空间质子探测仪器定标的10 MeV质子束源需求分析

分析了国内空间质子探测现状及其向着宽量程、高精度的发展趋势,并对比分析了国内外空间粒子探测仪器地面质子束源。依据空间质子能谱范围,从技术指标和业务运行角度,给出了空间质子探测仪器定标束流的加速器类型、离子源类型及束流输运和总体布局等方面需求。     

低觉醒脑电识别与唤醒的可穿戴系统研究

为智能化地识别警戒作业人员出现的低觉醒、注意力下降的生理状态，本文介绍了一种基于FPGA和脑电信号处理的低觉醒状态检测与唤醒系统，系统通过传感器从大脑头皮采集脑电信号，转换为数字信号，经傅里叶变换获取了脑电信号的θ相对能量、α相对能量、重心频率、谱熵等4个特征量，由4个特征量表征低觉醒状态并运用支持向量机对低警戒状态进行识别，当识别出低觉醒状态时采用声音报警模块发出声音，唤醒警戒作业人员。设计系统能够较好地识别出低觉醒状态，识别率达90.8%，可为提高警戒作业工作绩效提供一种可穿戴的智能装备。     

碳基采暖电热材料研究进展

近几年,由于节能与环保的需求,电取暖的方式得到大力的推广,电热材料的研究与应用受到人们广泛的重视。非金属碳基电热材料是新型的节能型电热采暖材料,本文重点对影响非金属碳基电热材料中的炭黑基电热材料、碳纤维基电热材料、碳晶电热材料电热性能的因素及相关应用进行了综述。     

浅析火力发电厂汽水系统中内径管与外径管的设计选择

按照管道加工工艺的不同,管道可分为内径控制管和外径控制管。通过热轧工艺生产的外径控制无缝钢管,可满足火力发电厂汽水系统中绝大部分管道的使用要求。对于超(超)临界机组的主蒸汽和高温再热蒸汽管道采用的P91/P92材质的大口径厚壁无缝钢管,由于对材料性能和加工工艺有特殊要求,因此宜采用内径控制管。     

新工科理念下“扩频通信技术与应用” 课程教学实践

本文以“扩频通信技术与应用”课程为例，探讨新工科理念下工程学科实践教学改革，具体措施包括：开展虚拟仿真实验，充分发挥双师型教师的主观能动性，开展MATLAB仿真训练、工程技术实训及相关的创新创业训练，结合企业实习以及开展国际交流合作等。     

水文序列相依变异识别的RIC定阶准则——以自回归模型为例

水文过程相依性是水文变异的主要表现形式之一,应用自回归模型对其进行拟合时合理确定模型阶数是一个难点问题。本文在分析AIC和BIC准则的基础上,提出了一种以原序列与其相依成分的相关系数作为拟合度指标,同时借用信息熵形式的函数式,作为模型不确定性度量指标的自回归模型定阶准则(简称RIC准则)。以AR(1)、AR(2)、AR(3)和AR(4)模型为例进行统计试验,将不同序列长度下该准则的定阶准确率与其他定阶准则进行比较,试验结果表明,RIC准则对于上述模型均具有较好的适应性,且定阶准确率远高于AIC准则,其中对于前三阶模型RIC准则优于BIC准则,但四阶模型略低于BIC准则。RIC准则的优势是可以同时满足模型定阶、相依程度分级与模型检验的需求,将其应用于实测水文序列分析,结果显示,该准则能较准确地识别自回归模型的阶数,且符合提出的"相依有变异而残差无变异的最小阶数"的检验标准。     

面源红外诱饵对抗红外制导导弹干扰策略研究

面源红外诱饵使用的过程中,合理有效的干扰策略是干扰红外制导导弹的关键,针对这一问题,通过理论分析与仿真模拟相结合得到面源红外诱饵对抗红外制导导弹的干扰策略。首先以红外成像制导导弹为例,介绍红外制导导弹的仿真模型,然后将攻击过程分为锁定前与锁定后,以命中率为评价指标,得到两个阶段下的最佳干扰策略,包括诱饵的最佳释放时机、释放间隔以及载机应采取的机动动作等。     

脱硫活性焦水洗再生过程实验研究

对5种活性焦水洗再生前后的脱硫性能进行实验研究，通过比表面积（BET）、X射线光电子能谱（XPS）方法表征水洗再生工艺对活性焦孔隙结构和表面化学性质的影响，揭示影响活性焦水洗再生性能的关键因素。结果表明:活性焦脱硫硫容的大小和水洗再生率的高低没有直接关系；微孔比表面积较大的活性焦脱硫性能较好，中大孔孔容较大的活性焦水洗再生率较高，同时具备较大的微孔比表面积和中大孔孔容结构的活性焦适宜水洗再生工艺；活性焦表面极性含氧官能团含量越高水洗再生效果越好；活性焦AC5经过6次水洗再生循环，微孔中的硫酸经过多次累积后可以被水洗出，稳定再生率保持在45%~50%，最适用于活性焦水洗再生工艺。     

一种基于Spark的不确定数据集频繁模式挖掘算法

如何在海量不确定数据集中提高频繁模式挖掘性能是目前研究的热点.传统算法大多是以期望、概率或者权重等单一指标为数据项集支持度，在大数据背景下，同时考虑概率和权重支持度的算法难以兼顾其执行效率.为此，本文提出一种基于Spark的不确定数据集频繁模式挖掘算法（UWEFP），首先，为了同时兼顾数据项的概率和权重，计算一项集的最大概率权重值并进行剪枝；然后，为了减少对数据集的多次扫描，结合Spark框架的优点，设计了一种具有FP-tree特征的新颖的UWEFP-tree结构进行模式树的构建及挖掘；最后在Spark环境下，以UCI数据集进行实验验证.实验结果表明本文的方法在保证挖掘结果的同时，提高了效率.