基于Markov方法的多阶段任务系统可靠性分析综述

基于Markov方法的PMS任务可靠性建模方法大致可以分为统一建模、分阶段建模、层次化建模以及模块化建模,介绍了各种建模方法的主要思路及优缺点;同时,分析总结了基于Markov的任务可靠性模型求解方法,并指出大规模PMS的Markov可靠性建模与分析方法是下一步需要研究解决的问题。     

基于波束聚焦的外辐射源雷达干扰抑制技术研究

在利用非合作照射源的外辐射源雷达系统中,直达波及其形成的多径杂波干扰对雷达系统性能有非常严重的影响。通常采用的时域自适应滤波方法是:根据一定最优准则利用参考信号构建多径信道模型,对回波信号中的干扰进行对消。然而,当天线扫描监视区域时,在积累时间内干扰信道发生变化,导致自适应对消器输出不再收敛,降低了干扰抑制能力。本文提出通过对各阵元信号加权补偿,使波束形成等效于聚焦的效果,在积累时间内维持信道特性,改善自适应对消器在雷达扫描状态下的性能。仿真和外场采集数据试验表明,该方法提升了外辐射源雷达时域自适应对消器在天线转动状态下的干扰抑制能力。     

基于PSpice的电路故障注入仿真分析方法研究

研究了一种利用EDA软件来进行电路故障注入仿真分析的方法,对故障检测率进行了估算.以某型导弹的舵机控制电路为例,进行了验证.结果表明,该方法对提高系统的测试性有一定的实用价值.     

烷基蒽醌生产过程中废酸处理及利用

烷基蒽醌生产中的废酸用Fenton试剂进行净化,再利用净化后废酸制备硫酸铝。研究结果表明:废酸在70℃经Fenton试剂氧化处理6 h后,其化学需氧量(COD去除率可达91%再利用絮凝剂去除铁离子,制备的硫酸铝产品符合行标HG/T 2225—2001的要求。     

螯合剂铁螯合值测定方法比较

采用络合滴定法、Fe(OH)_3沉淀法和碘量法等3种方法测定螯合剂EDTA的铁螯合值,并对测试结果和操作过程进行比较。结果表明,络合滴定法相对标准偏差最小,精度最高,操作简单、方便,且不受放置时间、溶液本身颜色的影响。故测定螯合剂铁螯合值时选用此法为宜。     

螯合剂铁螯合值测定方法简介及评价

介绍了目前常用螯合剂铁螯合值测定方法[络合滴定法、Fe(OH)3沉淀法、碘量法]及原理;采用这3种方法测定乙二胺四乙酸二钠(EDTA-2Na)铁螯合值,并对测定结果与理论值进行比较.结果表明:络合滴定法精密度及准确度均最高,操作简便,不受放置时间、溶液颜色的影响,且测定结果与理论值相符.Fe(OH)3沉淀法和碘量法误差大、准确度低,测定结果随样品质量变化而变化.因此,络合滴定法是测定螯合剂铁螯合值的最适宜方法.     

还原法与离子液体溶解法制备羊毛角蛋白膜

为提高羊毛角蛋白的提取率和应用性能,采用离子液体和羊毛预处理-还原C法2种途径溶解羊毛,并且通过不同方法获得再生羊毛角蛋白膜,对比了2种方法得到的再生角蛋白的性能和溶解率。研究发现利用改进的还原C法提取角蛋白,羊毛溶解率超过86%。再生角蛋白膜的红外测试结果表明,离子液体溶解再生羊毛角蛋白膜分子的部分二硫键被氧化而断裂;X射线衍射测试结果表明,离子液体溶解法所获取的再生羊毛角蛋白膜分子构象由α-螺旋结构转变成β-折叠结构,而改进的还原C法再生羊毛角蛋白膜保留了部分α-螺旋结构。     

中文命名实体识别研究综述

命名实体识别（named entity recognition,NER）是自然语言处理中最基本的任务之一，其主要内容是识别自然语言文本中具有特定意义的实体类型和边界。然而，中文命名实体识别（Chinese named entity recognition,CNER）的数据样本存在词边界模糊、语义多样化、形态特征模糊以及中文语料库内容较少等问题，导致中文命名实体识别性能难以大幅提升。介绍了CNER的数据集、标注方案和评价指标。按照CNER的研究进程，将CNER方法分为基于规则的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法三类，并对近五年来基于深度学习的CNER主要模型进行总结。探讨CNER的研究趋势，为新方法的提出和未来研究方向提供一定参考。