化学模式识别及其在水质分类中的应用

本文简述了化学模式识别方法的原理和特点．着重论述了线性学习机方法。将该法用于南通和盐城两地的地表水水质分类．结果表明本文建立的方法识别率和预测准确率均达到100％。由于线性学习机具有自学习和自适应能力．可以较好地消除主观因素对分类的影响。     

四足机器人仿生关节的研究现状综述

兼具高速度、高机动和高适应性已成为四足机器人发展的必然趋势,仿生关节作为重要的基础运动部件,对四足机器人的运动学和动力学研究具有重要的作用。从气动柔性的仿生关节、液压减震的仿生关节、串联弹性驱动器的仿生关节和变刚度柔性的仿生关节4方面出发,对四足机器人关节仿生的研究现状进行了全面综述,并准确分析各种类型的仿生关节缺陷,最后对四足机器人仿生关节的未来发展趋势进行概述。随着研究的深入,四足机器人的仿生关节必然会在生产服务、科学探索、未来战争等多个领域中发挥广泛的应用。     

模拟退火-回火算法在原子吸收分光光度多元测定中的应用

:提出了反向传播人工神经网络 (BP ANN)参数学习的模拟退火 回火算法。在保持模拟退火算法能收敛于全局最优的特点同时 ,利用模拟回火过程 ,加快了算法的收敛速度。建立了原子吸收光谱单波长下多元测定的BP网络模型。利用干扰效应 ,用常规火焰原子吸收分光光度法在单波长下同时测定了污水中的痕量镉和砷 ,方法简便、安全 ,具有较高的准确度和精密度     

聚合物中痕量磷测定新方法的研究

以抗坏血酸、氯化亚锡、亚硫酸钠与对苯二酚 3组不同还原剂对磷标样进行了比较实验 ,发现亚硫酸钠与对苯二酚作为还原剂具有良好的选择性 ,据此建立了测定痕量磷的新方法。该法灵敏度高 ,聚合物中的常见离子不干扰痕量磷的测定。在硫酸介质中 ,蓝色配合物在 710nm处有最大吸收 ,磷含量在 0～ 5 0 μg范围内服从比耳定律 ,检测限可达 3.2 8× 10 -2 μg·mL-1。常温下 ,蓝色配合物至少可稳定 2 4h。     

联碱生产洗盐水中硫酸根的脱除工艺研究

研究了采用氢氧化锆[分子式为ZrO(OH)2]为吸附剂对洗盐水中的SO42-进行快速和低成本的脱除工艺。对反应条件及其影响因素进行了试验和详细的讨论,确定了最佳工艺条件,SO42-脱除率能达到90%以上。脱SO42-洗盐水循环使用,ZrO(OH)2吸附剂经再生后也能重复使用。     

联碱生产洗盐水中硫酸根的脱除工艺研究

研究了采用氢氧化锆为吸附剂对洗盐水中的SO42-进行快速和低成本的脱除工艺。对反应条件及其影响因素进行了详细的讨论,确定了最佳工艺条件,SO42-脱除率达到90%以上。     

水封茶壶咀式前炉

我厂年产缝纫机铸铁件约4000吨,两座熔化率为3.5吨/时的冲天炉均采用水封茶壶咀式前炉。经多年实践证明,这种前炉具有结构简单、操作方便、浇注温度稳定、能连续自动出铁和出渣、除渣效果良好等特点,对具有中小     

体育课程的导入方法研究

体育课准备活动是体育教学过程中比较重要的环节。本文从体育课准备活动导入课程教学方法来阐述,就如何结合课程特点来组织准备活动,充分发挥准备活动的导入功能,更好地调动学生身体各器官系统功能迅速有效地进入状态,提高大脑皮层对运动的分析、判断的综合能力,学生生理上和心理上能得到更好地准备,才能更好地学习和掌握基本知识、基本技术和基本技能。     

铜试剂光度法测定中成药中微量铜

研究了铜试剂光度法测定中成药中微量铜，在ｐＨ９～１１条件下，铜试剂与铜、ＯＰ形成三元配合物，其最大吸收波长４４３ｎｍ，铜含量在００２８～４７０μｇ／ｍｌ范围内遵从比耳定律，表观摩尔吸光系数为１３２×１０３ｍ２／ｍｏｌ，研究了多种共存离子的影响及其干扰的消除方法，应用于红花、赤芍、施尔康中铜的测定，取得了满意的结果。     

Measurement methods on the complexity of network

Based on the size of network and the number of paths in the network,we proposed a model of topology complexity of a network to measure the topology complexity of the network. Based on the analyses of the effects of the number of the equipment,the types of equipment and the processing time of the node on the complexity of the network with the equipment-constrained,a complexity model of equipment-constrained network was constructed to measure the integrated complexity of the equipment-constrained network. The algorithms for the two models were also developed. An automatic generator of the random single label network was developed to test the models. The results show that the models can correctly evaluate the topology complexity and the integrated complexity of the networks.