煤部分气化燃烧集成系统最优化模型及其求解

运用已有的基础动力学数据，将流化床气化过程用全混流模型描述，同时认为部分气化煤焦的燃烧速率相当快，其产生的电能只与燃烧的炭量成线性关系，不受其他因素的影响，在此简化条件的基础上建立了一个部分气化、燃烧集成优化的经济评价模型。通过对模型的模拟计算发现：煤部分气化、燃烧集成优化是可行的，采用这一集成技术在提高煤炭利用率的同时，也可提高经济效益；1000℃时，三种煤的最优气化率在60％～80％之间，活性好的神木煤其最优部分气化率最高；提高气化温度，可以提高煤焦最优气化率，从而可提高总体经济效益。     

Fatty acid esterification by reactive distillation: Part 2—kinetics-based design for sulphated zirconia catalysts

In a previous study on the basis of reaction equilibrium, it was demonstrated that the synthesis of fatty acids esters of heavy alcohols by catalytic reactive distillation (RD) is basically feasible. Presently, the analysis is expanded to the kinetics-based design applied to the synthesis of 2-ethylhexyl dodecanoate. Experimental data for a super-acidic sulphated zirconia catalyst are employed. It is shown that this catalyst is highly selective even for the high alcohol/acid ratios as prevail in a RD column. To avoid catalyst deactivation, liquid-liquid segregation into an organic and an aqueous phase must be prevented, and operating temperatures beyond must be chosen. A kinetic model based on liquid activities is proposed, with parameters determined from both kinetic and equilibrium measurements. A typical column design has 13 reactive stages with a catalyst loading of , temperature profile of 400-, and a space velocity of for 99.9% purity product ester. A modified Damköhler number is proposed.     

基于有限状态机的RFID流数据过滤与清理技术

为了实现从大量不可靠、冗余的RFID（radio frequency identification）流数据中提取有效信息,提高RFID系统中数据的质量,提出了一种基于有限状态机的RFID 流数据过滤与清理方法.实验结果表明：该方法能够有效过滤系统外标签数据,清理系统内部冗余标签数据,筛选有效标签数据,并能够降低漏读、误读带来的风险.最后,利用地理信息系统的可视化技术,将过滤与清理结果展示在地图上.     

基于深度学习的作曲家分类问题

在音乐信息检索领域,作曲家分类是一个十分重要的问题,这一问题的目标是通过音频数据来识别相应的作曲家信息.传统的分类算法都是通过提取复杂的特征来进行分类的,而深层神经网络在特征学习上具有比较强的能力,因此提出用深层神经网络来解决这一问题.为了结合不同深层神经网络模型的优点,设计了一种混合模型,该模型基于深度置信网络(deep belief network,DBN)和级联去噪自编码器(stacked denoising autoencoder,SDA),可以较好地解决作曲家分类问题.实验表明,该模型取得了76.26%的正确率,这一结果比单纯用某一种模型搭建的深层神经网络以及支持向量机要好.和图像数据类似,人脑在提取音乐特征也是分层的,每一层对信号的处理不一样,因此混合模型在解决作曲家分类问题上具有一定的优势.     

基于前向预测策略的块正交匹配追踪算法研究

在块正交匹配追踪算法中,候选集匹配原子块的选择策略对信号重建具有重要作用,但是该算法在迭代选择原子块的过程中,每次选择当次最优迭代的原子块,并不能保证最终迭代性能是最优的。为此,提出一个基于前向预测的最优匹配原子块选择策略的块正交匹配追踪算法,通过预测原子块在未来迭代过程中的性能选择最优匹配的原子块。实验结果表明,与块正交匹配追踪算法相比,该算法的重建误差随前向预测参数的增大而减小。     

RFID技术在国防工程安全管理系统中的应用

结合国防工程安全管理的现状和建设信息化部队的要求,考虑到现有的安全管理模式对人员和装备的精确化管理程度低和实时性差的特点,采用RFID技术、超声波技术和现场总线技术,设计了国防工程安全管理系统.在介绍了系统架构的基础上,详细阐述了系统的软硬件设计,并对管理系统的软件进行了模块和功能的分析.试验结果表明,该系统能实时显示国防工程中的人员和装备信息,在提高国防工程安全管理的精确化水平方面具有广阔的应用前景.     

搅拌设备设计的几点体会

从搅拌轴的支承条件、轴承间最佳距离的确定以及搅拌轴的稳定器等几个方面讨论 ,分析了其对搅拌设备设计的影响 ,并提出了相应的措施和方法。     

乙二醇与马来酸酐酯化反应的研究

优化了乙二醇与马来酸酐的酯化反应,得出了马来酸酐与乙二醇的最佳摩尔比为2.1：1,反应时间为1h,催化剂质量分数为1%,同时反应以丙酮为溶剂.     

供应链环境下安全的RFID认证方案

供应链环境下RFID安全认证方案不仅要保证各节点的隐私安全,还应该满足供应链管理需求。针对现有方案存在不能同时兼顾两者的不足,提出一种基于"双重签名"的认证方案。标签的认证信息先后采用访问密钥和认证密钥进行双重签名生成,只有同时具备这两个密钥才能识别标签身份。该方案既可以实现标签在供应链内的安全传递,又能方便供应链的管理。分析表明,该方案较现有方案优势明显。     

基于逐层剪枝的中文高频重复模式快速提取算法

为了从大规模语料中快速提取高频重复模式,以递增n-gram模型为基础,使用散列数据结构提取重复串,并提出了一种基于低频字符和层次剪枝的逐层剪枝算法,用于过滤低频垃圾字串,减少I/O读写次数。在此基础上,应用改进的字串排序算法,使字符串排序可在O(n)时间内完成,从而有效提高重复模式的提取效率。实验表明,该算法是一种有效的重复模式提取算法,其I/O读写次数同语料规模呈线性关系,远小于使用首字符进行语料划分的方法,能快速有效地从规模远大于内存容量的文本语料中提取重复模式,特别适合于大规模语料的高频重复模式提取,对以重复模式为基础的新词识别、术语抽取等具有重要的支撑作用。