空间可变有限混合模型

目的 有限混合模型是一种无监督学习方法,它被广泛的应用到数据分类任务中。然而,在图像分割过程中,由于有限混合模型没有引入邻域像素间的空间关系,导致了图像分割结果对噪声非常敏感。为了增强有限混合模型的抗噪性,提出一种新的空间可变有限混合模型。方法 该模型通过在像素的先验分布中引入一种新的空间关系来降低噪声对图像分割结果的干扰。在构建空间关系的过程中,利用形态学膨胀原理将空间邻域内特征值出现的概率而不是特征值本身进行膨胀操作,然后通过根据具有最大概率的分类标记在高斯混合模型迭代地计算过程中进行局部像素空间平滑,从而起到抑制噪声干扰的作用。结果 本文实验包含了人工合成图像和医学CT图像的图像分割实验。在人工合成图像分割实验中,对人工合成图像添加了不同程度的噪声来测试本文模型和对比模型对噪声抑制能力的高低;对医学CT图像进行图像分割实验,以是比较本文模型与对比模型之间在实际图像分割中的效果。结论 实验数据显示,本文提出的模型在噪声抑制能力上,图像分割精度和计算效率上均有更优的性能。     

硅基多层布线集成组装技术

本文叙述了多芯片组件和多层布线集成组装技术的研究和进展,介绍了硅基多层布线集成组装技术的特点和设计考虑,扼要地叙述了硅基多层布线的制造工艺,并讨论了工艺中所出现的问题。     

准分子激光器的谐振腔滑动阀门

利用美国新罕布什尔州Resonetics公司推出的谐振腔滑动阀门(RSV)可快速从侧面清洁或更换准分子激光器的激光管。快速拖动能把新窗口定位到位、预调,并且充填卤素时无大气污染。     

水泥生产中预加水成球微机控制系统

叙述水泥生产中以ＳＴＤ８０９８微机系统为核心组成的生料预加水成球控制系统的构成、工作原理及软件结构。该系统目前已在云阳钢铁厂水泥分厂投入使用，效果良好，成球合格率在９０％以上。     

过渡金属络合物的非线性光学性质的研究

报道了具有良好电荷转移特性的Ｒｕ络合物，采用四波混频方法对其非线性光学性能进行了测量，由此推算出三阶非线性光学极化率和分子的超极化率，并讨论了不同配体对三阶非线性光学系数的影响     

甲烷无氧芳构化研究进展及其工业应用前景

综述了最近20多年来甲烷无氧芳构化催化剂的制备、积炭失活和再生方面的研究进展，特别分析了催化剂再生过程的工程化问题及反应器型式；还根据甲烷芳构化技术产业化的需要，分析了甲烷芳构化技术的发展趋势。     

准噶尔盆地Z-1井油源分析

Z-1井位于准噶尔盆地昌吉凹陷、马桥凸起和中拐凸起3个二级构造单元结合部位,两个含油层段分别位于K₁tg4788—4797m和J₁$s^{1}_{2}$4 808.5—4812.5m.两层原油的族组分、全油碳同位素、饱和烃色谱和饱和烃色谱-质谱(GC-MS)分析结果表明,两层原油的族组分、碳同位素、各类生物标志物的地球化学特征基本一致,并且显示原油均主要源自成熟度较高的还原、含盐、富藻类湖相沉积岩系。油源分析认为,两层油主要源自二叠系烃源岩,并有侏罗系烃源岩或侏罗系和三叠系烃源岩原油的混入,这与区内存在多套烃源岩的地质背景吻合。     

青藏高原羌塘盆地有机相展布与成烃模式

青藏高原羌塘盆地中生界海相J_3s,J_3x,J₃b和J_3x4套主要烃源层的成烃生物主要为宏观藻类。J_3s和J₃b烃源层主要发育Ⅱ₁和Ⅱ₂有机相,J_3x烃源层主要发育Ⅱ₁,Ⅱ₂和木本有机相,均从盆地或坳陷中部向盆地东北部逐渐变差;T_3x烃源层各类有机相均有发育,从盆地或坳陷南、北部的Ⅰ或Ⅱ₁有机相向中央隆起区逐渐过渡为木本有机相。羌塘盆地中部多正处于成熟中晚期,侏罗系Ⅱ₁有机相是最有利的生油相带区;北羌塘坳陷中西部多处于高成熟阶段,侏罗系Ⅱ₁有机相是有利的凝析油或轻质油气相带区;羌塘盆地T_3xⅡ₁有机相已经处于过成熟,是有利的生气相带区。     

基于HTCPN的装备维修仿真与资源需求确定

针对维修工作分析法(MTA)确定维修资源繁琐复杂,不能体现占用型资源的占用与释放过程的问题,提出了采用Petri网理论来描述维修过程的方法。考虑维修工作特点,对Petri网进行改进,使用层次时间颜色Petri网(HTCPN)建立装备维修过程模型。运用基于JAVA环境下的PIPE软件对模型进行分析和仿真,直观展示出资源占用、释放和消耗的过程,并提取维修过程所需维修资源。以某自行发射装备液压系统故障维修为例,验证了该方法的合理性和有效性。     

基于改进型鲸鱼优化算法和最小二乘支持向量机的炼钢终点预测模型研究

终点碳含量是决定钢质量的关键因素,是转炉炼钢过程中需要控制的核心变量之一.本文建立了一种基于莱维飞行的鲸鱼优化算法（Levy Whale Optimization Algorithm,LWOA）和最小二乘向量机（Least Squares Support Vector Machine,LSSVM）的钢水终点碳含量综合预测模型.通过莱维飞行代替了传统鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm,WOA）参数的随机选择,优化了鲸鱼算法中跳出局部最优的能力;借助改变鲸鱼算法的系数向量收敛方式明显提高了鲸鱼优化算法的泛化能力、预测精度和收敛速度.数据仿真结果表明,所提出的LWOA-LSSVM预测模型,不仅能够克服局部寻优获取全局最优解,而且具有快速的收敛速度和更高的预测精度,得出预测结果的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差与遗传算法BP神经网络、遗传算法最小二乘支持向量机和传统鲸鱼算法最小二乘支持向量机相比均有着明显提高.同时,通过调整目标命中率和训练输入样本量验证了预测模型具有更好的鲁棒性.