基于半监督学习的一种图像检索方法

为了提高图像检索的质量, 提出了一种基于半监督学习的图像检索方法。该方法提取图像的颜色、形状、纹理特征, 计算得到已知类别样本的中心图像, 检索过程中利用中心图像自适应调整相关度计算函数, 然后根据与查询图像相关度的大小对图像进行检索和排序。实验结果表明：该方法较已有的基于内容的图像检索方法有更高的查准率, 同时, 由查准率—查全率曲线可知该方法能够达到很好的检索质量。     

碳纤维及其复合材料在国外军民领域的应用

介绍了碳纤维（CF：carbon fiber）及碳纤维增强复合材料（CFRP：carbon fiber minfomed plastics）在国外发达国家军事领域和民用领域的应用。     

多车型回程车辆调度问题的ADP算法研究

采用近似动态规划(ADP)方法对钢铁物流运输过程中的车辆调度问题进行了分析, 设计了车辆和运输货物的状态向量空间、动作向量空间等, 充分考虑运输成本和能力约束, 建立状态转移函数、目标函数, 并对近似动态规划算法进行改进。在基于决策后状态的ADP算法的基础上, 采用Boltzmann探索策略对所有的状态空间进行遍历, 避免局部最优和低效问题。通过对比实验, 比较Q学习算法、基于决策后状态的ADP算法以及采用Boltzmann探索策略的ADP算法的实验结果, 证明了采用Boltzmann探索策略的ADP算法具有更快的收敛速度, 执行效率更高。     

猪流感复合多表位核酸疫苗的构建及其表达研究

目的构建猪流感病毒复合多表位核酸疫苗,并研究其表达产物的抗原性。方法以H3、H9亚型流感的HA抗原表位及流感病毒的其它主要抗原(NP、NA、M)表位基因为基础,再附以Kozak序列和适当的酶切位点,设计并合成一段长765bp的复合多表位基因(Epi),其中各表位基本独立,将其克隆入真核表达载体pIRES1neo,构建重组质粒pIRE-Epi。将多表位抗原基因Epi插入到融合表达基因H57中,构建重组质粒pIRE-H57-Epi。将构建的重组质粒在Hela细胞中表达,并用免疫荧光方法初步检测所表达蛋白的抗原性。结果所构建的融合表达载体pIRE-Epi和pIRE-H57-Epi,在Hela细胞中表达出流感病毒多表位抗原蛋白,并具有抗原性。结论已成功构建猪流感病毒多表位基因,有可能成为较理想的猪流感候选疫苗。     

气箱式脉冲袋除尘器压差变化对水泥磨生产能力的影响

我公司2条水泥粉磨系统均是由磨机 辊压机 O-Sepa高效选粉机 气箱脉冲袋式除尘器(以下简称PPDC)组成。其中二线水泥粉磨系统借鉴一线的生产经验,工艺布置有所改变、系统设备能力加大。多年来两系统运转正常,生产能力均超过了设计指标,但近年有时气箱脉冲袋除尘器压差变化较大。     

稀土固体超强酸Nd2O3-Fe2O3/SO2-4的制备、表征及催化合成邻苯二甲酸二丁酯的研究

采用甘氨酸-硝酸盐法(GNP)制备稀土复合氧化物粉体Nd2O3-Fe2O3,用不同浓度的硫酸浸渍,经焙烧、活化,制得固体超强酸Nd2O3-Fe2O3/SO2-4.通过XRD等对超强酸物相及微结构进行了表征;通过邻苯二甲酸二丁酯的催化合成,研究了催化剂的催化性能.结果表明,最佳催化剂的组成是NdFe物质的量比为120;活化温度600℃;浸渍酸浓度2.0mol·L-1;活化时间4h.优化反应条件下,邻苯二甲酸二丁酯的产率为98.8%.     

脂肪酸系列表面活性剂的研究进展

概括和综述了4大类10余个脂肪酸系列表面活性剂的合成、性能和应用现状，重点评述了烷醇酰胺及其衍生物、乙氧基化脂肪酸甲酯、脂肪酸甲酯磺酸盐、N-酰基ED3A、氨基酸、咪唑啉、甜菜碱、双子表面活性剂等脂肪酸系列表面活性剂的研究进展。此系列表面活性剂易生物降解、安全、多功能和高效能。     

城市交通网络连通可靠度计算研究

考虑路段、交叉口运营状态的随机变化,以饱和度作为交通网络连通可靠度的主要影响因素,完善路段连通可靠度的计算式,给出了交叉口可靠度的衡量指标;结合路段、交叉口可靠度特别是交叉口不同转向的可靠度,设计了一种生成树算法寻找交通网络的不交型通路,进而快速计算交通网络中任一OD对间的连通可靠度。算例表明,交叉口的可靠度对城市连通可靠度有重要影响,提出的算法具有一定的应用价值和借鉴意义。     

资源受限项目调度问题的改进文化微粒群算法求解

为了克服标准微粒群算法在求解资源受限项目调度问题上存在的早熟现象,提出一种改进的文化微粒群算法。该算法框架基于微粒群算法的主群体空间和文化算法的知识空间,两种空间具有各自的群体并可独立并行演化,形成双演化双促进机制,提高了算法的全局搜索能力和运行效率。同时为了避免文化算法知识空间自我演化限制,引入遗传算法的演化机制来改进知识空间的演化操作。通过具体的算例比较,验证了提出的改进文化微粒群算法在求解资源受限项目问题时的有效性。     

基于混合模糊隶属度的模糊双支持向量机研究

双支持向量机是近年提出的一种新的支持向量机.在处理模式分类问题时,双支持向量机速度远远超过传统支持向量机,而且显示出较好的推广能力.但双支持向量机没有考虑不同输入样本点可能会对分类超平面的形成产生不同影响,在某些实际问题中具有局限性.为了克服这个缺点,提出了一种基于混合模糊隶属度的模糊双支持向量机.该算法设计了一种结合距离和紧密度的模糊隶属度函数,给不同的训练样本赋予不同的模糊隶属度,构建两个最优非平行超平面,最终实现二值分类.实验证明,该模糊双支持向量机的分类性能优于传统的双支持向量机.