基于独立分量分析的高光谱图像降维与压缩算法

论文提出了一种基于快速独立分量分析的高光谱图像降维算法.利用虚拟维数算法估计需要保留的独立分量数目,采用非监督端元提取算法自动获取端元矢量,并对快速独立分量分析的混合矩阵进行有效初始化.采用最大噪声分离变换对原始数据进行预处理,利用快速独立分量分析从变换后的主分量中依次提取出各端元对应的独立分量,最后对各个独立分量分别实施无损压缩.实验结果表明,该算法降维后的独立分量具有较好的地物分类性能,并且可以获得较好的压缩性能.     

物理场强化溶液结晶应用研究进展

结晶是食品和化工分离中的一个重要单元操作。文章阐述了溶液结晶的原理，综述了超声场、微波场、静电场、磁场等物理场在溶液结晶中的应用，分析和探讨了它们对溶液结晶的影响机理，并且对今后的发展进行了展望。     

宽厚板厚度控制模型的优化

宽厚板厚度控制的目的是轧制出板形良好、板凸度小、同板差和异板差尽可能小的产品.莱钢宽厚板生产线自投人生产以来,在板凸度、厚度的均匀性、同板差和异板差等宽厚板厚度控制的瓶颈问题上都难以达到要求.为了实现对轧制厚度的要求,我们在现有的厚度控制模型的基础上,深入理解其控制功能、补偿功能的作用,找到引起厚度难以控制的主要因素,采取轧辊刚度补偿、轧辊偏心补偿、支撑辊油膜厚度补偿、工作辊热膨胀补偿及冲击力补偿等措施来优化厚度控制模型.自优化相应厚度参数和增加相关补偿控制功能以来,宽厚板厚度控制的精度得到很大的提高,具有很高的推广价值.     

基于深度学习模型的无线传感器网络数据融合算法

为了在无线传感器网络中提高数据融合性能,基于深度学习模型,提出一种将层叠自动编码器(SAE)和分簇协议相结合的数据融合算法SAEMDA,该算法在各个簇内构建特征提取分类模型SAEM,通过SAEM对节点数据进行特征提取和分类,之后将同类特征融合并发送给汇聚节点。SAEM的训练既可以采用离线有监督学习也可以采用在线无监督学习。仿真实验表明:和BPFDA,SOFMDA算法相比,SAEMDA在网络能耗大致相当的情况下能将数据融合正确率提高最多7.5%。     

超高交联树脂吸附酚类的热力学研究与机理探讨

合成和表征了超高交联树脂AM-1，以大孔吸附树脂Amberlite XAD-4为参照，比较研究了其在水溶液中吸附邻硝基苯酚，对硝基苯酚的吸附行为和热力学性质，测定了不同温度下的平衡吸附量，Langmuir模型和Freundlich模型均能很好拟合。利用Freundlich模型求得△H、△G、△S。研究发现，AM-1型树脂比表面小于XAD-4型树脂的比表面，而吸附能力却更强。这得益于其更多的微孔体积及表面活性基团。     

一种DCT域的最优均值量化盲图像水印算法

针对常规的图像水印算法不能很好地实现水印不可感知性和鲁棒性折中的问题,给出了一种最优均值量化盲水印算法.该算法首先对水印图像进行Arnold置乱,提高了水印的安全性;然后将载体图像进行8×8分块DCT(离散余弦变换),并根据均值量化原理将置乱后的水印嵌入到局部量化噪声值最小的图像子块中,提高了水印的不可感知性;最后水印提取时可以实现盲提取.实验结果表明,该算法对加噪、剪切、JPEG压缩、滤波等多种攻击都具有很强的鲁棒性.     

电镀废水中微量铜的快速测定

利用铜腙光度测定电镀废水中的微量铜，优选出最佳测量波长，研究了酸度，柠檬酸浓度，显色剂浓度，温度及干扰元素对测量的影响，铜含量在0-25μg/25mL范围内遵守比尔定律，该方法简便，快捷，具有良好的选择性。     

基于MatLab的线性代数教学应用

文章针对学生学习线性代数困难原因的分析,说明在线性代数中引入Matlab进行教学改革创新的必要性。通过Matlab程序在初等矩阵教学中演示和练习,使学生能够直观形象地理解和掌握线性代数知识,为后续线性代数的学习打下牢固的基础。     

ZnHZSM-5催化丙烷芳构化的失活动力学研究

在等温积分反应器中实验研究了由丙烷制取轻质芳烃BTX（苯、甲苯及二甲苯）的芳构化过程中，锌改性的HZSM－5催化剂的积炭失活对反应过程的影响，通过对常压、不同反应温度下的实验数据所进行的动力学分析，建立起了失活动力学模型，并通过拟合实验数据对模型做了筛选，最终确定了基于Langumir-Hinshelwood模型的反应速率方程和由独立失活机理推出的2级独立失活速率方程，该模型对深入了解轻烃芳构化反应及指导反应器设计均具有重要的意义。     

环己烷在Au-Co/SBA-15上选择性氧化的研究

以沉积-沉淀法制备了Au-Co/SBA-15催化剂,在没有任何有机溶剂或助剂的条件下,研究了以空气为氧化剂的环己烷选择性氧化。当Au-Co/SBA-15催化剂中金的质量百分含量为1.0%,催化反应在423 K 3.0 MPa下进行120 m in时,催化效果最好,此时环己烷的转化率为22.7%,环己酮和环己醇的总选择性为95.2%,酮醇比为2.9,且催化剂重复使用五次后活性基本不变。