乌苏里江流域TRMM降水数据精度评价与修正

将地面站点观测的降水数据作为基准降水数据,评估汛期热带降雨观测计划(TRMM)降水产品3B42研究型数据(V7)与实时降水数据(RT)的日以及月尺度数据在黑龙江省乌苏里江流域的时空精度。结果表明:在时间尺度上,TRMM 3B42V7与3B42RT的日降水数据与站点降水数据相比,均系统性偏小,且相关性不是很好;相对而言,3B42RT与站点数据的偏差程度较小,相关性较好;月尺度数据与日尺度数据相比,月数据精度均有很大提高,且2种产品数据精度相差不大;在空间尺度上,TRMM 3B42V7和3B42RT都能较好地展现乌苏里江流域降水的空间分布特征。针对评估结果,使用加法和乘法模型对TRMM 3B42V7和3B42RT的月降水数据进行修正。修正后,2种TRMM卫星降水产品的月降水数据精度均有提高,并且加法模型修正效果更好。因此,可选取加法模型修正后的3B42RT月尺度降水数据用于汛期乌苏里江流域的相关水文研究。     

反应型纳米碳酸钙补强NR的研究

采用具有反应性的改性剂,在纳米碳酸钙水悬浮液中进行改性,制备一种新型改性纳米碳酸钙（简称M-CaCO3）及其与NR的复合材料,对改性前后纳米碳酸钙的结构和形态进行分析,并对NR/纳米碳酸钙复合材料的结构和性能进行研究.结果表明,与未改性纳米碳酸钙相比,改性纳米碳酸钙的透过率下降,在正己烷中的分散性明显提高;NR/M-CaCO3复合材料具有良好的界面相容性和耐热分解性能、较高的交联密度以及优良的综合物理性能和耐老化性能,M-CaCO3的最佳用量为8份.     

SMAS/AM/淀粉抗温接枝共聚物的研究

研究了甲基丙烯磺酸钠(SMAS)、丙烯酰胺(AM)与淀粉接枝共聚物的合成方法，接枝反应的影响因素和热稳定性。实验结果表明，该接枝反应基本符合自由基反应的一般规律，并且其聚合产物具有明显的抗高温能力。     

苯胺在聚醋酸乙烯酯中的聚合研究

以过硫酸铵为氧化剂,十二烷基苯磺酸为掺杂剂,将苯胺在聚醋酸乙烯酯(PVAc)基质中进行原位氧化聚合,制备导电聚苯胺PAn/PVAc复合材料,采用溶液浇铸法制成可溶性导电复合膜,电导率达10-2s/cm。考察了反应条件对复合膜电导率的影响,并进行了环境稳定性测试,用红外光谱进行了复合膜的结构表征,用扫描电镜对复合膜的表面形态进行了观察。     

新型GeSe2-Ga2Se3-KI系统硫卤玻璃形成的研究

开发了有高含量碱金属离子的新型硫化物玻璃.合成了GeSe2-Ga2Se3-KI系统的玻璃样品.研究了该系统的玻璃形成区并用孤对电子理论进行了解释.讨论了Ga2Se3和KI对玻璃形成能力的影响.给出了该系统玻璃的密度、特性温度、Raman和可见一红外光谱等.实验结果表明:该系统具有较广的玻璃形成区,某些组成,如摩尔组成为50 GeSe2 25Ga2Se3 25KI的样品具有良好的热学和光学性质,其表征热稳定性的特征温度差大于120K,玻璃透光范围从590nm到14.2μm.     

耐深海压力容器的密封

用胶粘剂对耐深海压力容器进行密封，对各种浇注型密封胶配合不同的结构形式进行了一系列的试验，结果表明：用聚硫改性的环氧树脂密封胶能获得较好的密封效果，可达到耐40MPa水压密封。     

粗集理论及其在旋转机械故障诊断中的应用 (二)旋转机械故障诊断知识库的形成

旋转机械故障诊断知识库形成的主要环节是信号的采集和信号的分析、整理 ;在所有的机械故障信号中 ,振动诊断技术是故障诊断的常用手段 ,对振动信号实现连续、在线诊断的最重要的数学工具是快速傅里叶变换(FFT)和小波理论。通过对实验的观察 ,建立转子故障特征向量和故障类型之间对应关系的数据库 ,为基于粗集理论故障诊断的决策表的形成提供了原始的知识库     

分布式多输入系统的自律鲁棒自适应分散控制

为了实现一类分布式多输入系统的分散鲁棒自适应控制, 基于状态扩张和反演干扰抑制控制, 提出一种自律鲁棒自适应分散控制的新方法. 结合直接反馈线性化和最优控制, 给出了自律最优鲁棒自适应分散控制的设计方法. 仿真结果表明, 所提出方法能够有效实现各子系统的自律鲁棒稳定、全系统整体鲁棒稳定和不确定参数自适应, 同时通过求解LMI, 具备了最优干扰抑制的功能.

     

城市环境中交通信号灯准确识别与状态估计

根据交通信号灯灯板颜色和形状定位图像中的灯板位置. 将灯板区域的彩色图像转换到YCbCr 空间, 分割灯板区域中的红、黄、绿三色区域, 利用交通信号灯的形态特性定位交通灯位置. 用Gabor 小波和2 维独立分量分析提取感兴趣区域的特征, 送入最近邻分类器分类信号灯的类型. 用代表性的观测序列建立隐马尔科夫模型, 并结合识别和跟踪结果估计信号灯状态. 实验结果表明, 该算法能可靠、准确地识别出信号灯, 并有效地估计出信号灯的状态.     

基于平衡采样的轻量级广告点击率预估方法

类似Google AdSense这样的定向广告投放系统在过去十年得到了长足的发展和进步, 在定向广告投放系统中, 机器学习方法在广告点击率预估扮演着重要角色。目前, 广告点击率预估模型中的训练数据逐渐呈指数级增长, 越来越大的训练数据给模型的扩展性带来了极大的不便。很多有用的特征以及复杂的模型受限制于训练集规模而无法加入到模型之中。借鉴类别不平衡问题中的平衡采样策略, 通过多次采样的负样本数据和集成学习, 缩短训练时间, 改善学习准确率。实验证明在采用了平衡采样之后, 点击率预估效果和线上资源消耗都得到了优化。