基于改进粒子群优化算法的BP神经网络在大坝变形分析中的应用

BP神经网络以其对非线性系统的强大映射能力而被广泛应用于模糊性、随机性强的大坝变形预测分析中。传统的BP神经网络由于初始权值和阈值的随机性,容易导致网络在训练过程中极易陷入局部最小值,同时存在网络收敛速度慢等缺点。针对传统算法的不足,采用改进的粒子群算法(IPSO)对BP网络的初始权值和阈值给予优化,建立大坝变形预测的IPSO-BP模型,并与PSO-BP网络模型进行对比。结果表明,改进的IPSO-BP模型具有收敛速度更快、预测精度更高的优点。该方法可供大坝安全监测和预警分析参考。     

DXF文件中标题栏及明细表信息获取方法

电力系统企业中大量使用AutoCAD制作的工程图纸,企业实施信息管理系统或ERP系统的过程要求从这些图纸中直接获得其中的物料信息和图纸的一些基本信息。针对这种应用需求简要地分析了DXF文件的格式,然后根据明细表和标题栏的各自不同的特性生成读取信息的方法,该方法可快速地从大量图纸中批量地读取信息,这些信息可以直接为信息管理系统或ERP系统所使用。     

S-苄基-L-半胱氨酸的合成

由溴化苄和L-半胱氨酸直接合成S-苄基-L-半胱氨酸,通过正交试验及统计分析,检验了各影响因子的显著性,确定了最佳工艺条件为：反应时间2.5h,反应温度45℃,原料配比n（溴化苄）：n（L-半胱氨酸）=1：1.在此条件下反应,摩尔产率可达到95%.     

反相微乳液法制备高溶度ZrO2陶瓷墨水(Ⅰ)

尝试采用新颖的反相微乳液法制备陶瓷墨水，为了获得高溶度陶瓷墨水，对反相微乳液体系优选进行研究，着重就Triton x-100/醇／烷／水体系，采用目测法，分光光度法，电导率法和离心分离法，分别考察了不同醇，烷配伍时体系的稳定性和相关物理性质，根据这些性质是否突变以确定体系是否发生相变，给出了体系拟三元相图。实验表明，在20℃时Triton x-100／正己醇／环己烷／水反相微乳液体系表现优异，当Triton x-100与正醇的质量比为3：2时达到最大范围的反相微乳液区，最大溶水量时的最佳组成为Triton x-100:正己醇：环己烷：水＝19．1％：12．8％：23．7％：44．4％（质量比）。     

三聚氰胺的改性及其应用

综述了三聚氰胺对脲醛树脂、酚醛树脂的改性以及改性三聚氰胺在涂料、板材等方面的应用。三聚氰胺可以和其它聚合物发生聚合反应,形成立体网状结构,提高聚合物的强度、韧性、阻燃性等。三聚氰胺可作为改性剂对许多聚合物进行改性,以提高其性能。     

新型光化学反应器及二氧化碳光解反应研究

研究设计了可产生波长小于200 nm真空紫外光的光化学反应器,首次利用该波段的光在该反应器中进行了CO2光解反应的研究。用氮气为发光介质对其进行光强标定,实验表明主要产生120、149、174 nm波长的光(N原子谱线);实验条件下CO2光解后生成产物CO,结果表明光源电流一定时产生CO的量与光源工作气体的压力有关,在CO2和N2反应物系中,光源内发光介质N2的压力在2 500 Pa左右时CO的产率最大,而在该反应物系中加入甲烷后,CO的产率明显增大。     

FP石膏在硫化轮胎模具上的应用

主要阐述FP石膏材料、制芯工艺过程及烘干工艺，阐述了应用硅橡胶母模复制石膏芯表面光洁度高，尺寸精度较好，硫化轮胎的铸造成品率达99％以上。     

渗透汽化汽油脱硫技术研究进展

随着环保法规的日益严格,世界各国对清洁汽油中硫含量做出了严格的规定,汽油的低硫化甚至无硫化已成为一种必然趋势,汽油的深度脱硫技术已成为各石油公司和相关研究者的研究热点。渗透汽化是一种新型高效的膜分离技术,其在汽油深度脱硫技术方面具有独特优势。介绍了渗透汽化汽油脱硫技术的基本原理、工艺特点及国内外有关研究进展情况。     

Leave-one-out cross-validation-based model selection for multi-input multi-output support vector machine

As an effective approach for multi-input multi-output regression estimation problems, a multi-dimensional support vector regression (SVR), named M-SVR, is generally capable of obtaining better predictions than applying a conventional support vector machine (SVM) independently for each output dimension. However, although there are many generalization error bounds for conventional SVMs, all of them cannot be directly applied to M-SVR. In this paper, a new leave-one-out (LOO) error estimate for M-SVR is derived firstly through a virtual LOO cross-validation procedure. This LOO error estimate can be straightway calculated once a training process ended with less computational complexity than traditional LOO method. Based on this LOO estimate, a new model selection methods for M-SVR based on multi-objective optimization strategy is further proposed in this paper. Experiments on toy noisy function regression and practical engineering data set, that is, dynamic load identification on cylinder vibration system, are both conducted, demonstrating comparable results of the proposed method in terms of generalization performance and computational cost.     

用稀疏相似性度量求解压缩传感矩阵

提出一种用稀疏相似性度量求解压缩传感矩阵的方法,并将其应用在图像重建和识别领域中.首先构造一种稀疏相似性度量,然后将其嵌入到传感矩阵的模糊代价函数中,最终传感矩阵的原子更新按照模糊方式进行计算.用该方法优化后的观测矩阵与字典矩阵之间保持了低相干性,并且样本的稀疏信号在相同重构条件下具备了更优的测量数目和质量.在ORL和FERET人脸数据库及91幅自然图像库上的实验结果验证了该算法的有效性.