覆盖算法的概率模型

要从本质上提高覆盖算法的精度,必须在算法中引入全局的优化计算.为此,先将覆盖算法扩展成核覆盖算法(以高斯函数为核函数),再利用高斯函数的概率意义(高斯分布),为核覆盖算法建立一个有限混合概率模型,在此基础上,利用"最大似然原理"引入全局优化计算,并利用EM(expectation maximization)方法进行求解,完成对覆盖算法的全局优化计算,从而扩大覆盖方法的使用范围并提高算法的精度,且将它从确定的模型扩展成概率的模型,后者更具抗噪声干扰的能力.最后给出模拟实验,实验比较结果表明,经优化后的概率模型确实提高了算法的精度.     

一种合成LiFePO4的新方法

结合共沉淀原理和腐蚀电化学原理,提出了一种合成LiFePO4的新方法.对新方法合成路线中的反应物、添加物以及热处理条件作了实验分析,并用XRD分析了LiFePO4的晶体结构和晶粒尺寸分布,用SEM分析了形貌,用充放电测试技术分析了材料的比容量及其电化学性能.结果表明:新方法在合成中不引入其它杂质离子,避免了常规共沉淀合成工艺中过滤.洗涤等过程对LiFePO4前驱体的不利影响.用新方法制备的LiFePO4晶粒分布在20-70 nm,在0.1C下首次放电容量为147 mAh/g.新方法有利于对LiFePO4的Mg2 掺杂改性,明显地提高LiFe1-xMgxPO4的电化学性能.     

FP神经网络实现单片机智能控制终端

本文通过将新型FP(Forward Propagation)神经网络及其前馈算法应用于单片机智能控制终端中,系统可以通过不断的知识扩充,从而可以实现真正的智能控制.同时该单片机控制系统还可以实现与上位机通讯及系统信息采样时系统控制指令码和信息传递码的自动纠错和容错,保证系统安全可靠地正常运行.     

闪锌矿抑制剂的作用机理及研究进展

概述了闪锌矿浮选抑制剂的主要进展,分析了铅锌分离难的原因。从有机抑制剂和无机抑制剂两个方面对闪锌矿抑制剂的研究进展展开了综述,重点论述了闪锌矿抑制机理及其应用实例,并指出组合药剂以及开发新型无毒、高效、环保的浮选抑制剂的发展方向,为实现资源高效利用提供一定的指导。     

基于覆盖算法的两层结构分类器设计

分类器设计是模式识别系统中的关键步骤之一。在目前的许多设计方法中，分类器大多采用的是单层结构，即直接将输入模式映射为识别出来的结果，这类结构虽然简单直观，但是往往难于发挥分类器设计算法的最大性能。文中从分类器的结构方面考虑，提出了一种基于覆盖算法的两层结构分类器的设计方法，并且与单层结构分类器做了实验分析对比，得出了在不明显增加构造复杂度的情况下两层结构的设计大大改善了分类器的性能。     

铜矿中伴生金银综合回收研究进展

铜矿中伴生的金银矿物是重要的贵金属资源,其高效利用一直是研究的热点及难点。针对国内铜矿伴生金银资源特点,从工艺矿物学、选矿工艺、浮选药剂3个方面进行了系统评述,指出了现阶段伴生金银综合回收技术存在的问题。提出详细研究伴生金银的工艺矿物学特性,选择合理的磨矿细度和选矿工艺流程,根据伴生金银可浮性,研发新型、组合药剂,加强铜硫分离,提高载体矿物铜精矿的回收率,是铜矿伴生金银回收利用的重点研究方向。     

商空间理论(粒度计算方法)实现高精度模糊控制

该文应用商空间(粒度计算)理论,给出了高精度模糊控制器的实现方法。通过系统控制粒度的不断改变,采用粗粒度粗调、细粒度细调的方法,系统可以兼顾理想的稳态和瞬态性能指标。实践证明以上观点正确。     

碳化混凝土再碱化过程中钢筋在Ca（OH）2溶液中的电极过程

研究了碳化混凝土再碱化过程中钢筋在Ca(OH)2溶液中的电极表面电化学反应,采用电化学测量技术结合模拟试验考察了电极表面发生各类反应的可能性.结果表明:再碱化过程中,钢筋电极表面的电化学反应与钢筋表面的状态有密切关系,当电极表面存在锈蚀层时,再碱化过程析氢反应和氧化铁的还原同时发生,并使表面氧化层的价态逐渐降低,在电极表面形成金属铁,析氢过程产生的OH-使钢筋周围混凝土的碱性提高.     

机器学习中的多侧面递进算法MIDA

对高维海量数据,为解决准确率与泛化能力之间的矛盾,提出机器学习中的多侧面递进算法MIDA(Multi-side Increase by Degrees Algorithm),该算法将样本集分成几个部分,对各部分分别选择一组适应它们的特征子集.这种分而治之的方法,在保证一定的精度的前提下,符合人类对复杂问题的求解分重点,多方面考虑的方式,可有效地识别复杂问题的分类,提高泛化能力,降低了计算的复杂性.本文利用覆盖算法给出具体的多侧面递进算法,并给出实验结果,实验结果表明新的方法是有效的.     

一种适合于短波通信信号监测的数据挖掘技术

分析了短波无线电通信信号(下称信号)监测存在的难点,应用一种新型的聚类方法构造学习样本,再用覆盖算法构造神经网络,对存在大量噪声的信号进行数据挖掘,并对算法进行了优化和改进,重新定义了阈值,增加对边界点处理方法,有效地剔除噪声,进而发现异常信号,为无线电信号管理提供了保证。实验证明这种方法是有效的。