球磨过程对α－Al_2O_3注浆成形的影响

对平均粒径为１．４μ的α－Ａｌ_２Ｏ_３以ＰＡＡ为分散剂，以石膏为模具，进行了注浆成形，并在１６００℃下烧结３小时。料浆的球磨过程对生坯的相对密度，烧结体的收缩率及其抗弯强度有很大影响。烧结体的抗弯强度为２３０－３５０ＭＰａ。实验表明：当料浆中ＰＡＡ含量为０．２ｗｔ％（以Ａｌ_２Ｏ_３干基为准），ｐＨ值为８．８时素坯相对密度最大，其值为４９．３％。料浆中颗粒的充分分散有助于提高素坯的相对密度及烧结体的抗弯强度。建议在浇注前对料浆进行充分球磨。     

时间序列数据挖掘中特征表示与相似性度量研究综述

分别分析了时间序列特征表示和相似性度量在数据挖掘中的作用和意义,对目前已有的主要方法进行了综述,分析各自存在的优缺点;同时,探讨了将来值得关注的问题,为进一步研究时间序列数据的特征表示和相似性度量提供了方向。     

浅谈居住空间的空间限定方法

什么样的生活空间可以被称为＂理想＂的居住环境,这是一个复杂的问题,是需要结合实用和美观并存的空间,是居住空间的分离和重组。     

基于云模型定性规则推理的分类方法

根据粗糙集原理和模糊集理论,提出了一种基于云模型定性规则推理的分类方法,利用云的相关理论获得多条件单规则中包含隶属度的决策表,结合模糊模式识别技术进行样本分类。针对一些数据对象分别隶属于不同类别的情况,用定性概念来代替模糊集中的定量数据并建立二元关系,能对连续型数据进行更为简单合理的＂软＂分类,从而使基于定性概念的算法模型符合人类思维方式。     

Windows98提速技巧

Ｗｉｎｄｏｗｓ９８是一个庞大的操作系统软件,虽然由于其操作方便、功能强大而得到迅速普及,但同时也存在着启动和运行较慢的缺点,尤其在配置低的机器上,等待的时间让人无法忍受。如果从以下几方面对软硬件作一些设置或升级,能够使系统变得快一些,从而达到使Ｗｉｎｄｏｗｓ９８提速的目的。１力所能及地从硬件入手硬件的升级必然能够带来机器性能的提高,可以根据自身的实际情况和经济能力,在现有系统上做一些小小的升级：１）ＣＰＵ跳频ＣＰＵ的速度决定整个计算机系统的性能,目前一种可行的方法是使ＣＰＵ超频使用,一些质量好的…     

提高小型水库养鱼产量的综合技术措施探讨

本文通过对凤翔县小型水库养鱼在鱼种投放、水质调节、鱼病防治、施肥等日常管理及经营方面的实践总结,就进一步提高小型水库鱼产量,取得更好的经济效益,提出了可行性的意见和对策,对提高小型水库鱼产量有一定的指导和借鉴意义。     

下送风室内热源条件下房间传递函数的实验研究

本文通过模型实验,探讨了在下部送风空调房间内,室内热源所形成的房间传递函数。同时用实验数据按三项系数分别求解得到了不同房间换气次数、不同热源发热量下的房间传递函数系数及其变化规律,并就传递函数系数w_1值同美国ASHRAE手册进行了对比,取得了比较一致的结论。同时还得到了下送风室内热源条件下的房间传递函数与热源特性有关的结论,由此也显示了热源及房间热过程的非线性特征。     

基于统计方法的舰炮对岸作战效能建模与仿真

研究舰炮作战效能优化建模问题,现代舰炮对岸支援作战任务强度高且时效性强,合理规划弹药携带量和适时确定打击目标需发射弹药数优化,影响实施任务完成的关键因素。针对传统的舰炮对岸作战规划和实施主要依据经验所固有的不确定性,为提高最佳匹配效能,减少盲目性,提出了一种统计方法的舰炮对岸作战效能评估仿真模型。模型根据舰炮对岸支援作战的形式和特点,在对真实的舰炮对岸作战过程进行必要和合理简化的基础上,考虑舰艇海上运动、环境和弹丸散布三个影响舰炮对岸射击误差的随机因素,用以确定上述优化关系,从而为制定高效的对岸火力支援作战方案提供参考,最大限度地发挥舰炮武器系统对岸作战效能。仿真证明了方法的有效性和实用性。     

基于频繁模式发现的时间序列异常检测方法

针对传统异常片段检测方法在处理增量式时间序列时效率低的问题,提出一种基于频繁模式发现的时间序列异常检测（TSAD）方法。首先,将历史输入的时间序列数据进行符号转化;其次,利用符号化特征找出历史序列数据集中的频繁模式;最后,结合最长公共子序列匹配方法度量频繁模式与当前新增加时间序列数据之间的相似度,从而发现新增加数据中的异常模式。与基于滑动窗口预测的水文时间序列异常检测方法（TSOD）和基于扩展符号聚集近似的水文时间序列异常挖掘方法（ESAA）相比,对于实验选择的三种类型的时间序列数据,TSAD的检测率都超过90%;TSOD对规则性较强的序列检测率较高,能达到99%,但对噪声干扰较大的序列检测率较低,对数据偏向性较强;ESAA对三种类型的数据检测率均不超过70%。实验结果表明,TSAD在时间序列异常检测中能够较好地发现异常片段。     

基于激光位移传感器的障碍物检测与模式识别

基于激光位移传感器技术,为植保无人机提出了一种新的避障检测方法,包括数据块提取、障碍物基本参数计算以及障碍物模式识别三个部分.提出了根据距离值的有效性,从数据序列中提取障碍物所对应的数据块,以平均角度、平均距离和宽度为基本参数描述障碍物,以及基于障碍物的宽度、数据块的最大间隙、跳变次数和方差为特征的模式识别分类器的设计.实验表明:方法能够有效检测出未知环境下障碍物的方位和距离并对障碍物类型作出判别.