热处理对ZGCr17Ni2马氏体不锈钢组织及硬度影响

通过不同固溶温度与不同回火温度处理,研究了ZGCr17Ni2马氏体不锈钢组织及硬度的变化。结果表明,淬火温度提高,马氏体过饱和度增加,残余奥氏体含量增加,在1 040℃下淬火时组织为马氏体+残余奥氏体+碳化物+莱氏体,淬火硬度达到最大值57,继续提高淬火温度,马氏体粗化,硬度下降;回火温度在530℃以下时,回火硬度呈"马鞍状"变化,当回火温度达到600℃时回火组织转变为回火索氏体+残余奥氏体+碳化物+莱氏体+马氏体,回火硬度(HRC)降低至41。     

单晶铜制备HSYV-5e 4×2×0.5数字通讯电缆的性能研究

用自制区域熔炼单晶化设备制备了直径为2.7 mm铜单晶线材,经过冷拔加工至直径为0.51 mm,采用信息产业部生产标准YD/T 1019-2001制成HSYV-5e 4×2×0.5数字通讯实心水平对绞电缆,分别对导体材料为变形单晶铜和普通无氧铜电缆的电气性能进行检测,对比试验结果表明:变形单晶铜比普通无氧铜电缆的直流电阻低4.59%;变形铜单晶电缆对信号的衰减作用有明显的改善;单晶铜线材冷拔变形后显微组织存在变形孪晶和晶界.     

基于CAE与AdaBoost的频谱感知

针对无线信道环境中各低信噪比情况下主用户信号检测率较低的问题,提出一种基于循环自相关估计（CAE ）和AdaBoost的认知网络频谱感知算法。对信号采用循环自相关估计算法进行特征参数提取,生成训练样本和待测样本,采用AdaBoost算法分别对有无主用户情况下的信号进行分类检测。仿真结果表明,与人工神经网络和最大最小特征值算法相比较,该算法在各低信噪比情况下,具有较高的分类检测性能,有效地实现了对主用户信号的感知。     

基于PCA与主动学习AdaBoost的频谱感知算法

针对认知网络中各低信噪比环境下主用户信号检测率偏低的问题,提出一种基于主成分分析和主动学习AdaBoost的主用户信号频谱感知算法.该算法首先采用主成分分析算法对信号特征参数进行提取,获得信号的主成分,之后利用主动学习算法通过多次迭代抽样,获取有利于提高分类性能的样本,并对AdaBoost分类器进行训练,最后利用训练完成的AdaBoost分类器对待测信号进行分类检测.仿真实验表明,在各低信噪比情况下与ANN和MME算法相比较,所提算法具有较高的分类感知性能,有效地实现了对主用户信号的频谱感知.     

创新创业云平台资金申请模型的研究

一.线性模型的建立 确定平稳时间序列线性模型的步骤可归纳为五个步骤,以下结合本文的数据具体介绍创新创业平台的建模: 1.数据选择 本次建模,本人采用的数据是历年创新创业资金申请(见表1,共有25个数据).本文将利用表中的数据建立资金的随机线性模型, t为月.     

基于可变扇区的非均匀分簇算法

针对LEACH协议中簇首分布不均匀,网络能耗不均衡的问题,提出一种基于可变扇区的非均匀分簇的算法(UCBVS);首先,利用可变扇区和同心圆将网络合理的动态划分,使得距离基站近的区域分区较小;其次,选取簇内权值大的节点作为簇头,根据权值的大小判断是否进行簇头轮换;最后采用单跳和多跳相结合的方式进行网络通信;仿真结果表明,改进算法能够保证簇头节点能耗均匀,延长了网络生命周期.     

基于开源软件的数据库原理课程实验教学改革探索

针对数据库原理课程实验教学中使用商业数据库产品作为实验环境带来的问题,分析数据库原理课程的传统实验教学模式,构建基于开源软件的数据库原理实验教学环境,介绍开源软件的选取原则,阐述基于C/S架构的单机实验环境和基于B/S架构的Web实验环境的搭建方法,并给出基于开源软件的实验教学方案。     

基于改进Multi-Agent系统的基因表达数据的分析与研究

通过介绍改进的多代理系统在分析基因表达数据中的应用,揭示了运用普通分类器找出有效的分类基因,而且这些普通分类器在研究基因表达数据库时可被代理使用.这样就可得到一个具有大量基因特征的小子集,并且用它可以帮助辨认病人的临床状况和特征.实验表明代理通过改进和相互协作可改进其性能,并通过两个著名的基因表达问题来展示项目的研究成果,而且使得量度的准确性在维数增加时变得不很敏感.     

基于感知编组的高层建筑物立面提取方法

将感知编组理论引入到遥感影像上高层建筑物立面的提取中,依据感知编组的邻近性、连接性和封闭性等规则,提出了一种基于感知编组的遥感影像上高层建筑物立面的提取算法,该算法包括边缘提取、边缘数据分块、块内感知编组提取建筑物立面、建筑物立面提取结果融合等步骤.实验验证了该方法的有效性.     

XML格式领域数据传输的优化技术研究

XML由于有易用、可理解、跨平台的优点,在各个领域得到了广泛应用.它虽然有效地解决了跨平台数据的交换问题,但会带来传输效率问题.因为在传输XML格式数据时,由于XML文件完整性的要求可能传榆大量的"无用数据",这不仅增加网络负担,也降低系统数据服务速度.提出了一种XML格式领域数据传输的优化技术,其根本思想是在保持XML优点的同时,充分利用领域知识,按照领域数据的逻辑关系组织XML文件中的元素,将XML数据文件整体按照一定的规则分解为一系列的类进行传输.通过这种划分可以实现在数据交互过程中只传输修改过的类,从而减少数据的无效传输,有效解决了系统整体性能的问题.给出了不同粒度划分的原则和方法,给出了方法的适用条件和效率.本方法已在石油测井XML数据文件传榆中得到应用,实用表明传输效率得到明显提高.