高密度采集噪音特征分析与压制技术研究

高密度采集通过加大空间域、时间域的数据采集密度,很好地记录了资料的噪音特性,便于对其进行压制处理,但这同时也增加了资料的数据量,加大了室内处理难度。对此,本文将根据资料的噪音特性对其进行组合压制,这样既能很大程度地提高资料的信噪比,改善资料品质;同时又能减少数据量,便于室内处理。     

有限元软件ANSYS在建筑结构计算中的应用

分析了ANSYS软件的主要特性及其求解步骤,结合案例,探讨了ANSYS在建筑结构受力计算的应用,体现了有限元软件在结构计算机中的优越性。     

微波诱导催化还原脱硫脱硝实验研究

针对我国电厂烟气治理的现状,进行了微波诱导催化还原脱硫、脱硝实验研究。该方法具有同时脱除烟气中污染物二氧化硫、氮氧化物的能力。利用微波装置和活性炭研究了模拟烟气同时脱硫脱硝,利用此技术可以将96%的一氧化氮和二氧化硫一步分解为环境友好的氮气和可以回收的有价值的单质硫。利用正交实验设计,对一些主要反应参数对脱硫脱硝的影响进行了分析。     

一种滚动轴承故障的诊断方法

针对滚动轴承的故障特点,提出了一种小波包分析、粗糙集理论和神经网络相结合的轴承诊断方法.利用小波包变换对信号进行适当层次的小波包分解,对信号的频带进行精细的分割,以各个频带信号能量的分布情况作为故障特征量,形成故障诊断决策表;接着根据粗糙集理论进行处理得到更为简明的最优诊断规则;然后根据约简结果,建立了神经网络故障诊断系统;最后以诊断实例验证了该方法的有效性和可行性.     

QuickLogic为功耗敏感应用量身打造PolarPro FPGA器件

目前，通讯仍然是PLD最大的应用市场，但据QuickLogic公司亚太区总经理冯远辉介绍，自2005年之后，PLD在消费电子市场的增长将会呈现迅猛势头，在工控市场上比较活跃的QuickLogic将会凭他们的低功耗FPGA产品PolarPro系列进军消费电子市场。     

Nb2O5、La2O3掺杂对SrTiO3双功能陶瓷半导化及显微结构的影响

主要研究了Nb2O5和La2O3双施主掺杂对SrTiO3陶瓷半导化及显微结构的影响.采用传统电子陶瓷工艺在1420℃弱还原气氛中(N2+石墨)制备了半导化的SrTiO3陶瓷,讨论了在稀土添加总量为0.9%(摩尔分数)的条件下, Nb2O5La2O3比对SrTiO3陶瓷室温电阻率和显微结构的影响.研究结果表明双施主掺杂不仅可以促进SrTiO3陶瓷半导化而且对显微结构有重要影响.Nb2O5La2O3为21时样品室温电阻率为0.89Ω·cm,显微结构较为理想.在此基础上,获得压敏与介电性能较佳的双功能SrTiO3陶瓷元件.     

薄膜厚度对ZnO∶Ga透明导电膜性能的影响

采用射频磁控溅射法在玻璃衬底上低温制备出镓掺杂氧化锌(ZnO∶Ga)透明导电膜,研究了薄膜的结构、电学和光学性质随薄膜厚度的变化关系。制备的ZnO∶Ga是具有六角纤锌矿结构的多晶薄膜,最佳择优取向为(002)方向。随着薄膜厚度的增加,衍射峰明显增强,晶粒增大。薄膜的最低电阻率为 3.9×10-4Ω·cm,在可见光范围内平均透过率达到了85%以上。     

基于Z曲线的SARS冠状病毒特征的研究

刺突（Spike）蛋白是SARS（Severe Acute Respiratory Syndmme）冠状病毒表面最重要的膜蛋白，它通过与被感染细胞的受体结合来作为感染的媒介。受此启发，该文利用Z曲线方法，对S蛋白及SARS受体序列进行探究，捕捉到一种SARS病毒的可视化特征。大量序列比对的结果证明该特征是SARS病毒所特有的。将这种特征图谱应用到SARS病毒的检测中，可以提供一种非标准的、简单、直观的检验方法，能够诊断一些利用标准方法难以判断的SARS病例。由此可见，Z曲线作为一种基因序列的几何学研究途径是一种有效的研究方法。     

基于MAS的群体决策支持系统结构研究

具有分布式和并行性的群体决策支持系统(GDSS)是决策支持系统(DSS)的发展趋势.由于Multi-Agent 系统(MAS)与GDSS之间的相似性,基于Multi-Agent系统的GDSS研究成为热点研究领域.针对目前基于MultiAgent系统的GDSS研究中多Agent采用集中式结构、决策任务的结构化要求等局限性,本文提出了一种基于Multi-Agent系统的群体决策支持系统通用结构框架,系统中的各Agent是相互独立自主的,通过相互合作实现决策任务.文中详细描述了系统各组成部分的功能及相互关系,同时采用BNF范式进行了形式化定义.本文设计的系统为GDSS的进一步深入研究提供了一条新的有效途径.     

一种基于证据理论的概念树结构多Agent合作求解模型

本文针对多Agent系统中Agent之间的盲目交互可能产生的效率低下问题,提出了一种基于慨念树结构的多Agent合作求解模型.在这个模型中,各Agent基于自己的领域知识构造出概念树,通过Agent之间的合作,对概念树从根节点开始使用证据理论实现逐层聚焦,逐步缩小求解范围.为此,本文基于模态、逻辑和关系概念提出了一种面向可能解集的证据理论表示,并探讨了在多Agent环境下应用证据理论可能导致的若干问题.