一种新的含噪混沌信号降噪算法

该文针对低信噪比、非高斯加性噪声和混沌动力学系统参数未知的含噪混沌信号降噪问题,提出了一种基于粒子滤波(Particle Filtering, PF)的降噪新算法。该算法将混沌信号和动力学系统中的未知参数作为一个多维状态矢量,利用PF方法递推计算多维状态矢量的联合后验概率分布,进而实现了对混沌信号的最优估计。对于混沌信号轨道分离过快所导致的退化问题,提出了有效的解决方法,并利用核平滑和自回归(Auto-Regression, AR)模型建模的方法分别实现了非时变以及时变参数的递推估计。仿真实验的结果表明,与现有的降噪方法相比,该文提出的新算法能够更加有效地抑制含噪混沌信号中的加性噪声。     

基于主成分分析的不同品种小米品质评价

目的:分析不同小米的品质差异,为小米品种品质改良、加工利用提供理论依据。方法:从陕西和贵州分别选取7种和8种主栽小米品种,基于主要营养、功能成分及理化特性,进行主成分分析评价其品质。结果:供试小米中蛋白质、淀粉和脂肪等含量差异显著(p<0.05),蛋白质中必需氨基酸占氨基酸总量的40%以上,符合WHO/FAO规定模式,淀粉中贵州小米直链淀粉含量(3.46%~4.18%)均低于陕西小米(19.07%~23.58%)。不同小米功能成分差异显著(p<0.05),其中施秉小米的多酚含量最高,晋谷29的黄酮和黄色素含量最高。在小米理化特性中,糊化度、水溶性和吸水性指数最高的分别为盘州、新氿谷及黄平小米。经主成分分析,提取出5个主成分,累积方差贡献率达86.368%,通过水溶性指数、水分、氨基酸、多酚、黄酮及黄色素等主要因素解释了原有15个指标的信息,经评价模型计算综合得分,排名前 5的品种依次为晋谷29号、镇宁、新氿谷、施秉以及琉璃谷。结论:基于主要品质特性及主成分分析对比15种小米的营养、功能及理化品质的差异性,可为小米特色化加工利用,品质改良提供理论依据。     

基于连接自组织发育的稀疏跨越-侧抑制神经网络设计

针对跨越——侧抑制神经网络（Span-lateral inhibition neural network,S-LINN）的结构调整及参数学习问题,结合生物神经系统中神经元的稀疏连接特性,依据儿童及青少年智力发展水平与大脑皮层发育之间的相互关系,提出以小世界网络连接模式进行初始稀疏化的连接自组织发育稀疏跨越——侧抑制神经网络设计方法.定义网络连接稀疏度及神经元输出贡献率,设计网络连接增长——修剪规则,根据智力超常组皮层发育与智力水平的对应关系调整和控制网络连接权值,动态调整网络连接实现网络智力的自组织发育.通过非线性动力学系统辨识及函数逼近基准问题的求解,证明在同等连接复杂度的情况下,稀疏连接的跨越——侧抑制神经网络具有更好的泛化能力.     

基于可靠性理论的分布式系统脆弱性模型

对现有的脆弱性分析方法进行分析和比较,提出基于可靠性理论的分布式系统脆弱性模型.针对影响分布式系统安全性的各项因素进行脆弱性建模,利用模型检验方法构造系统的脆弱性状态图,描述系统脆弱性的完整利用过程,引入可靠性理论对分布式系统的脆弱性进行分析和量化评估,从而为增强分布式系统的安全性提供理论依据.     

具有益生特性植物乳杆菌的筛选及其发酵特性的研究

通过体外益生特性和安全性评价试验,从4株植物乳杆菌中筛选出益生特性较好的益生菌菌株B14,并对B14的发酵特性进行研究。结果表明,植物乳杆菌B14与其它菌株相比,其对二甲苯和十六烷的疏水率达到80%以上,自聚集能力超过85%,共聚集能力超过75%,表现出更好的益生特性,同时,B14对Caco-2细胞的黏附能力达到30.756%,且初步判定为安全菌株。将植物乳杆菌B14作为辅助发酵剂添加在发酵乳中,24 h内发酵乳的黏度、滴定酸均得到了一定的提高。表明植物乳杆菌B14具有作为发酵乳益生菌辅助发酵剂的潜在应用前景。     

地质矿产勘查与生态环境保护协调发展

现今,我国各行业的发展速度持续化加快,这主要体现在各类重工业的发展尤为迅猛,其中矿山生产行业作为生产效率较高的产业,其发展情况受到了我国社会的普遍性关注。而为了确保矿山生产行业的稳定性发展,相应的企业就需要重视地质矿产勘查,其作为矿产生产作业中的一项重要工序,其关乎着整个矿山作业的进程,同时矿产勘查环节还要与生态环境保护协调发展,以此才能够保证矿山生产效率的同时,进一步促进相关企业的可持续性发展。基于此,本文在阐述地质矿产勘查的同时,对地质矿产勘查对生态环境所产生的影响也进行了分析,并总结了相应的优化措施,以期可以为矿产生产行业的后续发展提供一定借鉴。     

LB技术制备的ZrO2纳米薄膜摩擦学行为

在单晶硅表面制得花生酸锆hngmuir—Blodgett薄膜,对该薄膜在500℃条件下热处理30min,得到致密ZrO2薄膜。利用AFM,XPS,SEM对其结构和形貌进行表征,摩擦磨损试验结果表明,利用该方法制备的ZrO2薄膜表现出良好的减摩抗磨性能。     

基于吸湿发热纤维的毛型面料开发

为充分发挥新型功能纤维的特性,开发有产业化潜力的新型纺织产品,以EKS纤维(亚丙烯酸盐系纤维)和舒热丝纤维(改性聚丙烯酸类纤维)2种吸湿发热纤维为基础原料,设计开发具有吸湿发热保暖功能的毛型织物。对EKS纤维、舒热丝纤维及普通腈纶的结构和基本性能进行测试和对比,分析EKS纤维和舒热丝纤维吸湿发热的功能机制。试纺开发了以EKS纤维、舒热丝纤维为功能原料的混纺纱,并设计织造了相应织物。对织物的吸湿发热性能、保暖性能、透气性能和透湿性能进行测试,进一步分析了纤维原料和组织结构对织物吸湿发热和保暖性能的影响,结果表明开发的面料均具有显著的吸湿发热效果。文章为热湿舒适性毛型面料设计及产业化开发提供理论指导和经验参考。     

基于自适应聚焦粒子群优化算法的电力系统多目标无功优化

自适应聚焦粒子群算法(adaptive focusing particle swarm optimization,AFPSO)是根据粒子群算法的全局搜索与局部搜索平衡特性,并予以改进得到的一种具有较好全局搜索能力和寻优速度的自适应群体智能优化算法。作者将此算法用于电力系统无功优化。该方法以最优控制原理为基础,引入了静态电压稳定性指标,建立了综合考虑系统有功网损最小、静态电压稳定裕度最大的多目标无功优化模型。IEEE 30节点系统仿真结果表明,AFPSO算法在实现系统经济运行的同时也增强了电网的电压稳定性,证明了AFPSO算法的有效性和优越性。     

基于GA优化SVM参数与云模型的继电保护装置状态评估方法

为了给继电保护装置的状态检修提供科学检修依据,提出了一种改进的遗传算法（GA）优化支持向量机（SVM）参数的分类方法,将此方法应用于继电保护装置的状态评估中。首先根据采集单元采集的运行状态数据经数据预处理后形成样本数据库,同时采用遗传算法优化SVM的核函数参数及错误惩罚因子等;然后建立GA-SVM状态评估模型,通过计算点到超平面的距离,将评估问题转化为一个分类问题,利用云模型的随机性和稳定的趋向性来实现健康度与评语域之间的不确定性映射,使得评估结果更加符合实际情况。仿真结果表明所提方法能有效评估保护装置的运行状态,为运维检修人员提供检修依据。