宁夏平罗一次雷雨大风、冰雹天气分析

利用常规气象资料、探空资料、卫星云图及银川天气雷达资料对2013年7月4日发生在宁夏平罗的雷雨大风和冰雹过程进行简要分析.结果表明,降雹前地面有弱冷空气的入侵,850 hPa为暖湿切变,700 hPa为干暖气团控制,500 hPa则为干冷空气;K指数、沙氏指数Si和θse都表明有较强的不稳定天气产生;降雹前700 hPa之上大气垂直速度为负值区,最大上升速度位于400 hPa附近,最大速度区位于-10~-30℃层,有利于冰雹对流的形成和发展;在多普勒雷达反射率因子图上出现"V"形缺口回波,最大反射率与垂直累积液态含水量中心最大值相对应,在雹云演变过程中,具有一定的临近预报指示意义.冰雹指数当持续出现"△"或""报警时,极有可能产生强烈的对流天气.     

基于ArcSDE的道路信息管理系统

空间数据库引擎是实现空间数据库的核心.针对GIS应用与空间数据库集成的制约瓶颈问题,利用ArcSDE的关键技术,设计了基于ArcSDE的道路信息管理系统,证明了ArcSDE技术在道路信息系统中的可行性,实现了海量、分布式空间数据的有效管理.     

Prolog语言与OPS_（83）语言的比较

Ｐｒｏｌｏｇ和ＯＰＳ８３是当前两种非常重要和流行的人工智能语言，是构造知识系统的有力工具。主要从语言结构、程序与数据的统一性、程序的启动方式、流程控制、规则的选择方式、通信方式以及应用等方面对它们进行了分析、比较，旨在更深刻地了解这两种语言，以便根据不同的实际系统，恰当地选择或将二者结合起来使用。     

智能解释系统的动态数据库及解释模块的设计实施

根据ＦｒｅｄｅｒｉｃｋＨａｙｅｒ．Ｒｏｔｈ等人的分析总结：解释系统是１０种ＥＳ之一。本文介绍一个具体的智能解释系统的动态数据库及解释模块的设计与实施技术，并结合金属螫合物液相色谱分离解释系统给出一个运行实例。     

国内外丁二烯供需及预测

介绍我国和世界丁二烯主要生产国的生产能力、供需状况和消费结构,预测未来几年的发展,并为我国丁二烯的发展提出建议.     

天然气经甲醇制烯烃技术进展

天然气制烯烃技术路线主要有三种 :甲烷氧化偶联反应制烯烃 (OCM )、天然气经合成气制烯烃和天然气经甲醇或二甲醚制烯烃 (MTO)工艺 ,其中MTO是目前天然气制烯烃的研究开发中最具备实现工业化条件的工艺。该工艺在 1995年由UOP与挪威NorskHydro公司合作建成一套甲醇加工能力 0 .75t/d的示范装置 ,连续运转 90天 ,甲醇转化率接近 10 0 % ,乙烯和丙烯的选择性高。 1998年建成投产 2 0 0kt/a乙烯工业装置 ,目前已实现 5 0 0kt/a乙烯装置的工业设计。UOP/Hydro的MTO工艺对C2与C3烯烃具有灵活的调节功能 ,可根据市场需求生产适销对路的…     

Prolog语言与OPS83语言的比较

Ｐｒｏｌｏｇ和ＰＯＳ８３是当前两种非常重要和流行的人工智能语言，是构造知识系统的有力工具。主要从语言结构，程序与数据的统一性，程序的启动方式，流程控制，规则的选择方式，通信方式以及应用等方面对它们进行了分析，比较，旨在更深刻地了解这两种语言，以便根据不同实际系统，恰当地选择或将二者结合起来使用。     

ABS树脂近期专利动态分析

从专利申请时间、专利权人、专利技术等方面分析总结了近期丙烯腈-丁二烯-苯二烯三元共聚物(ABS)树脂的专利申请情况.结果表明,国外ABS树脂生产企业申请的专利主要涉及聚合工艺、ABS合金制备、废塑料回收利用等方面,且主要集中在ABS树脂新产品的开发.     

多模块贝叶斯网络中推理的简化

多模块贝叶斯网络(MSBN)引入了模块化和面向对象思想，是复杂大系统建模的有力工具．目前，如何简化MSBN中局部和全局推理的时空复杂度已成为影响其应用的关键问题．首先分析了用于局部贝叶斯网络推理的两类经典算法的时空复杂度，证明了它们本质上的一致性，并给出了统一的理论解释；进而用实验证明了影响推理复杂度的决定性因素是网络模型相应导出图的导出宽度，并指出了可以精确推理的贝叶斯网络族．最后，分析了降低MSBN全局推理复杂度的可行性，给出了简化MSBN全局推理的指导性原则．     

包含隐变量的贝叶斯网络增量学习方法

提出了一种贝叶斯网络增量学习方法——ILBN.ILBN将EM算法和遗传算法引入到了贝叶斯网络的增量学习过程中,用EM算法从不完整数据计算充分统计量的期望,用遗传算法进化贝叶斯网络的结构,在一定程度上缓解了确定性搜索算法的局部极值问题.通过定义新变异算子和扩展传统的交叉算子,ILBN能够增量学习包含隐变量的贝叶斯网络结构.最后,ILBN改进了Friedman等人的增量学习过程.实验结果表明,ILBN和Friedman等人的增量学习方法存储开销相当,但在相同条件下,学到的网络更精确;实验结果也证实了存在不完整数据和隐变量时,ILBN的增量学习能力.