基于Landsat的淮河干流水质监测的可行性分析

流域水体污染已成为影响岸边带经济社会发展的热点问题,明确流域水质变化趋势是实施水体污染控制和综合治理的前提。针对流域水质状况及其发展趋势的监测问题,以淮河干流为研究对象,在现有的流域水质监测手段的基础上,结合实测水质数据和同步Landsat数据,采用多元统计分析方法,建立了TM、OLI水质遥感监测模型,开展了2006-2017年淮河干流水体污染趋势分析。结果表明：TM、OLI水质综合污染指数遥感监测模型计算值与实测值之间绝对误差不超过 0.17,相对误差不超过7.11%;模型计算的2006-2017年淮河干流各类污染水体面积占比变化情况与实际监测结果一致,模型可用于淮河干流水质动态监测中;将遥感影像数据与典型断面监测数据相结合,建立流域水质监测模型的思路是可行的。研究结果为大尺度流域水质动态监测和生态环境保护提供了一种新的思路。     

采用不同标准方法测定玉米样品中淀粉含量的对比研究

采用GB/T 5006—1985、GB/T 5514—2008以及AACC 76-13.01 3种标准方法测定了27个玉米样品的淀粉含量。3种方法得到的任意两组测定结果之间均呈极显著正相关关系(P0.000 1)。3种测定淀粉含量的标准方法之间存在显著性差异(P0.05),GB/T 5006—1985的测定结果显著高于其他两种方法。尽管在样品预处理阶段,GB/T 5514—2008和AACC 76-13.01均采用乙醇进行了脱糖处理,但GB/T 5514—2008的测定结果略高于AACC 76-13.01。3种方法中,AACC 76-13.01的分析效率最高,专一性最强,但其测定成本也最高。     

西点军校学员综合素质评价的特点及启示

军校学员综合素质评价是新形势下军队院校育人质量评价体系的重要内容.西点军校注重学员综合素质培养,在长期的教育教学实践中建立了较为完备的评价体系,介绍了学员综合素质评价的特点与做法.认为我国军校应从我军建设实际出发,学习借鉴西点军校好的做法,更新学员评价理念,简化评价指标和程序,采用多种评价方法,全面科学地评价学员的综合素质.     

基于Zigbee技术的医疗监护系统的研究与分析

随着传感器技术,无线通信技术和无线传感网技术的发展,Zigbee技术被用于建立医疗监护系统.本文介绍了Zigbee技术并做了仔细分析,在此基础上提出了基于Zigbee技术的医疗监护系统的解决方案,重点介绍了监护系统中传感器节点的设计方法,该节点由数据采集模块、处理器模块和无线数据通信模块等组成.     

智能电网新成员--微电网研究概述

微电网不仅在电力的发、输、配过程中大大节约了成本,而且提升了整个电网的传输效率,确保了系统的整体可靠性。本文阐述了微电网的概念和历史发展情况、基本结构和运行方式,并对微型电源及其控制策略进行了分析和概括。     

共沉淀法制备镁基六铝酸镧粉体的性能研究

用共沉淀法,选取沉淀温度60℃,沉淀pH值11.5制备的镁基六铝酸镧前驱粉体,在1500℃煅烧5 h后制备出热障涂层陶瓷层材料LaMgAl_(11)O_(19)。采用XRD、TEM、SAED和XPS分析了反应产物的相结构、形貌、半峰全宽和谱强。结果表明,提高沉淀温度制备的前驱粉体磁铅石相生成效率提高;LaMgAl_(11)O_(19)晶体发育良好,晶粒呈六角片方状;前驱粉体煅烧温度在1500℃左右,La、Mg、Al、O 4种原子的电子结合能增大,动能减小,反应物趋于稳定;LaMgAl_(11)O_(19)晶胞结晶过程中先生成尖晶石层,后形成镜面层。生成纯磁铅石相粉体的过程中,LaAlO_3、MgAl_2O_4键的半峰宽度有增大,晶体结构无序度增加,有利于提高陶瓷层的抗烧结能力及热稳定性。     

16Mng钢焊接接头氢脆敏感性的研究

在选定的对氢脆敏感的应变速率下,对焊后充氢、焊态和焊后除氢三种状态的试样进行了慢拉伸试验。根据拉伸性能及断裂特性,评定焊接接头的氢脆敏感性。结果表明,已经防止了延迟裂纹的焊接接头,在氢环境中使用时仍有产生氢脆破坏的可能。接头的氢脆敏感性与接头的含氢量、组织及焊接工艺有关。     

无线传感器网络中APIT-HR定位算法

针对无线传感器网络(WSNs)中近似四面体内点(APIT)质心定位算法计算复杂度高、定位精度差的问题,提出一种基于RSSI值折半的APIT (APIT-HR)质心定位算法.该算法以未知节点与三角形中的两个锚节点同时感知第三个锚节点的RSSI值进行比较并确定未知节点的存在区域,再以该区域质心作为定位结果.以面积规则和圆交域质心法改善APIT算法中存在的一些缺陷.仿真实验表明:相对于原始的APIT质心定位算法,APIT-HR算法降低了计算复杂度,提高了定位覆盖率和定位精度,定位误差缩小了22.8％.     

应用佳点集的混合反向学习人工鱼群算法

为了改善人工鱼群算法求解精度较低、容易过早收敛的弱点,提出了一种应用佳点集和反向学习的人工鱼群算法.改进算法在迭代中对当前种群中部分优质个体执行一般动态反向学习,生成它们的反向种群,引导种群向包含全局最优的解空间逼近,以提高算法的平衡和探索能力.当种群的拥挤程度超过阈值λ时,利用佳点集机制对大部分个体重新初始化,以帮助算法脱离局部最优的约束.在六个Benchmark函数上的实验表明,该算法收敛速度快、求解精度高,适合求解函数优化问题.     

LiDAR点云支持下地物精细分类的实现方法

在遥感数据分类中,获取精细的地物类别无疑能够传递更加丰富的信息量,进一步加深对遥感数据的理解和解译。在机载LiDAR点云高程数据的支持下,提出并实现了遥感影像上地物精细分类的方法。为保证高精度地同种地物再划分,综合考虑配准、辅助数据源、首次回波、点云密度及影像空间分辨率4种因素,并重点解决了点云密度与影像空间分辨率不匹配的问题,利用决策树显著地提高了影像上建筑物、植被的分类数量,使点云与影像联合分类的优势得到体现,达到了分类精度与地物类别数量相统一的目的。