复杂控制系统理论:构想与前景

本文通过对控制理论发展过程的分析,提出了创立和发展复杂控制系统理论的构想.文 中系统地阐述了复杂控制系统理论的总体框架和所属的基本问题,对其发展现状和可能的研 究方向进行了论述.同时,本文还对复杂控制系统的基本特征和复杂控制系统理论的研究途 径进行了探讨.     

用于未来蜂窝移动通信系统的OFDM技术

频谱利用率高和抗多径时延能力强是OFDM系统最主要的优点。作为多址接人方法，OFDM的优点有：(1)每个收发信机可使用1个小区中所有子载波，这样可提供较高速率；(2)小区之间无需频率规划或只需较简单的频率规划，可结合自适应信道分     

离散型线性定常系统的代数Riccati方程的小摄动问题*

本文研究了离散型线性定常系统的代数Riccati方程解的摄动界估计问题。利用矩阵变换避免了非线性矩阵方程解估计的困难与繁琐,并将结果用系统参数的摄动界表出。     

李雅普諾夫(Ляпунов)第二方法的一个应用

李雅普诺夫第二方法除可用来判别动力学系统的稳定性问题[1,2],还可用来研究系统的品质,例如估计系统的衰减时间[3]。近年来,已有不少学者将其用于对系统进行设计。本文继卡尔曼（Kalman）等在设计快速系统应用李雅普诺夫第二方法方面,给出一些回答。     

耶氏酵母菌POX5基因的敲除

对于耶氏酵母(Yarrowia lipolytica)中编码与γ–癸内酯合成相关的乙酰辅酶A氧化酶基因(POX1-POX5)中的POX5基因用Cre/loxP同源重组系统进行敲除。设计含有60个核苷酸与POX5基因的ORF两侧序列同源的长引物,以pUG6为模板构建带有Cre/loxP系统的敲除组件,之后转化耶氏酵母YL(Yarrowia lipolytica),通过PCR确定阳性克隆子。将质粒pSH65转入阳性克隆子,半乳糖诱导表达Cre酶以切除KanMX基因并经过PCR确认。最后在YPD培养基中连续传代培养丢失pSH65质粒,成功获得POX5缺陷型菌株。     

基于干涉环结构的调Q光纤激光器

从光纤干涉环中受激瑞利散射(SRS)和光纤中受激布里渊散射(SBS)共同作用调Q的原理出发,研究了光纤干涉环耦合比及环长对调Q光纤激光器输出激光特性的影响。分别采用耦合比为50∶50,80∶20,90∶10的光纤干涉环在不同环长下搭建掺Er3 调Q光纤激光器进行实验。实验结果表明,干涉环的耦合比和环长是影响输出激光特性的关键因素,耦合率(~10%)的干涉环适宜产生脉冲激光,具有高耦合比干涉环的光纤激光器只有连续激光输出;环长根据干涉环耦合率(~10%)在2 m附近调整可以获得理想脉冲激光输出,环长过短时产生输出激光的弛豫振荡,反之产生输出激光脉冲的分裂。采用耦合比为90∶10,环长为2 m的光纤干涉环时,在37 mW的抽运功率下获得脉宽7.2 ns,重复频率212.4 kHz,输出功率5.4 mW的脉冲激光,脉冲波形较好,峰值功率有~30%的波动。     

茶多酚提取及其在日用化学品中的应用进展

介绍了茶多酚的提取方法及其在日用化学品领域中的应用进展情况,主要包括茶多酚的提取方法及其在日用化学品中的功效和应用,总结了茶多酚提取各个方法的优缺点.     

深度学习在肺炎检测中的研究综述

针对专业影像医生每天因阅览大量胸片所导致的视觉疲劳,会在一定程度上影响医生的诊断,从而出现假阳率过高、 误诊漏诊等问题。 为了减少这类情况的出现, 近年来大量研究将深度学习技术应用于医学影像辅助诊断方面以减轻医生负担、 提高医院检测工作效率。本文对比了深度学习中几种常用的卷积神经网络模型, 并且总结了几个比较大型的肺炎公开数据集, 然后以肺炎检测为综述对象, 从传统方法和深度学习方法两个方面和分类、 目标检测两个角度, 详细分析了近年来国内外的研究现状、 取得成果以及所面临的问题,并给出相关建议。     

基于机器视觉的滚动接触疲劳失效在线检测

针对现有金属材料滚动接触疲劳试验存在的疲劳点检测精度和识别率不高、劳动强度大等问题,提出了一种基于机器视觉的试件表面疲劳点检测及判别方法,并设计了一套金属材料滚动接触疲劳失效在线检测系统。重点研究了高速、多油环境下试件表面的图像采集,成功提取了待检测目标区域,并采用全局阈值分割法、形状筛选等方法,实现了对试件表面不同类型、不同大小缺陷的精确、实时检测,以及对试件疲劳失效的准确评估。结果表明:该系统能够满足滚动接触疲劳失效的在线检测需求,对疲劳点失效的平均检测误差为4.9%,准确率达96.5%,且能够实现无人值守试验。     

华东电网 1997 年用电分析及 1998 年初步预测

阐述了华东电网近期的用电情况,由于近年产业结构的调整,气候的异常变化以及小水电、小火电对华东电网的影响,用电形势出现了新的变化,做好用电分析,可以为电力市场提供可靠的依据。