溶解氧预报模型及误差校正

针对污水处理过程中,由于溶氧仪表面生成生物氧化膜,产生“钝化”现象,造成了溶氧值测量误差,以至影响生产;又因为需要频繁地清理溶氧仪,造成了人力、物力、财力的浪费,降低生产效率等问题,利用人工神经元网络建立了溶解氧预报模型。基于此模型,给出了传感器误差校正的具体方法。当误差超出给定界限时,给出故障报警。现场应用表明,该方法在一定程度上延长了溶氧仪清理的间隔时间,节约了生产成本,提高了生产效率,收到了较好的预报效果。     

基于样本期望训练数的BP神经网络改进研究

BP算法是神经网络中最常用的算法之一.标准BP算法存在的最主要问题就是易于陷入局部极小、收敛速度慢等问题.针对BP算法的这些问题,出现了许多改进的措施,如引入变步长法、加动量项法等.提出了一种基于样本期望训练数的改进BP算法,仿真实验说明了该算法可以明显提高BP网络学习速度,并且具有简单通用性,可以和其他方法结合,进一步提高算法的收敛速度.     

VB中窗口滚动条的实现

本文介绍了在Ｖｉｓｕａｌ Ｂａｓｉｃ中实现窗口级滚动条的几种方法，并进行了比较，给出了编程实例。     

基于α-PVA/s-PVA/NaCl共混体系的薄膜制备和表征

以两种等规度不同的聚乙烯醇（PVA）为原料,水作溶剂,加入不同含量的氯化钠（NaCl）,在室温干燥、水洗、再干燥后制成无规聚乙烯醇（a-PVA）／间规聚乙烯醇（s-PvA）共混薄膜。采用差示扫描量热仪（DSC）、傅立叶红外光谱仪（FT-IR）、力学性能测试以及热失重分析（TG）等方法对薄膜进行表征。结果显示,随NaG和s-PVA的含量变化,共混膜的吸收峰和熔点规律变化,并在3％（w）NaC1时获得最佳拉伸强度和弹性模量,分别为47．54MPa与1．95GPa。共混膜的热性能随着s-PVA含量增加而提高,s-PVA所占比例从0提高到40％时,相应地薄膜的熔点从231.4℃增至239.8℃。     

低阶煤催化加氢转化研究进展

低阶煤有机质缩合程度低,富含桥键和侧链,氢碳原子比和挥发分高,具有较高的化学反应性。催化加氢转化是从低阶煤中获取液体燃料和化学品的有效途径之一。然而,低阶煤氧含量和水含量高,在加氢转化过程中会增加氢耗和能耗,不利于油类的生成,且给产物分离带来困难。此外,催化加氢转化通常在高温高压条件下进行,产品组成复杂且重质化程度高,导致成本高但收益低。如何优化反应体系,进而提高低阶煤转化率和液体产物收率,是低阶煤催化加氢转化亟待解决的问题。催化剂是低阶煤催化加氢转化的核心,发挥着活化氢气、促进加氢转化和脱除杂原子的作用,直接决定反应体系苛刻程度和产物品质。反应条件作为反应体系另一组成要素,既可控制煤中共价键断裂速率及活性氢生成与转移,又能抑制自由基发生缩聚反应,进而影响催化剂性能和产物组成分布。此外,预处理可以改变煤物理结构与化学活性,从而影响低阶煤催化加氢转化特性。综述了反应条件(温度、溶剂、气氛和压力)与预处理方法(热预处理、溶胀预处理、萃取预处理以及水热预处理)对低阶煤催化加氢转化或直接液化影响的研究进展,以及主要的低阶煤加氢转化催化剂,提出了下一步低阶煤加氢转化的研究方向。     

一种基于坐标投影的虹膜定位算法

提出了一种简单易行的虹膜定位算法,该算法是在对虹膜粗略处理的基础上,对内边界的采用了向坐标轴投影的方法;对于外边界采用了寻找扫描线上信息量最小的点,并用相应的匹配模板进行匹配,以便去掉由于噪声的干扰而找到的错误点,从而确定外边界和中心;实验证明了该算法的合理性。     

基于覆盖算法的白血病微阵列判别方法

微阵列数据的一个重要应用就是给疾病样本分类。微阵列数据具有样本数量小、特征数量大的特点。该文提出了一种新的方法。以急性白血病的基因表达数据为对象,经过t统计法适当降维,利用覆盖算法白血病类型进行分类,并同已有算法进行了对比。实验结果证明本算法是有效的。     

使用遗传算法改进R_时刻表算法

给出了对于多成分R_时间表的解决办法。利用集合的性质把它看成是几个单成分时间关系约束的并集,采用算法I将多成分分解成单成分。使用遗传算法把问题的多成分的时间关系作为染色体的基因位,问题的所有的多成分的时间关系就构成了算法的染色体,以求解关系矩阵中求到的相容子集的个数作为染色体的适应度。算法的终止条件是根据关系矩阵求得的相容子集数等于事件的个数,利用算法II使用遗传算法求解多成分时间规划问题。对实际的问题进行了讨论,使用该算法在有穷次迭代后可得到可行解。     

跨平台的三维参数标准零件库与PDM系统的集成

本文介绍的是一套针对国内企业设计部门的CAD／CAE／CAM／PDM集成解决方案。在方案中，我们使用Eureka、SolidEdge、Solidworks以及AutoCAD做为3DCAD软件的应用平台，由东北大学欧磊技术中心和台湾欧磊科技股份有限公司所共同开发出来的特征语言做为各种CAD系统标准零组件库的开发工具，并将产品组件结构和各种设计件，如机构件、结构件、外观件、画面，以及其他客户自订的审校流程等做为设计部门在PDM软件中进行分析与验证的对象。     

基于主成分分析和支持向量机的两种血循毒蛇咬伤辅助诊断研究

针对血循毒蛇中烙铁头蛇和竹叶青蛇咬伤症状相近、难以辨别,容易误诊的问题,论文提出通过提取烙铁头蛇咬伤和竹叶青蛇咬伤住院患者的基本信息、生命体征、咬伤病史、蛇形态、伤口局部症状以及全身症状等特征,先对特征进行主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）,再利用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）方法对烙铁头蛇和竹叶青蛇咬伤进行预测诊断,结果预测准确率达到86%,比单支持向量机方法的预测准确率提高了6%。运用主成分分析结合支持向量机方法对烙铁头蛇和竹叶青蛇这两种血循毒蛇进行辅助鉴别诊断,理论上是可行的。