无捕收剂浮选提高金矿回收率试验研究

为建设环保矿山并提高金矿回峰率,进行了无捕收剂浮选的试验研究。对磨矿细度、调整剂用量、硫化钠用量、起泡剂用量等条件进行了研究。结果表明,采用无捕收剂浮选工艺,在原矿金品位16．75g／t,磨矿细度细度-0．074mm占60％、硫化钠用量600克／吨,2#油用量234．8g／t、浮选时间24min的情况下,可获得金精矿平均品位45．96g／t、回收率96．33％的技术指标。比选矿厂原生产指标（92％左右）提高了4％以上的回收率。     

基于统计分析的地磁车位探测器在线标定方法

针对地磁车位探测器的标定值不稳定的问题,研究了地磁车位探测器标定值的变化特点,提出了一种地磁车位探测器的在线标定方法。该方法可实现在线自动标定,并可以提高车位状态判断的准确率。这种在线标定方法使用统计学方法对标定值的变化范围进行分析,可跟踪标定值的变化,并对其进行定期修正。文章最后用一个实际应用案例验证了该在线标定方法的可行性。     

野草猴群算法的传感器优化布置方法研究

简易猴群算法存在初始化分布随机、爬步长固定、优秀猴子特征信息不能传承等缺陷,使算法求解性能受限。为解决以上问题,提出了一种用于传感器优化布置的野草猴群算法。该算法利用正态分布方法提高初始种群的多样性;采取自适应爬步长提升求解速度和搜索精度;融入野草繁殖进化和竞争排斥机制,扩大后代种群繁殖中优秀猴子的影响范围。以常用的模态置信度矩阵为传感器优化布置的目标函数,配置传感器的布置位置。以常用的8个测试函数和3个常用算法对其进行分析,验证了算法的可行性和有效性。最后以糊底机涂胶机构为例,进行传感器优化布置方案选择。实验结果表明,野草猴群算法的求解精度较简易猴群算法有大幅提高。     

阈值阵列模型下的超阈值随机共振信噪比增益

研究了阈值阵列模型和超阈值随机共振现象.对该模型进行剖析,认为阈值阵列系统可以分解为单个阈值系统与集总平均器的级联.为了研究周期输入下的超阈值随机共振现象,理论分析了周期输入下的阈值阵列模型输出随机过程的统计特性,以输出信噪比增益作为随机共振的测度,固定输入信噪比,观测输出信噪比增益相对于阈值噪声方差的变化规律.证实当输入噪声为高斯噪声时,在阈值阵列系统中加入统计独立的高斯白噪声可使输出信噪比增益大于1,当输入噪声为非高斯噪声时,可获得更高的输出信噪比增益.     

基于边界边缘检测的在线产品轮廓跟踪

产品流水线实时检测需有效解决流水线上运动产品的图像跟踪,提出仅选择在视频码流中跟踪目标的一个边界边缘来实现产品轮廓的跟踪。首先利用边缘运动去除背景,随后使用跟踪轮廓的正常方向导数选择边界边缘。准确跟踪是基于减少无关边缘的影响,因此仅选择边界边缘像素。使用边缘运动消除背景边缘需要计算跟踪目标的运动,同时移除边缘的运动和边缘与目标不同方向的运动,从而得到运动产品的轮廓。仿真实验结果表明,该跟踪方法对流水线上的产品有较好的跟踪效果,且具有较强的稳健性。     

8万门母片系列电路测试软件开发及COMPASS门阵列库单元测试验证技术

JSC710XX是我国第一块利用COMPASS8万门门阵母片正向设计的超大规模集成电路，我们在DIC8032测试系统上开发出测试软件，对该电路的功能和参数进行了较完整的测试，也验证了COMPASS门阵列库单元。     

三峡水电站“充水保压”钢蜗壳外围混凝土结构三维有限元分析

本文介绍三峡水电站蜗壳结构三维有限元计算结果，结果表明：三峡水电站钢蜗壳选用充水保压浇筑外围混凝土的埋置方式是合适的；采用78～88m保压水头值比较合适；蜗壳结构各截面最大拉应力值出现在不同荷载组合情况下，在配置钢筋时应引起重视。     

主动雷达成像导引头几个问题的研究

研究了主动雷达成像导引头的工作模式、成像方法和系统控制方式。通过对雷达导引头子孔径数据进行聚束处理，在短时间和大前斜视角情况下完成对其天线波束覆盖的地面目标区域的快速成像，利用雷达图像跟踪和单脉冲跟踪两种跟踪模式分别解决对目标的远距离前斜视跟踪和近距离前视跟踪问题。分析设计了一近程主动雷达成像导引头在Ku和Ka波段的指标并给出其主要的技术参数。     

基于Moran过程的竞争性舆情信息的网络传播博弈模型

新的媒体环境下,在享受不同形式在线社交网络提供便捷信息互动渠道的同时,需要加强对信息传播的管理与引导,防止其发展成为负面舆情信息肆意滋生的温床。结合传统演化博弈论与复杂网络理论,提出了竞争性舆情信息的网络传播博弈模型,并理论分析了正面舆情信息传播占优的收益条件及群体规模;随后,结合实际案例,通过仿真实验对比分析三种博弈环境下网络舆情的演化特征。三种博弈环境下,正面舆情信息传播策略占优条件均与收益有关,弱选择情境对收益参数的要求最为严格;强、弱选择情景下策略占优的条件还与群体规模有关,且强选择情景对群体规模的要求更为严格。     

一种缩放情况下区分原始区域和篡改的方法

为了在检测结果中区分出原始区域和粘贴区域,提出一种基于尺度不变特征转换(SIFT)和重采样痕迹的图像盲检测算法。该算法首先将图像分成互不重叠块,利用SIFT算法找出每个块中的关键点,对关键点匹配;然后在每个块中以匹配关键点的中心为种子进行区域生长得到篡改区域;最后分析每个图像块的频谱图,计算出缩放因子,区分原始区域和复制区域。实验结果表明,该算法简便快捷,在能够对篡改区域进行准确定位的同时,并能区分原始区域和复制区域。