东营凹陷古近系砂岩储集层特征对比

东营凹陷可分为北部陡坡带、中央隆起带和南部缓坡带，由于地质背景有差异，古近系砂岩储集层在不同地区的特征不同：北部陡坡带以近岸水下扇砂砾岩沉积为主，进入晚成岩期的时间早，深度浅，次生孔隙发育中等，主要分布在1650-2450m深度，3200-3500m深度存在第二次生孔隙带，碳酸盐溶蚀和胶结作用在垂向具有分带性；中央隆起带以浊积扇砂岩为主，但由于断裂发育，酸性水活跃，进入晚成岩期的时间也较早，次生孔隙最发育，又分布范围大，1800-3500m深度均发育次生孔隙，碳酸盐胶结弱，储集层物性最好；南部缓坡带以滨浅湖和三角洲沉积为主，进入晚成岩期的时间晚，次生孔隙发育少，北部和中部物性相对差。图4表1参31     

物联网为嵌入式系统带来的新契机

物联网是互联网与嵌入式系统发展到高级阶段以后的完美融合,具有20多年物联网史的嵌入式系统,是物联网技术的重要组成部分。本文从嵌入技术和嵌入式处理器入手,并阐述了嵌入式技术在物联网中的作用及发展前景。     

二氧化钛包覆空心玻璃微珠的制备及表征

以硫酸钛为钛源,氢氧化钠为沉淀剂,采用非均相沉淀法制得了二氧化钛包覆空心玻璃微珠,用扫描电镜(SEM)和X射线衍射仪等表征了所得产品。分析了不同温度、pH值、煅烧温度、硫酸钛用量等各种工艺参数对产物的调控作用。实验结果表明,反应温度和pH等参数对产物的形貌和结构有重要影响。水解温度等于60℃,pH等于6～7,煅烧温度为700℃时成功地在空心玻璃微珠表面均匀包覆了一层锐钛型二氧化钛。硫酸钛溶液用量为40g时,产物表面包覆厚度大约为0.3μm,隔热效果最好。     

基于EKF的机动目标跟踪算法的研究

假设一种机动目标运动:目标的速度大小不变,方向一直对准观测站.比较Singer模型和常速度(CV)模型,采用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对目标进行跟踪.仿真结果表明,在这种机动目标跟踪中,采用Singer模型比CV模型具有较快的收敛速度,而采用CV模型比Singer模型具有较高的跟踪精度.     

柠檬酸盐溶胶-凝胶法制备Ba3(Ca1.18Nb1.82)O9-δ纳米粉末

用一种新型湿化学方法，从含Ba、Ca、Nb的柠檬酸络合物溶液中合成了Ba3(Ca1．18Nb1.82)O9—δ(BCN18)粉末，加热含Ba：Ca：Nb：citric acid=3：1．18：1．82：12的溶液，得到浅绿色溶胶，继续干燥得到黄色干凝胶，随后将干凝胶进行焙烧得到粉体，对干凝胶进行了TG—DTA分析，粉体进行了XRD，TEM表征，实验结果表明，该方法制备BCN18粉体所需温度为750℃，平均粒径为50nm，成相温度为1000℃，比传统固相反应法合成温度降低600℃左右，该方法比目前报道的醇盐系湿化学方法具有更实用、更优越的性质。     

基于卡方特征选择和LDA主题模型的中文短文本分类

中文短文本自身包含词汇个数少、描述信息能力弱,常用的文本分类方法对于短文本分类效果不理想。同时传统的文本分类方法在处理大规模文本分类时会出现向量维数很高的情况,造成算法效率低,而且一般用于长文本分类的特征选择方法都是基于数理统计的,忽略了文本中词项之间的语义关系。针对以上问题本文提出基于卡方特征选择和LDA主题模型的中文短文本分类方法,方法使用LDA主题模型的训练结果对传统特征选择方法进行特征扩展,以达到将数理信息和语义信息融入分类算法的目的。对比试验表明,这种方法提高了中文短文本分类效果。     

人工神经网络在钢筋混凝土试验研究中的应用

本文用人工神经网络方法研究钢筋混凝土双向偏心受压构件的强度计算，采用ＢＰ算法，建立了一个四层网络，探讨了单元设置，学习率、指数衰减系数选取的具体方法。     

神经网络原理及其能量函数的构造

本文简要论述神经网络概念、原理及发展史,探讨神经网络中有关能量函数的构造方法和技巧。     

南京长江五桥波形钢腹板箱梁节段预制拼装技术

以南京长江五桥中3座跨线引桥为工程背景,研发专用匹配预制模板系统.该系统可同时满足钢腹板快速入模、高精度定位及匹配连接、钢筋混凝土结合部高质量浇筑等多项要求.将节段预制拼装技术与波形钢腹板组合梁相结合,节段轻巧、造型美观、接缝抗剪及抗震性能优越、质量易于控制、施工速度快.     

利用双向渐进结构优化法对结构固有振型的优化

利用双向渐进结构优化法研究结构的固有振型优化问题,双向渐进结构优化法(bi—directional evolutionary struetural optimization,简称BESO)是一种拓扑优化方法,它基于这样一个简单的优化程序：从结构中一步步地删去对结构目标性能低效或无效的材料,同时增加对结构目标性能高效的材料,从而使材料布局趋于优化。文中分别采用近似重分析思路的方法和基于变分法推导的公式计算单元特征向量灵敏度,并简单阐述BESO法对结构固有振型(特征向量)进行拓扑优化的一般过程。数值算例表明,用该方法对结构固有振型的优化是行之有效的,且用变分法计算特征向量灵敏度进行优化较之近似重分析法效率更高。