Al2O3基陶瓷材料增韧的研究进展

Al_2O_3基陶瓷材料具有高的化学稳定性,有较好的应用前景,但其脆性限制了它的推广应用,对氧化铝陶瓷进行增韧是解决其脆性问题的一条重要途径。简要介绍了目前氧化铝陶瓷的增韧方法和增韧机理,综述了氧化铝陶瓷增韧的研究现状,分析了氧化铝陶瓷增韧研究中存在的主要问题,展望了氧化铝陶瓷增韧的发展方向,提出了原位生长及复合增韧是高性能Al_2O_3基陶瓷材料的研究重点。     

安全储粮智能决策支持系统

安全储粮智能决策支持系统是适用于大中型粮食仓库的分布式计算机应用系统。它包括微机粮情检测与通风控制,粮情分析决策,储粮害虫图象信息检索等几个组成部分。本文首先介绍该系统结构概况,然后重点介绍在粮情分析决策中面向对象技术的应用。     

基于WebGIS的海水淡化工程空间信息可视化应用研究

针对海水淡化工程空间信息共享与可视化服务需求,本文借鉴WebGIS在海洋信息可视化领域的先进理念和成功经验,研究建立海水淡化工程空间数据库,设计开发海水淡化工程空间信息可视化系统。系统实现了地图浏览、专题查询及统计分析等功能,能够为用户及时、准确掌握海水淡化工程相关属性信息与空间信息提供一定支撑。     

字符二维码的编码模式选择算法

字符二维码的编码通过针对特定字符集划分模式来编码, 各个模式之间需要转换以达到最高的编码效率. 首先研究DataMatrix国际标准“向前检验”算法, 发现“向前检验”算法具有局限性, 并不能直接应用与字符二维码的模式选择. 因此, 本文在“向前检验”的基础上, 结合了多阶段决策方法的原理, 引入混合模式计数的方法, 提出了一种字符二维码的“向前检验”算法, 并应用于字符二维码的模式选择. 实验表明, 该算法有效的进行了字符二维码的模式选择, 很好的解决字符二维码的模式选择问题.     

支持虚拟企业的过程建模和工作流管理系统

针对虚拟企业提出了一种基于产品开发制造全过程分解和活动描述的形式化过程建模方法,在组成过程的任务中存在许多约束关系,如使能约束和促进约束,每个任务可以分解成许多活动,可以用企业本体论来表示这些活动、任务、状态和约束等,企业本体论是以情景演算来表示语义的,同时,建立了与过程模型相分离的组织模型活动、任务、状态和约束等,企业本体论是以情景演算来表示语义的。同时,建立了与过程模型相分离的组织模型;在此基础上,建立了一个工作流管理系统来支持虚拟的运行。文中提出一种由活动模型、意向模型、技能模型和伙伴模型等构成的Agent模型,来实现工作流管理,并通过构建可嵌套的Agent联帮增强系统的柔性。     

基于水联网及智慧水利提高水资源效能

针对水资源供需系统的“动态性、关联性、预期性、不确定性”,以信息技术当前快速发展和应用的物联网理论与技术为基础,提出了水联网及智慧水利概念：其总体架构是集物理水网、虚拟水网和市场水网一体的现代化水资源系统;其核心特征是实时感知、水信互联、过程跟踪、智能处理;其关键技术是基于云技术的监测、计算和服务,基于多水源高效能的智慧调度,基于多通道优拓扑的精准投递;其核心目标准确预报、精准配送和高效管理,全面提高水资源效能,促进我国水资源高效利用水平的跨越式提升。     

一种基于实例学习的三维模型检索匹配方法

传统的基于内容的三维模型检索的相似性度量方法主要借鉴二维图像检索中所采用的距离度量算法,达到比较两三维模型相似度的目的,该做法限制了模型间匹配的广度.针对这种单核匹配的限制,提出了一种新的多核匹配方法.利用图论中两点间的最短距离的思想,得出两模型最相似那他们的距离最短,因此查询样本跟匹配的样本存在的通路上的模型节点能影响他们的相似度,这样就提高了匹配的广度和精度.同时在已有的特征提取基础上,把标签繁衍算法应用到最短距离求解中,并将基于实例学习的K近邻方法引入到模型匹配算法中,实现了半监督学习,提高了系统的查准率.     

盐藻水溶性多糖的提取和纯化

采用热水浸提法提取盐藻中的水溶性多糖,通过正交试验,对影响多糖得率的参数如温度、时间和水料比进行优化,确定了盐藻多糖提取的最佳工艺条件为：提取温度85℃,时间300min,水料比20∶1,在此条件下多糖得率为13.09%。利用DEAE-52纤维素柱层析纯化经脱蛋白和透析处理的多糖,得到1种中性多糖和2种酸性多糖,经Sephadex G-100柱洗脱后仍显示为单一峰。 更多还原     

一种基于粒子群优化的可能性C均值聚类改进方法

提出了一种基于拉子群优化的可能性c均值(Possibilistic Gmeans, PCM)聚类改进方法。该方法首先通过 改进PCM算法的目标函数来计算数据模式的隶属度矩阵和聚类中心完成粒子编码,从而降低算法对初始中心的敏 感,提高聚类的精度;其次,通过粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法对编码进行优化,以有效地克服 PCM聚类算法容易导致聚类一致性和陷入局部最优解的缺点,减少算法的迭代次数。通过人造数据集和UCI数据 集上的实验,表明该算法在计算复杂度、聚类精度和全局寻优能力方面表现得较为突出。