离子液体在多相转移催化有机合成中的应用

总结了离子液体在多相转移催化有机合成中的应用,包括液/液两相反应、液/固两相反应、气/液两相反应以及气/液/液、固/液/固、液/液/液三相反应等.反应中离子液体不仅可以起到传统意义上的相转移催化的作用,而且由于其独特的结构和性质,还可以实现包括提高反应活性和选择性、简化产物分离、固定化催化剂、提高催化剂活性、实现某些气体参与的反应等功能.     

Effect of Microstructure on the Tribological and Mechanical Properties of CuO-Doped 3Y-TZP Ceramics

Dense 8 mol% CuO-doped 3Y-TZP ceramics were prepared by pressureless sintering for 8 h at 1500° and 1550°C, respectively. Transmission electron spectroscopy revealed that the ceramic sintered at 1500°C exhibits grain boundaries free of any amorphous phase, while crystalline copper-oxide grains were found in the zirconia matrix, whereas the sample sintered at 1550°C contains a Cu-rich amorphous grain boundary layer. The tribological behavior of these materials was tested under dry-sliding conditions using a pin-on-disk tribometer. The material sintered at 1500°C showed self-lubrication resulting in a low coefficient of friction ( f ) of 0.2–0.3 and a low specific wear rate ( k ) ≪ 10⁻⁶ mm³·(N·m)⁻¹. In contrast, the material sintered at 1550°C showed poor tribological behavior ( f =0.8–0.9; k ≫ 10⁻⁶ mm³·(N·m)⁻¹ under the same conditions. The difference in the tribological behavior of these two materials was interpreted on the basis of mechanical properties and microstructural characteristics.     

发电系统短期可靠性评估的等效机组法

本文提出了等效机组的概念,有效地解决了发电系统短期可靠性评估中的“状态爆炸”难题该方法不仅提高了短期可靠性评估的速度和精度,而且极大地压缩了计算存贮量,使发电系统短期可靠性评估更趋于实用化.通过对示例发电系统进行短期可靠性评估,其结果证明了该方法的正确性和有效性.     

基于信任评估模型的物联网节点篡改共识仿真

传统物联网节点篡改识别方法存在节点属性权重不明确问题,无法获取主体节点信任度,导致节点篡改识别效率偏低.提出基于信任评估模型的物联网节点的篡改共识方法.根据节点各类属性构建信任模型,获得主体节点与邻近节点的属性值.利用决策层次分析法计算节点属性权重,得到当前节点集合基础信任度.融合节点交互时间触发与周期性,将其作为信任结果输入,设定信任评测节点为评测阈值,据此建立主体节点与信任评估节点的信任关联,通过对比节点间相似度,完成物联网节点篡改共识.仿真结果证明,所提方法能够高效地识别篡改节点,且不会对节点间的交互性造成影响.实验结果验证了所提方法的应用有效性,为物联网相关研究提供理论支撑.     

基于CSI信号的被动式室内指纹定位算法研究

基于信道状态信息(CSI)的定位技术在室内场景应用中被广泛关注,为了提高WiFi信号多径效应对接收信号强度指示的室内定位精度和稳定性,提出一种基于CSI信号的被动式室内指纹定位算法。该算法在离线阶段将定位场所划分为同等大小的区域块,在各连接点位置使用方差补偿的自适应卡尔曼滤波（Kalman）算法对原始数据进行滤波。再对滤波后的数据使用二分K均值聚类（K-means）算法进行分类,将处理得到的CSI幅值和相位信息共同作为指纹;在线阶段根据待测点采集的实时数据与指纹库进行匹配识别,被定位对象无需携带任何设备。仿真实验与实地实验表明,该算法利用信道状态信息中的子载波特征进行定位,能够有效减轻信号接收端的多径衰减影响,定位精度有明显提高。      

一种结合自注意和多尺度生成对抗网络的图像去雨方法

为去除雨天拍摄照片上的雨滴,针对被雨滴所覆盖区域未知,雨滴区域中大多数背景信息已经丢失,以及需要提升图像清晰度和对全局信息关注度的问题,在生成对抗网络中生成网络的自动编码器结构中添加自注意层,并在判别网络中引入多尺度判别器。通过注意力分布图的引导,自注意层的优化和多尺度判别器的评估,生成网络在关注雨滴区域的前提下进一步关注全局信息,多尺度判别器可由粗到细更好地判别雨滴图像与清晰图像之间的差距。实验完成了所提方法与其他方法的对比,以及自对比,并用峰值信噪比和结构相似性进行评估,结果表明了所提方法的有效性,其质量和指标数值均高于其他方法。     

基于动态获取资源配置信息的电力通信资源管理系统研究

由于电力通信过程中部分信息资源具有动态性特征,无法精准捕获有效数据,导致资源管理系统无法及时录入数据,为此设计了一种支持动态获取资源配置信息的电力通信资源管理系统.首先根据电力通信资源管理系统的特征构建逻辑拓扑结构模型,引入CORBA技术以及SOCKET套接字技术,构建管理系统的信息转发模型及信息传播状态函数,进行有关资源的自动更新,实现信息的动态获取,最后根据映射关系进行是自适应匹配,获取合理数据来源,绘制机架图,完成电力通信资源管理系统的设计.经实验分析可知,本研究所提设计系统在录入动态信息或数据时,具有较高的录入准确性,并有效降低所需时长.     

基于微分方程数值分析的机械臂运动参数挖掘模型

在目前的运动参数挖掘模型中,通常采用差异化运动原理对运动过程进行分析,缺乏实际的公式支持,在进行参数挖掘时影响性能。因此,提出基于微分方程数值分析的机械臂运动参数挖掘模型研究。首先利用微分方程数值分析的方式来对机械臂的运动过程进行模拟,列举出其中的动态特性参数。依据动态特征参数,利用神经元网络对其中的运动参数属性进行特征提取。获得运动特征后,使用贝叶斯原理进行深入的运动参数挖掘。为了验证设计的运动参数模型性能,设计仿真实验,设定模拟机械臂,并使用设计模型与文献[3]、文献[5]、文献[13]中的参数挖掘模型进行运动参数挖掘,并对比性能的优劣性。实验结果证明,设计的运动参数挖掘模型具有较高的运算速度、实时性以及准确率,证明设计的运动参数挖掘模型具有较高的性能,满足设计初衷。     

基于跨语言神经主题模型的汉越新闻话题发现方法

针对汉越跨语言新闻话题发现任务中汉越平行语料稀缺,训练高质量的双语词嵌入较为困难,而且新闻文本一般较长导致双语词嵌入的方法难以很好地表征文本的问题,提出一种基于跨语言神经主题模型（CL-NTM）的汉越新闻话题发现方法,利用新闻的主题信息对新闻文本进行表征,将双语语义对齐转化为双语主题对齐任务。首先,针对汉语和越南语分别训练基于变分自编码器的神经主题模型,从而得到单语的主题抽象表征;然后,利用小规模的平行语料将双语主题映射到同一语义空间;最后,使用K-means方法对双语主题表征进行聚类,从而发现新闻事件簇的话题。实验结果表明,所提方法相较于面向中英文的隐狄利克雷分配主题改进模型（ICE-LDA）在Macro-F1值与主题一致性上分别提升了4个百分点与7个百分点,可见所提方法可有效提升新闻话题的聚类效果与话题可解释性。     

基于SOFM和BP短期负荷预测方法

基于以自组织特征映射神经网络(Self-organizing feature map,SOFM)先聚类、神经网络再预测的模型以往多用在对疾病、天气方面的预测,由此提出了一种以SOFM与误差反向传播算法的神经网络(Back Propagation,BP)相组合应用为基本原理的短期电力负荷预测的组合模型。该模型主要基于SOFM网络的主要特性聚类,预先将训练样本集采取聚类分析,对其分为具有相似数据的若干子类,再根据每一子类构造一个BP网络模型。利用内蒙古自治区某市的实际日平均负荷数据进行仿真,证明了本文方法的有效性。