基于神经网络的宽浅型湖泊水质反演研究

城市浅型湖泊治理是城市生态文明建设的重要组成部分。通过对黄石磁湖的IKONOS遥感影像进行预处理,建立了水质参数与卫星波段的多元线性回归模型、BP神经网络模型和RBF神经网络模型。通过比较不同模型的结果,运用可靠模型对整个湖体的COD、NH3-N、TN、TP指标进行反演。结果表明,神经网络模型对于磁湖水质指标的反演结果显著优于多元线性回归模型,其中BP神经网络模型对NH3-N、TP的模拟效果好,RBF神经网络模型对COD、TN的模拟效果较好。     

各向异性支撑转子的全矢动平衡技术研究

传统的平衡方法对于具有显著各向异性转子的不平衡响应会产生测量和评价上的误差。从信息融合的视角,分别在忽略和考虑了非线性因素两种情况下对各向异性转子的不平衡响应的规律进行研究。在全矢谱理论和传统影响系数法的基础上,对各向异性转子采用双传感器信息融合的方法进行不平衡响应的测量。通过实验来验证动平衡中各向异性的存在及其对不平衡响应的影响,和全矢动平衡技术对平衡各向异性支撑转子的有效性,为新的动平衡方法研究提供理论上的依据。