基于RFID的中国华侨历史博物馆藏品管理系统设计

阐述基于RFID技术的中国华侨历史博物馆藏品管理系统的设计及实现方法,详细描述了基于系列高频RFID技术在博物馆藏品管理中的应用。     

基于Hadoop的实验室数据管理系统的实现

构建基于Hadoop的实验室数据管理系统,实现了云计算带来的补偿与分析支持服务,解决了多种数据类型查询不便的问题,也对云计算在教育科研领域的应用进行了尝试性的探索,为将来大规模应用云服务奠定了可靠的基础。     

乙酸苏合香酯的合成

乙酸苏合香酯是一种重要的酯类香料。本文研究了由乙苯、氯气和乙苯、N-溴代丁二酰亚胺反应来制取α-卤代乙苯，进而合成乙酸苏合香酯的方法，并主要探讨了光氯化合成乙酸苏合香酯中间体α-氯乙苯的方法。     

基于相似函数与相似网络的可逆网络化简

提出了可逆函数的相似函数及可逆网络的相似网络,在此基础上构建了可逆网络化简方法。由可逆函数求出其所有的相似函数,对每个相似函数利用可逆逻辑综合算法生成可逆网络,再将其转换成对应的相似网络,并从中选取最优。该网络化简算法实现了生成三变量全部可逆函数和多变量可逆函数的可逆网络,与相关文献及Benchmark中的例题相比,构造可逆网络的门数较少,具有一定的优势。     

基于分形理论的短期电力负荷预测*

电力负荷预测是电力系统规划的重要组成部分,也是电力系统经济运行的基础,其对电力系统规划和运行都极其重要。具有精确的预测方法可以保证能源的节约,避免资源的浪费。同时也可以缓解电能短缺所造成的重大影响。论文为了实现更好的电力负荷预测方法,研究了分形理论在电力负荷上的应用。将分形拼贴定理和分形插值法应用到电力负荷预测之中。提出了分形理论电力负荷预测模型,得到了分形插值预测模型。为了证明分形插值法的有效性,论文将分形预测模型与传统的BP神经网络电力负荷预测模型相比较。最后通过仿真算例说明了论文提出的分形插值预测模型预测精度更高,预测相对误差较小。并且分形理论可以很好地应用在电力系统负荷预测中,预测效果要好于BP神经网络预测模型。     

基于 Hadoop 的电站数据中心云计算模型磁

针对云计算中的虚拟化、分布式存储与并行编程模型等问题,提出基于云计算的多电站计算平台的体系结构,实现电站数据中心的可靠存储与快速并行处理。详细讨论了传统的电站计算平台在数据存储和数据处理过程中的不足,设计了基于 Hadoop 的电站数据中心云计算平台,并利用 Hadoop 云计算平台对数据检索的效率进行实验比较分析。     

天基信息支援作战仿真用例设计

为解决天基信息支援作战仿真要素多,关系复杂,仿真实验成本高的问题,提出仿真用例设计的原则和过程,应用相关系数法对影响因素进行了筛选,提出了连续型因素的取值规则,基于元用例思想对仿真用例进行了分层优化,采用正交设计方法对仿真用例进行了规模优化;最后通过实例分析证明了该方法的可用性和有效性.     

Preparation of Narrow or Monodisperse Polymer Microspheres with Cyano Group by Distillation-Precipitation Polymerization

Summary Narrow- or monodisperse poly(divinylbenzene-co-acrylonitrile) (poly(DVB-co-AN)) microspheres with reactive cyano group were prepared by distillation-precipitation polymerization of divinylbenzene (DVB) and acrylonitrile (AN) in neat acetonitrile with 2,2′-azobis(isobutyronitrile) (AIBN) as initiator in the absence of any stabilizer or additive without stirring. The effects of the comonomer feed on the morphology and the size of poly(DVB-co-AN) microspheres were investigated. All the polymer microspheres were characterized with scanning electron microscopy and FT-IR spectra.     

污水处理中BP神经网络与Elman神经网络的预测比较

以活性污泥污水处理过程为背景,介绍并比较了BP神经网络与Elman神经网络对于污水处理输出化学需氧量(COD)的预测.实验结果表明,Elman神经网络训练时间要比BP神经网络训练时间长,但是Elman神经网络预测的精确度要比BP神经网络预测的精确度高,Elman神经网络能够更好的预测污水处理的进程.     

聚醚砜的磺化与热性能

以浓硫酸为溶剂 ,氯磺酸为磺化剂对聚醚砜 (PES)进行了磺化 ,制备了不同磺化度的磺化聚醚砜 (SPES)。探讨了反应的影响因素 ,分析了 SPES的热稳定性。结果表明 SPES的 Tg较 PES升高 ,随着磺化度的增加 ,SPES的降解温度降低。