Thermal conductivity of liquid n-alkanes

The thermal conductivity of liquids has been shown in the past to be difficult to predict with a reasonable accuracy, due to the lack of accurate experimental data and reliable prediction schemes. However, data of a high accuracy, and covering wide density ranges, obtained recently in laboratories in Boulder, Lisbon, and London with the transient hot-wire technique, can be used to revise an existing correlation scheme and to develop a new universal predictive technique for the thermal conductivity of liquid normal alkanes. The proposed correlation scheme is constructed on a theoretically based treatment of the van der Waals model of a liquid, which permits the prediction of the density dependence and the thermal conductivity of liquid n-alkanes, methane to tridecane, for temperatures between 110 and 370 K and pressures up to 0.6 MPa, i.e., for 0.3T/T _c0.7 and 2.4P/P _c3.7, with an accuracy of ±1%, given a known value of the thermal conductivity of the fluid at the desired temperature. A generalization of the hard-core volumes obtained, as a function of the number of carbon atoms, showed that it was possible to predict the thermal conductivity of pentane to tetradecane±2%, without the necessity of available experimental measurements.     

基于特征互补图像的人脸识别仿真研究

研究人脸识别精度问题。由于人脸图像中存在大量干扰信息的缺点,而造成了人脸识别正确率下降,为了解决上述问题,提出了一种基于特征互补图像快速特征融合算法。算法通过对人脸图像的位平面切片图像分析,采用位平面图像分解法,通过各种合成策略构造多幅样本图像。并突出高位平面图像,采用两种加权策略将每一幅人脸图像样本都生成"特征互补图像"。然后,直接用图像的二维典型相关分析(2DCCA)法对两种特征互补图像进行特征抽取。最后通过在ORL国际标准人脸库上进行的实验,结果表明,高位平面图像的典型相关鉴别特征提高了正确识别率,并且因为摒弃了原始人脸图像的大部分干扰信息所以具有更强的鲁棒性。     

一种新的红外图像快速分割方法研究

研究红外图像目标分割快速优化问题。在高分辨率红外图像的分割中,红外图像存在数据量大、目标的边缘模糊和噪声较大等导致分辨率低和实时性差。为了快速准确分割,提出基于低尺度分割阈值预测的快速红外图像分割方法(LFIRS)。首先建立尺度阶数计算模型以确定保留原始红外图像目标基本信息所需的最小尺度,在分析多尺度过程对具有目标/背景强相关特性的红外图像进行分割阈值,建立多尺度红外图像分割阈值的相关模型(CLM),结合经典二维阈值法得到的最低两个尺度的阈值CLM模型参数,可以通过CLM模型与最小尺度的快速获取原始尺度的分割阈值,实现红外图像的快速分割。实验结果表明,改进方法提高了图像分辨和分割速度,且改善了分割效果。     

时间相关性经验知识与SVM的融合方法研究

时序数据在时间维度上存在着很强的时间相关性,在时序预测中,利用时序数据的时间相关性特点,构造了一种适用于时序数据预测的时序核函数,实现了将时间相关性融合于支持向量机,并通过人工数据和真实数据验证了时序核函数解决时序预测问题的有效性,并与传统核函数相比具有较好的泛化能力。     

人群头发元素分布及某些特征研究

本文介绍用堆中子活化分析法测定人群头发中I、Br、Mg、Mn、Cu、Na、V、Cl、Al、Ca、S等11种元素。研究人发中元素分布特征、相关性特征、性别年令分布特征。方法学中还从法庭科学应用角度介绍同一性识别中差异率和重合几率的双判据方法。     

大气电场倒转与突发钠层及突发E层的相关性

突发钠层(Sporadic Sodium Layer, Na_S)是中高层大气金属层最为显著的一种现象,其发生机制目前尚无定论。突发E层(Sporadic E layer, E_S)是等离子体密度异常增大的薄层,被认为与Na_S密切相关。为进一步研究Na_S及E_S事件之间相关性及影响因素,利用中国科学院“子午工程”2010～2018年合肥科大站宽带钠荧光共振激光雷达观测结果,并结合武汉左岭镇站数字测高仪及九峰站大气电场仪数据,分析大气电场倒转(即北向电场)对Na_S以及E_S事件的影响。在统计的91例Na_S事件中,发生于大气电场倒转时的比例为20/91; 同时,在发生Na_S事件的事例中,E_S消失或中断的比例较大(14/20),表明E_S可能以提供钠源的形式转化为Na_S。此外,在分析武汉左岭镇站数字测高仪数据的同时进行概率统计,结果表明:当大气电场倒转时,E_S临界频率减小甚至消失的概率较大(187/242),少数情况下可能造成临界频率增大甚至激发E_S生成(55/242); E_S虚高消失比例为179/242,E_S不变比例为27/242,E_S上升比例为23/242。综上所述,大气北向电场在一定程度上对E_S事件的发生有抑制作用,并对E_S事件的发生高度有明显影响。最后,对一种与电场倒转相关的突发钠层机制也进行了讨论。     

一种新颖的低层视觉特征到高层语义的映射方法*

通过在低层视觉特征上提取图像的局部颜色和纹理特征,再利用模糊神经网络建立低层视觉特征和高层语义特征之间的映射,实现了图像属性信息的有效传递和可靠检索.最后,为了提高检索效率,把相关反馈引进到图像检索系统中.实验证明,该方法取得了较好的检索查全率和准确率.     

基于CCA的人耳和侧面人脸特征融合的身份识别*

鉴于人耳和人脸特殊的生理位置关系,从非打扰识别的角度出发,提出仅采集侧面人脸图像,利用典型相关分析的思想提取人耳和侧面人脸的关联特征,进行人耳和侧面人脸在特征层的融合.实验结果表明,此方法与单一的人耳或侧面人脸特征识别比较,识别率得到提高.     

相对压强对白炭黑氮吸附表面积测试稳定性的影响

研究相对压强对白炭黑氮吸附表面积测试稳定性的影响。结果表明:在相同液氮纯度、脱气温度、脱气时间、氮吸附点数量条件下,与相对压强范围为0.05~0.1时相比,相对压强范围为0.05~0.2时白炭黑的氮吸附表面积测量值偏低,且差值随氮吸附表面积的增大呈增大趋势;相对压强范围较小时,氮吸附表面积测试结果的线性相关因数较大,再现性较好,测试结果较稳定。     

基于PCC-RBF网络的风电功率短期预测方法

风电功率预测对风电场安全平稳运行、电网调度具有重要意义。针对风电功率短期预测指标选择不合理、预测精确度偏低的问题,提出一种基于皮尔逊相关系数(PCC)和径向基函数(RBF)神经网络的风电功率短期预测方法。该方法利用PCC筛选出与风电功率密切相关的3个指标,即电流、温度、风速,然后以这3个指标作为预测模型的输入对风电功率进行RBF样本训练与短期预测。试验结果表明,所提的预测模型预测误差更小,预测精度更高,能够满足风电功率短期预测的要求,具有广泛的应用前景。