳定值，然后用优化的权值进行BP算法，实现短期负荷预测．在构建网络模 型时，我们考虑了气候因素的影响，并把它作为网络的一组输入点．实验结果表明基于这一 方法的负荷预测系统较高的精度和实时性．     

基于STM32植物动态离子流信号检测系统设计

溶液中无机盐离子的定向流动会产生微弱的电压信号,通过检测电压信号可以计算离子的浓度、植物根系吸收离子的速度,进而获取植物的生理信息;对植物动态离子流信号检测系统进行设计,采用STM32F103ZET6作为主控芯片,利用极低偏置电流放大芯片和高共模抑制比差分放大芯片,给出了信号放大、滤波处理和数据采集电路,对系统噪声来源进行分析,提出了降低噪声的方法,并通过STM32进行A/D转换,把转换数据传输到上位机;该设计实现了植物动态离子流信号的检测,得到了离子在溶液中的流速。     

基于FP-Growth的入侵检测研究

数据挖掘可以利用各种分析工具从海量数据中发现模型和数据间的关系并做出预测。为了解决入侵检测在不降低精度的同时提高检测速度的问题，提高算法的效率，将FP—Growth算法应用于入侵检测系统中，提出对FP—Growth算法改进FP—tree的头表结构并引入关键属性来挖掘原始审计数据中的频繁模式，实验结果表明改进后的算法比传统的关联算法在入侵检测中的应用效果更好。可以看出，将FP—Growth算法应用于入侵检测中是可行的。     

A novel electronic tongue combined MLAPS with stripping voltammetry for environmental detection

A kind of integrated electronic tongue device has been developed, which includes a multiple light-addressable potentiometric sensor (MLAPS) and two groups of electrochemical electrodes. MLAPS is based on chalcogenide thin film for the simultaneous detection of Fe(III) and Cr(VI) ions while two groups of electrochemical electrodes, respectively, detect other heavy metals using stripping voltammetry (SV) including anodic and cathode stripping voltammetry. The methods are more convenient for the simultaneous detection of heavy metal in wastewater or seawater and can improve the detection speed and measurement accuracy to many heavy metals. Accordingly a kind of potable electronic tongue instrument to work on-line is also developed.     

基于平面印刷碳电极的重金属离子检测

重金属离子对人类产生了极大危害.基于平面印刷技术的电化学传感器由于其便于大规模生产、重复性好、成本低已引起人们的广泛关注.我们采用丝网印刷技术制备了以碳为工作电极和对电极、Ag/AgCl为参比电极的三电极系统,结合微分脉冲溶出伏安技术(DPASV),实现了多种离子的同时检测(Cu,Pb,Zn),并对溶出条件进行了优化.该电极具有很好的灵敏度和精度,检测限达×10-9,并对污水中的重金属离子进行了检测,取得了较好的效果.     

导电聚合物电极同时测定痕量铜、铅、镉、锌

使用一种新型导电聚合物电极作为工作电极,采用阳极溶出伏安法通过同位镀铋对导电聚合物电极进行修饰,实现了痕量铜、铅、镉、锌的同时测定.比较了导电聚合物电极和丝网印刷碳电极的性能,研究了预富集时间和不同介质对重金属离子测定的影响规律.结果表明:铜、铅、镉、锌在铋膜修饰的导电聚合物电极上分别在0.05 V、-0.55 V、-0.80 V、-1.10 V产生灵敏的电位溶出峰,峰高与离子浓度线性相关,最低检测限分别可达到0.5 μg/L、1 μg/L、1 μg/L和0.5 μg/L.在检测重金属离子方面,导电聚合物电极比丝网印刷碳电极更加灵敏和稳定,为一次性电化学传感器的发展提供了良好的基础.     

铅、镉在铋修饰的厚膜碳浆电极上的阳极溶出伏安法检测

采用阳极溶出伏安法,在厚膜印刷的碳浆电极上同步镀铋测定痕量重金属元素铅和镉.文中研究了碳浆电极的预处理、溶液中铋离子浓度、预富集时间等因素对测量的影响.实验结果表明铅、镉在铋膜修饰的碳浆电极上可得到灵敏的阳极溶出峰,峰高和溶出电位与汞膜电极法相近.使用铋膜电极可避免使用汞电极带来的环境污染,同时采用厚膜印刷的碳浆电极可以大大降低检测成本,实现电极的单次使用.     

原位铋修饰掺硼金刚石电极检测分析锌离子

以原位铋修饰掺硼金刚石(BDD)电极为传感电极对锌离子进行检测分析,方法迅速、简便、绿色环保.相对裸电极原位铋修饰BDD电极,锌离子响应电流信号有较大提高.考察了扫描方式、铋离子浓度、电极硼掺杂浓度对锌离子传感分析的影响,优化了传感分析中脉冲频率和尺寸、支持电解液pH值、沉积电位、沉积时间等参数.锌离子浓度与溶出峰电流值在50~300μg/L范围内呈线性关系,相关系数为0.9979,检出限为2.32μg/L.电极表现出较好的重复性.常见离子除铜离子对锌离子测定有很大干扰外,其他离子干扰相对较小.     

Computer simulation of metal complex dissociation during free metal determination using anodic stripping voltammetry

As a most widely used technique, anodic stripping voltammetry often provides overestimated results of free metal concentration or underestimated values of complexation capacity. A conceptual mode was proposed suggesting that the dissociation of the metal complex occurring in the diffusion layer close to the electrode surface during the deposition period contributes to the measurement error. A computer program was coded to simulate the transformation and mass transfer of metal ions, free ligands, and metal–ligand complexes in the diffusion layer. It was confirmed that the dissociation of the complexes within the diffusion layer causes the overestimation error for free metal determination using the anodic stripping voltammetry technique. The magnitude of the overestimation depends on the complex dissociation coefficient, concentration of the ligand, and transfer rate constant of the free metals. The results of the computer simulation were partially confirmed by experimental data based on a Cu-EDTA system.     

激光陀螺信号解调中自适应滤波器的设计

在激光陀螺信号解调领域中,在满足高精度的前提下如何降低滤波器的延迟一直是相关院所的研究重点。针对此问题,研究了一种新的激光陀螺滤波处理的方法。这种方法采用LMS自适应滤波器原理,分别把机械抖动抖反馈信号作为滤波器的基本输入,把机抖信号、随机噪声和白噪声作为滤波器的参考信号,然后通过FPGA进行数字滤波以及外围控制,最后给出了滤波器的算法实现以及硬件框图。实验结果表明,LMS自适应滤波器有很好的解调效果,经过滤波后的计数值差值在±1个数以内,且延时为1 ms。     

基于神经网络的聚氯乙烯汽提过程自适应解耦控制

聚氯乙烯汽提过程具有高度非线性和时变性等特点,是一类复杂的非线性工业过程.首先基于动态模糊神经网络建立了数据驱动的聚氯乙烯树脂（PVC）汽提过程的被控对象模型;然后采用一种神经网络分散式解耦控制器对汽提过程进行解耦,得到浆料流量-塔顶温度和蒸汽流量-塔底温度两个单变量系统;最后采用BP神经网络PID控制器对系统进行控制.仿真实验结果验证了所提出集成控制策略的有效性.     

AlN陶瓷微热板MEMS传感器阵列设计与工艺实现

针对陶瓷基微热板MEMS器件难以微加工,器件表面加热Pt膜使用普通正性光刻胶难以实现光刻剥离的工艺难点问题,提出了激光微加工和柔性机械剥离相结合的微加工方法。以AlN陶瓷为衬底基片,采用激光微加工技术实现热隔离刻蚀体加工,刻蚀梁宽可达0.2 mm。采用柔性机械剥离工艺制备方法解决普通正性光刻胶形成倒梯形凹槽Pt膜难实现图形化问题,可在复杂表面特性的陶瓷基衬底上实现Pt膜剥离线宽10μm。同时利用有限元法进行传感器阵列设计和热结构仿真,验证设计工艺的可行性。     

MARGA: Multispectral Adaptive Region Growing Algorithm for brain extraction on axial MRI

Brain extraction, also known as skull stripping, is one of the most important preprocessing steps for many automatic brain image analysis. In this paper we present a new approach called Multispectral Adaptive Region Growing Algorithm (MARGA) to perform the skull stripping process. MARGA is based on a region growing (RG) algorithm which uses the complementary information provided by conventional magnetic resonance images (MRI) such as T1-weighted and T2-weighted to perform the brain segmentation. MARGA can be seen as an extension of the skull stripping method proposed by Park and Lee (2009) [1], enabling their use in both axial views and low quality images. Following the same idea, we first obtain seed regions that are then spread using a 2D RG algorithm which behaves differently in specific zones of the brain. This adaptation allows to deal with the fact that middle MRI slices have better image contrast between the brain and non-brain regions than superior and inferior brain slices where the contrast is smaller. MARGA is validated using three different databases: 10 simulated brains from the BrainWeb database; 2 data sets from the National Alliance for Medical Image Computing (NAMIC) database, the first one consisting in 10 normal brains and 10 brains of schizophrenic patients acquired with a 3 T GE scanner, and the second one consisting in 5 brains from lupus patients acquired with a 3 T Siemens scanner; and 10 brains of multiple sclerosis patients acquired with a 1.5 T scanner. We have qualitatively and quantitatively compared MARGA with the well-known Brain Extraction Tool (BET), Brain Surface Extractor (BSE) and Statistical Parametric Mapping (SPM) approaches. The obtained results demonstrate the validity of MARGA, outperforming the results of those standard techniques.