Zn-Al系二元相图的研究

利用高温X射线衍射法（XRD）、示差扫描量热分析法（DSC）、热膨胀法（PRD）等方法重新测定Zn-Al二元体系相图。在XRD曲线图中β（ZnAl）相的存在，表明存在β（ZnAl）固溶单相区；DSC曲线图表明在274～279℃范围内存在共析相变反应；PRD曲线图表明在340℃不存在相变反应。综合XRD、DSC和PRD结果，绘制了部分Zn-Al二元体系相图，为高铝锌基合金的实际相变应用提供参考。     

喷射共沉积SiCp／6066A1复合材料的组织性能增强颗粒捕获机制

研究了喷射共沉积SiCp/6066Al基复合材料增强颗粒的捕获机制，以及复合材料在加工过程中组织、性能的变化。结果表明：喷射沉积过程中，平均粒度为10μm的SiCp颗粒基本上可以被6066铝合金完全捕获；复合材料平行挤压方向轧制的致密度和强度高于垂直挤压方向轧制的，平行轧向的强度高于垂直轧向的。     

醇解尾气技术改造

利用甲醇、甲酯、乙醛溶解于水，用水将醇解尾气中的甲醇、甲酯、乙醛吸收后再放空，吸收液送回收工序进行回收处理，这不仅可降低甲醇消耗，提高醋酸收率，而且避免了因排放尾气中有机物含量超标对大气环境造成的污染。     

H_5N_1亚型禽流感病毒血凝素基因的克隆及分子进化分析

目的　克隆H5N1 亚型禽流感病毒HA基因并进行分子进化分析。方法　应用RT PCR方法 ,以 2株H5N1 亚型禽流感病毒RNA为模板 ,扩增了HA全基因cDNA。将HAcDNA基因克隆于pUCm T载体 ,并对其进行了测序。结果　所克隆的HA基因全长为 1731bp ,共编码 5 6 8个氨基酸。将该毒株与其它 10株H5亚型禽流感病毒HA基因序列核苷酸及氨基酸进行比较 ,其核苷酸同源性在 80 5 %～ 99 2 %之间 ,氨基酸序列同源性在 89 4 %～98 6 %之间。高致病性毒株HA基因裂解位点存在多个碱性氨基酸插入。结论　为禽流感基因工程疫苗的研制奠定了基础 ,同时通过分子进化分析也揭示了各毒株间的亲缘关系。     

一种面向大规模URL过滤的多模式串匹配算法

对大量有害的URL进行过滤,是目前网络安全应用系统中所亟需的关键技术.使用经典的串匹配算法检测庞大的URL规则集,需要消耗大量的计算资源和存储资源,性能十分低下.该文设计了一种适合于大规模URL过滤的多模式串匹配算法——SOGOPT.该算法在经典的SOG算法基础上,针对URL规则的特点,提出了最优窗口选择、模式串分组规约这两种优化技术,大幅度提高了SOG算法的匹配速度,在大规模URL规则集上效果尤其显著.该文设计的算法非常适合于大规模(100万级)URL实时在线匹配的应用环境.     

基于离散Fréchet距离和SVM的短期负荷预测

针对支持向量机在电力系统短期负荷预测中,预测模型的精度易受训练样本数据的影响,且训练时间长的问题,本文提出1种基于离散Frechet距离和支持向量机相结合的预测方法,通过建立离散曲线相似性的数学模型,找出与基准日负荷曲线形状相似的历史日负荷曲线,以相似日的负荷数据及相应的气温、星期类型等影响因素作为训练样本对支持向量机进行训练,有效地减少了训练数据量,使得训练样本更具针对性。采用East-SlovakiaPowerDistributionCompany提供的负荷数据对提出的模型进行验证,并与标准支持向量机的预测结果对比,本文的方法能够科学合理地选取相似日,提高了支持向量机短期负荷预测的精度。     

基于多元混合时序分析及灰色理论的水华藻类生长阶段多因素预测方法

在水华防治工作中,水华预测一直都是1个难点,由于藻类水华整个生成过程各阶段的变化机理不尽相同,现有预测方法采用某1个模型对水华生成的全过程进行建模预测并不合理。因此本文针对水华生成过程中持续时间最长且变化规律明显的藻类生长阶段,采用多元时序分析技术,通过对藻类生长阶段中的多特征因素时序建模分析,以影响和表征藻类生长的特征因素作为模型输入和输出,考虑藻类生长阶段的趋势性、周期性、随机性变化规律,建立多元混合时序模型,并结合灰色理论思想,改进模型预测算法,从而提出基于多元混合时序分析及灰色理论的水华藻类生长阶段多因素预测方法,以实现对包含影响因素在内的特征因素变化特性的全面描述和预测以及对模型预测精度的进一步提高。采用本文方法及传统方法分别对江苏太湖水华特征因素监测数据进行建模预测,结果表明,基于本文方法的水华特征因素预测结果与实测结果更相符、预测平均误差绝对值更小。     

基于Bagging集成学习的水华预测方法研究

随着经济社会的高速发展和工业化建设程度不断提高,水环境问题已经严重影响甚至威胁了人类的健康。近年来,国家大力推行水环境的预测预警,许多专家学者利用人工神经网络等智能方法在富营养化评价及水华预测中得到了较为广泛的运用,也取得了一定成效。然而,人工神经网络的性能受到样本训练算法等方面的影响,在选取合适的神经网络模型、算法以及设置参数麻烦、耗时。随着问题复杂程度的增加,单个网络的隐层节点数将增加很多,训练时间将大大增加,从而造成训练困难。且由于训练过度或不够,往往导致泛化能力较差。为解决此问题,本文在对湖库水华形成机理深入分析的基础上,建立了BP网络的水华预测模型,并利用Bootstrap采样技术获取不同的数据集,分别训练多个BP网络,最终将多个网络进行集成用于建立太湖流域水华预测模型。通过基于Bagging算法的集成学习,可以对样本包含的信息进行充分挖掘,更全面的刻画因素之间的相互联系和变化规律。实验表明基于Bagging算法的BP网络集成模型预测结果与单个BP网络模型预测结果对比,具有较高的预测能力,从而获得了相对理想的预测效果。     

乳山硫铁矿破碎工艺的改进

原矿含泥量大造成设备的堵塞。根据现场生产实际改用粉碎后的矿粒直接给入扇形孔条筛，筛下可调刮板使细粒均匀分布在皮带下面，粗粒复盖其上。物料到达皮带首轮处，使其呈抛掷状态，然后利用分离挡板除去细粒。首轮的直径和转速是按粒度分离的决定因素。分离细粒级后使中碎机生产能力增大，降低能耗，减少磨损，提高了设备运转率。     

引进设备与技术的价格确定

探讨了引进设备与技术的价格计算方法，对当前尚未明确的取费基数及计算公式进行了确认，对国外运输费、国外运输保险费、关税等从属费用的计取进行了规范。