转发式假目标干扰的极化鉴别

高逼真度转发式假目标干扰对雷达系统的检测、跟踪以及数据处理都形成了很大的威胁,对真、假目标进行鉴别进而剔除假目标,是雷达对抗假目标干扰的一种有效途径.然而,由于转发式假目标干扰技术的日益进步,从时域、频域或者空域已经越来越难以将其鉴别.文中研究了利用极化信息鉴别目标和假目标的技术:根据假目标信号矢量极化比固定而目标信号矢量极化比随雷达发射极化而改变这一差异,将鉴别问题转化为二维复空间上的直线判别问题;推导了假目标鉴别统计量的分布表达式,依之分析了干扰的鉴别率;对于目标,提出了目标散射矩阵的分解模型及鉴别判别量的概念,从而根据目标鉴别判别量即可预估目标的鉴别率,完整地分析了算法的鉴别性能.仿真实验结果表明,文中方法能稳定而有效地鉴别真、假目标.     

计算机集成编组管理系统(CIPS)促进铁路建设信息化

CIPS (Computer Integrated Process System)系统2007年4月18日在成都北编组站正式运行,该系统的开通使成都北编组站的日编组车辆数量达到9000辆以上,最高达到了11000辆,提高了铁路的运行效率。CIPS系统是将车站编组自动化控制系统和综合管理信息系统有机融为一体,实现管理、决策、优化、调度、控制一体化。CIPS在国内创造了第一次实现调车作业与行车作业在编组站     

佛手凉果加工过程中功能性成分与抗氧化性分析

佛手凉果是具有功能特性的岭南特色凉果品种,探究佛手凉果制作过程中功能性成分及其体外抗氧化活性变化规律,可为佛手凉果产业工艺优化与改良提供依据。结果表明,加工提高了佛手中总酸、多糖、黄酮和膳食纤维含量,导致多酚含量下降。制作过程中,1,1－二苯基－2－三硝基苯(DPPH)自由基、2,20 -联氮- 2 -三硝基苯肼(ABTS)自由基清除能力和铁离子还原抗氧化能力(Ferric Reducing Antioxidant Power, FRAP)呈现先下降后上升的趋势,效果分别是新鲜佛手的1.35倍、1.57倍和2.16倍。总黄酮与FRAP之间呈现极显著相关性(P＜0.01);与DPPH、ABTS呈显著相关性(P＜0.05);有机酸、总多糖分别与ABTS和FRAP之间相关性(P＜0.05)。为此,在佛手凉果的制作过程中,糖制和干燥工艺对功能性成分的转化与浓缩起关键作用,可作为工艺优化的重点。     

MOF复合材料的制备及应用研究进展

金属有机骨架材料(MOFs)是一种由金属离子与有机配体自组装而成的新型多孔骨架材料。将高孔隙率、结构可调的MOFs材料与其他功能材料结合构建复合材料,可以发挥超于原材料的优良特性。金属有机骨架(MOF)复合材料作为新型功能材料发展迅速,并应用于气体吸附、分离与存储、催化、气体传感、药物传输等方面,甚至因两种材料间的相互作用而产生的协同效应将应用领域延伸至燃料电池、电催化等。简单介绍了MOF复合材料的种类,与MOFs构建复合材料的材料包括碳基材料、有机高分子材料、多金属氧酸盐、金属纳米颗粒、金属氧化物、SiO_2材料、量子点、生物酶等。分析了各种MOF复合材料在气体吸附与存储、多相催化、化学传感等领域的应用。最后,对MOF复合材料的应用前景进行了展望,功能化、低成本、易于工业化生产的MOF复合材料是今后研究开发的方向。     

基于节点状态输出的动力学网络的自适应同步

基于微分方程不变原理,针对带有一般耦合函数的动力学网络,设计了实现网络同步的自适应同步方法.与其它的自适应同步方法相比较,该方法的优点是利用网络的一个节点的状态作为控制目标轨道来设计控制器.这一改进可以降低控制系统的维数,并且减少控制过程中各节点间的信息传递量.最后,通过一些数值算例验证所设计控制方法的有效性.     

海洋食品微生物生长智能通用预测平台

针对海洋食品对虾生产加工的特点,设计与开发了对虾生产加工中微生物生长智能通用预测平台,为海洋食品的安全生产与加工提供分析手段。     

基于网格的混合神经网络计算平台研究与实现

为了模仿人脑的复杂功能,把各种相关类型的神经网络组织起来,形成一个大规模混合神经网络.根据此需求,使用自主研发的LabGrid技术开发了一个基于网格的混合神经网络计算平台,利用该平台设计了一种新的混合神经网络分类系统来对该平台进行测试.测试结果表明,该平台具有较高的效率和良好的容错性.与其它分类系统比较可知,该分类系统有较高的准确率,从而证明了模仿人脑建立大规模混合神经网络分类系统的可行性和有效性.     

Web使用挖掘在信任管理中的应用

通过研究IIS的工作原理、.Net程序架构及其宿主环境,在HTTP管道中拦截用户请求,创建一种新的Web日志,以聚类等方法对新日志进行挖掘,将信息数据应用于电子商务系统的信任管理中。实验证明,基于新日志的信息可以提高服务器的各项性能,约束用户的商业行为。     

基于贝叶斯网络的航材可修件周转比例计算

将贝叶斯网络运用于航：材可修件周转比例的计算。在贝叶斯网络学习阶段,采用BDe评分函数和贪婪算法搜索网络结构,运用贝叶斯算法进行参数学习,从而建立了可修件消耗定额预测模型,并对预测结果进行分析比较。最后利用贝叶斯网络预测结果进行周转比例的计算工作。结果表明,把贝叶斯网络应用于航材周转比例的计算是可行的。     

一种新型最短路径搜索算法的研究

在深入分析Dijksdtra算法的基础上,考虑到图节点之间的拓扑关系以及Dijksdtra算法在计算节点权值时,与已着色节点不相关节点权值存在∞（即该节点不可见）,文章提出了盲目区域最短路径搜索算法,由分析可知计算量大为减少,算法更优。