模糊数度量的单值函数表示

基于一个具体的三角模糊数作为结构元,给出了模糊数与定义于[-1,1]上的单调递增有界且上半连续的函数构成的集合之间的一一对应关系,从而得到了模糊数的单值函数表示。在上述表示基础上,给出了模糊数空间上的各种度量如上确界度量、Lp度量、sendograph度量的单值函数表现,从而将对模糊数的度量(拓扑)性质的研究完全转化为对普通单调递增有界且上半连续的函数空间中相应性质的研究。     

瓦斯抽采下沿空留巷采空区自燃危险区域判定

由于沿空留巷工作面采空区漏风严重且对具有自然发火的煤层影响较大,所以研究沿空留巷采空区自燃危险区域具有重要意义。针对沿空留巷侧采空区瓦斯抽采及充填墙裂隙演化诱导漏风及自燃问题,以沙曲矿沿空留巷综放面为研究对象,通过SF6漏风实测及束管观测研究,研究了工作面及沿空留巷侧采空区漏风规律及氧气体积分数分布特征,并对采空区不同倾向范围内自燃氧化"三带"的分布区间进行了识别及划分,进而在理论及实测分析的基础上,结合工作面推进速度及煤层自然发火期发现在沿空留巷侧采空区倾向方向5~30 m存在自燃危险区,若改变工作面开采条件,其他非自燃区域可能转变为自燃危险区。     

改进弗留格尔公式用于汽轮机故障诊断

汽轮机作为动力机械广泛应用于电力、化工等多个行业,汽轮机故障诊断也愈来愈受到人们的重视。气路通流面积作为汽轮机故障诊断的重点,能够通过弗留格尔公式计算得到。由于该公式假设条件是汽轮机有无穷级,故在实际应用中该公式的精度不高。笔者对弗留格尔公式进行改进并将其应用于汽轮机通流部分故障诊断,以此来提高诊断精度。     

金龙鱼大米竞赛

扬州大学旅游烹饪学院学生参加金龙鱼国际烹饪研究院举办的金龙鱼米制品创意比赛,研制出40道色、香、味俱全的作品。     

留渣量对“双渣+留渣”炼钢工艺的影响

通过热力学计算以及工业试验研究留渣量对"双渣+留渣"炼钢工艺的影响。理论计算结果表明,在铁水成分维持不变时,其合理的留渣量约为4.3 t,考虑在实际生产中铁水成分的波动,留渣量可取3~5 t。工业试验表明,采用新的"双渣+留渣"炼钢工艺,留渣量过低易造成第1阶段结束倒渣时渣中含Fe量过高,合理的留渣量为3~4 t,平均降低铁损为2~3 kg/t钢。理论计算结果与工艺试验结果基本一致。     

用硫代米蚩酮分光光度法同时测定铂钯

在ＴｒｉｔｏｎＸ－１００存在下的乙酸盐缓冲溶液中用硫代米蚩酮（ＴＭＫ）分光光度法同时测定Ｐｄ、Ｐｔ，实验表明，室温下Ｐｄ（Ⅱ）、Ｐｔ（Ⅳ）共存互相干扰。但在抗坏血酸（ＶＣ）存在下可抑制大量Ｐｔ的显色而测定Ｐｄ，在ＶＣ—ＫＩ存在下Ｐｄ、Ｐｔ同时显色，差减法测定Ｐｔ。采用双（十二烷基亚磺酰）乙烷高选择性萃取Ｐｄ、Ｐｔ而与贱金属和其它贵金属分离，可应用于高纯Ｃｕ、Ｎｉ及矿物中Ｐｄ、Ｐｔ的测定，获得满意的结果。     

百米磁场下降法测量埋地管道外涂层绝缘电阻技术

介绍了百米磁场下降法测量埋地管道外涂层绝缘电阻的技术，对施测手段、操作要点、计算方法及检测中应注意的问题进行了论述。     

基于Hessian矩阵跟踪算法在血管新生量化中的应用

血管新生与肿瘤的生长密切相关,CAM(鸡胚绒毛尿囊膜)是研究血管新生的常用载体,所以通常对CAM中特定区域的血管分割量化来衡量抗肿瘤药物对血管的抑制作用.本文提出一种CAM图像分割算法,首先利用Hessian矩阵下多尺度分析得到一个初始的CAM血管轮廓,在此基础上跟踪未知血管,得到的最终分割结果.最后,对分割出的CAM血管进行骨架提取、裁剪等处理,计算出图像中血管的密度、长度和分叉点个数等量化指标,综合评价血管的生长情况.在相同系列的CAM图像上和其他方法进行实验对比.结果显示基于Hessian矩阵跟踪算法可以为血管新生状况提供有效的分析,尤其对微小血管的检测比较优越,而且具有更高的准确率.     

图谱法脑部MRI图像自动分割技术发展及应用

脑部MRI图像自动分割是计算机技术运用于医学上的一个典 型工作,脑部图像分割技术对于人类研究脑部疾病具有重要意义。虽然有一些非常广泛应用 的图像分割方法,如阈值法、区域增长法、聚类法等,但在脑部MRI图像分割中,这些方法 都 没有图谱法具有更为实际的医学研究与临床价值。本文回顾了脑部图像配准、分割的发展历 程,介绍了图谱分割算法的发展及基本原理,以及当前比较前沿的多图谱分割系统的组成和 应用。最后本文对图谱法脑部自动分割在实际临床医学中的应用前景作了总结和展望。     

基于支持向量机的股票价格预测研究

在股市投资测试问题的研究中,股价是一种高度不稳定、复杂且难以预测的时间序列数据,传统预测方法都是基于线性模型,忽略了股价的非线性特征,导致预测精度不高.为解决股价预测过程中的精度不高的难题,提出支持向量机引入到股价预测的建模中.首先采用支持向量机非线性扩展样本对时间序列模型定阶,并利用前向浮动特征筛选法选择特征,建立基于支持向量机的股市预测系统模型,对股价进行仿真实验.仿真结果表明,支持向量机模型比神经网络和CAR模型有较高的预测精度,证明适用于股市预测等非线性问题的预测,且有较高的精确度和应用价值.