基于蚁群粒子群混合算法与LS-SVM瓦斯涌出量预测

为有效预防瓦斯灾害,以预测矿井瓦斯涌出量为研究目的,提出经改进的蚁群（ACO）粒子群（PSO）混合算法优化的最小二乘支持向量机（LS-SVM）,并用其预测非线性动态瓦斯涌出量。算法通过对LS-SVM的正则化参数C和高斯核参数σ进行寻优,建立了基于蚁群粒子群混合算法优化的瓦斯涌出量预测模型,并根据赵各庄矿矿井监测到的各项历史数据进行实例分析。实验结果表明：该预测模型预测的最大相对误差为1.05%,最小相对误差为0.28%,平均相对误差为0.75%。较其他预测模型拥有更强的泛化能力和更高的预测精度。     

基于支持向量数据描述的风险厌恶型企业财务危机预警研究

针对现有企业财务危机预警模型没有考虑模型出现错误时给企业带来的损失问题,从风险厌恶型企业管理者使用危机预警模型的角度出发,提出一种新的基于支持向量数据描述的风险厌恶型企业财务危机预警模型,理论分析与实证研究表明,该预警模型能够明显减少第二类财务危机预警模型错误。     

叔碳酸酯衍生物在涂料中的应用

综述了叔碳酸缩水甘油酯和叔碳酸乙烯酯的特性及其在涂料中的应用     

量子粒子群优化算法的控制参数分析

针对现有的量子粒子群优化算法（ QPSO）中收缩扩张系数α取固定值或线性变化时,不能很好地适应复杂的多维非线性优化搜索问题,提出了两种参数α控制策略：基于Logistic函数的动态非线性递减策略和自适应参数调整策略。在第一种策略中引入S型函数来描述α值在进化过程中的动态变化特性,第二种策略中引入反馈调节方式来控制α值的变化。几个典型函数的实验测试结果表明,两种改进后的参数调整策略对于复杂优化问题在收敛速度和平均最优值上都有所改善,明显优于取固定值或线性变化策略。     

基于物联网的远程实验室系统架构设计

介绍了基于物联网技术的远程操作应用系统的设计方法。该系统由虚拟化系统与计算机控制仪器组成,可提供远程仪器使用服务。采用该系统能降低试验成本,使实验室中的仪器通过互联网获得广泛利用,并通过小规模平台建设来验证关键技术环节的可行性。     

基于FPGA的MAC层地址表设计与仿真

为解决高速以太网链路接口中软件方式实现的MAC层地址表机制在处理效率上受到制约的问题,提出了一种基于FPGA(现场可编程门阵列)硬件电路方式实现以太网交换机中MAC地址表的查找,学习和老化.该方法采用hashing算法建立地址表项索引值与MAC地址之间的对应关系,完成满足平均时间复杂度为O(1)的地址查找.由于实际交换机中地址表容量有限,地址学习只能是MAC地址的子集,通过优化hashing函数降低地址冲突发生的概率以及设计一种地址老化机制提高地址表查找能力.仿真结果表明,地址表机制采用硬件电路方式实现比软件方式处理效率更高.     

海上动目标打击中的人工智能辅助决策

在海上动目标精确打击决策中,针对从发现、识别目标到摧毁目标的延迟时间长,缺乏最佳打击点决策依据的问题,在分析海上动目标的航行特点的基础上,对卡尔曼滤波算法进行了适应性改进,实时预测和修正海上动目标的位置和速度的联合概率分布;结合对延迟时间、杀伤效能等要素的分析,对计算结果进行人性化抽象,为决策者提供可靠的人工智能辅助决策依据.     

Ti/Ag及Ag薄膜的应力状态及其对摩擦学性能的影响

制备了具有不同应力状态的Ti/Ag双层薄膜及Ag单层膜。考察了两类薄膜的内应力状态及其对薄膜摩擦学性能的影响。试验结果表明：薄膜的应力状态对其摩擦学性能可产生明显影响。Ti/Ag双层薄膜的应力变化及其对摩擦学性能的影响比单层膜更为复杂，可以通过控制Ti中间层的膜厚来得到有利于提高薄膜摩擦学性能的应力状态。     

影响大型柱塞泵使用寿命的因素及在线监控检测的实施

针对鞍钢1700、1780、2150等生产线上使用的高压、大流量进口液压柱塞泵缺少技术资料问题,从泵的磨损、液压介质和轴承等方面对泵的寿命进行了分析。阐述了进口泵的在线监控技术和检测方法以及建立监控和检测维修制度的重要性。     

用射频PCVD法沉积Si-B-N复合薄膜

使用工业射频等离子体化学气相沉积（RF－PCVD）设备，通过控制合理的工艺参数，在不同的基体负偏压下，分别制备出了Si-B-N非晶以及含有h-BN,c-BN显著结晶相的Si-B-N复合薄膜。提出了这两种不同晶形薄膜的形成模型。