ZnGa2O4纳米晶的制备和结构表征

采用喷射共沉淀法制备了ZnGa2O4 纳米晶，XRD、SEM和TEM结构分析结果表明，喷射共沉淀法制备的ZnGa2O4的纳米晶颗粒细小均匀，形状完整，与化学共沉淀法相比，粒子尺寸明显减小，小于10nm，同时ZnO杂相峰消失，分析了喷射共沉淀法的机理，并对实验结果进行了解释。     

基于约束区域的BSB联想记忆模型

提出一种根据联想记忆点设计基于约束区域的ＢＳＢ（Ｂｒａｉｎ－Ｓｔａｔｅ－ｉｎｍ－ａ－Ｂｏｘ）神经网络模型,它保证了渐近稳定的平衡点集与样本点集相同,不渐近稳定的平衡点恰为实际的拒识状态,并且吸引域分布合理,从而将ＥＳＢ完善为理想的联想记忆器。     

形状记忆执行材料的研究进展

形状记忆材料是一种重要的智能材料,主要作为执行器件材料,被广泛的用在建筑、航空航天、军事和医学等领域.近年来形状记忆材料的研究和应用受到研究人员的重视.本文综述了近几年形状记忆合金、形状记忆陶瓷和形状记忆聚合物的新的研究成果和研究方向,展望了形状记忆材料未来的发展趋势.     

基于传感器动态检测和神经网络的气体识别

提出将气体传感器阵列动态检测与人工神经网络相结合的方法实现气体的识别。设计了用该方法进行气体检测识别的实验系统。该方法具有实验次数少、识别准确度高的优点。实验以4个金属氧化物半导体气体传感器组成的阵列为例,详细讨论了该方法的实验过程及识别结果。通过实验对甲烷、乙醇、丙酮3种气体及其混合气体进行识别,结果表明:该方法的正确识别率达到100%,具有很高的实用价值。     

基于SnO2 气体传感器对CO 的动态检测及原理

研究以单个SnO2传感器为敏感元件对CO进行动态检测;讨论了SnO2气体传感器动态检测方法的理论基础.结果表明,运用动态检测方法明显提高了SnO2传感器对CO的选择性,动态检测方法是建立在半导体电导率温度依赖特性基础上的.     

基于MAS的群体决策支持系统结构研究

具有分布式和并行性的群体决策支持系统(GDSS)是决策支持系统(DSS)的发展趋势.由于Multi-Agent 系统(MAS)与GDSS之间的相似性,基于Multi-Agent系统的GDSS研究成为热点研究领域.针对目前基于MultiAgent系统的GDSS研究中多Agent采用集中式结构、决策任务的结构化要求等局限性,本文提出了一种基于Multi-Agent系统的群体决策支持系统通用结构框架,系统中的各Agent是相互独立自主的,通过相互合作实现决策任务.文中详细描述了系统各组成部分的功能及相互关系,同时采用BNF范式进行了形式化定义.本文设计的系统为GDSS的进一步深入研究提供了一条新的有效途径.     

基于Delphi法和AHP法的群体决策研究及应用

为克服个体决策者知识的不完备性，该文提出利用多领域的专家知识实现决策，并结合Delphi法和AHP法对半结构化的决策问题进行定量分析。结合农业产业结构调整中影响因子及其权重的确定实例给出了群体决策的实现策略。     

基于MSP430单片机和神经网络的气体浓度检测仪

研制出基于MSP430F149单片机和BP神经网络的新型便携式气体浓度检测仪。该仪器首次将单片机与人工神经网络相结合用于气体浓度检测，综合了单片机和人工神经网络的优点，克服了传统仪器气体侍感器输出与气体浓度难以线性化等缺点。该仪器具有两种显示模式、声光报警、电压监测、LCD数字显示等功能，具有体积小、灵敏度高、响应时间短、便携、低功耗等特点，能方便实时地检测出现场气体浓度，具有很强的实用性。     

非线性规划神经网络模型

本文提出一种求解闭凸集上非线性规划问题的神经网络模型,给出了它的Liapunov函数,在适当的假设下,运用La Salle不变性原理证明了它的大范围渐近稳定性,并给出了计算机模拟。     

基于支持向量机和距离度量的管道内表面图像分类方法研究

针对管道内表面图像的分类问题，提出了一种将支持向量机和距离度量相结合，构成组合分类器的分类方法。分类时先采用距离度量进行前级分类，符合条件则给出分类结果，否则拒识并转入SVM分类器进行分类。该方法充分利用了SVM识别率高和距离度量速度快的优点，并且利用距离度量的结果去指导SVM的训练和测试。实验表明本方法具有较高的效率和识别精度，进一步提高了系统的识别率和容噪性能。