构建水环境监测管理信息系统的设想

1 问题的提出 当前,我国水利事业发展正处在工程水利向资源水利转变、传统水利向现代水利转变的历史时期。全面强化以水资源管理为重点的内部管理工作,提高水利的社会服务水平,是新时期水利工作的重点。现代科学技术的发展,特别是计算机和信息技术的发展,使得对水资源进行实时监控管理已经成为可能。在水资源的开发、利用、优化配置、节约和保护以及水环境治理的综合管理任务中,运用计算机技术、数字化技术,实现水资     

微重力落塔电磁悬吊、释放技术研究

论述了微重力落塔电磁悬吊、释放、提升机构的关键技术,电磁释放过程的特性分析以及微重力落塔实际试验的情况。分析说明:悬吊、释放性能的好坏决定了试验落舱的微重力水平,也是微重力落塔试验能否成功的关键技术。     

论强制执行建筑节能的必要性

通过对我国建筑能耗的严竣形势进行分析,说明我们国家建筑节能可挖掘的潜力巨大、节能建筑成本不高、节能效果明显,并且强制执行建筑节能已是大势所趋,从而证实了建筑节能的必要性和可行性。     

基于多Agent系统的自调节及协同工作的组合投资模型

Agent技术特别是多Agent系统（MAS,Multi-Agent System）为解决人工智能等领域复杂问题提供了一个新途径,多Agent系统重点研究如何协调系统中的各个Agent的行为使其协同工作。针对多阶段组合投资问题,提出了一个基于多Agent系统的自调节及协同工作的组合投资策略模型。该模型系统中的各个Agent通过通讯共享知识,在求解问题的搜索空间中进行协同搜索,在更短的搜索步长内得到问题的解,极大地提高了系统性能。该模型具有不基于任何股票模型、时间复杂度低以及逼近最优投资策略速度较快等优点,实验证明具有一定的实际意义。     

一维振荡积分的通用求解方法

高振荡积分的快速精确计算是光波、电磁波传播与散射研究的瓶颈之一. Levin方法是一种经典的振荡积分求解方法,但是在节点数比较多时很容易受到线性方程组的病态性的影响.文中提出一种通用的高振荡积分快速计算方法.该方法采用Chebyshev微分矩阵来求解由Levin方法导出的微分方程,不但可以直接求取被积函数的不定积分在各节点上的函数值,而且由其构造的线性方程组往往呈良态.特别地,即使某些特殊的振荡积分使得由其导出的线性方程组呈病态,采用截断奇异值分解(TSVD)方法求解之仍最终可得到很精确的积分结果,从而保证了算法的稳定性.所以,本方法突破了Levin方法容易受到线性方程组的病态性影响的瓶颈.     

转发式假目标干扰的极化鉴别

高逼真度转发式假目标干扰对雷达系统的检测、跟踪以及数据处理都形成了很大的威胁,对真、假目标进行鉴别进而剔除假目标,是雷达对抗假目标干扰的一种有效途径.然而,由于转发式假目标干扰技术的日益进步,从时域、频域或者空域已经越来越难以将其鉴别.文中研究了利用极化信息鉴别目标和假目标的技术:根据假目标信号矢量极化比固定而目标信号矢量极化比随雷达发射极化而改变这一差异,将鉴别问题转化为二维复空间上的直线判别问题;推导了假目标鉴别统计量的分布表达式,依之分析了干扰的鉴别率;对于目标,提出了目标散射矩阵的分解模型及鉴别判别量的概念,从而根据目标鉴别判别量即可预估目标的鉴别率,完整地分析了算法的鉴别性能.仿真实验结果表明,文中方法能稳定而有效地鉴别真、假目标.     

基于混合熵和L_1范数的遥感图像分类

针对遥感图像数据具有的高维数、非线性以及海量无标记样本的特性,提出了一种基于混合熵和L1范数的概率型最小二乘支持向量机分类方法.将准熵和熵差分融合,构造一种混合熵用以从海量无标记样本集中选出最有＂价值＂的待标记样本;基于L1范数距离度量,进一步从待标记样本集中筛选出孤立点和冗余点加以剔除;基于初始已标记样本以及筛选得到的样本,训练得到概率型最小二乘支持向量机.对反射光学系统的成像光谱仪（ROSIS）高光谱遥感图像进行了分类实验.结果表明：所提分类方法的总精度和Kappa系数分别达到了89.90%和0.868 5,能够以较少的训练样本得到较高的分类精度,其更适于处理遥感图像分类问题.     

基于低温炼铁技术酸性高炉渣流动性的实验研究

用分析纯化学试剂配制高炉炉渣,研究基于低温炼铁技术MnO和Na2CO3含量对高炉渣熔化温度及黏度的影响,并用XRD分析缓冷后熔渣的矿相。结果表明:MnO能促进高炉渣形成大量的钙镁、钙铝黄长石,同时形成含锰的复杂化合物,这些物质能有效降低高熔渣的熔化性温度及黏度;当MnO质量分数在2.0%左右、1 400℃时,高炉渣黏度能达到0.564 Pa.s;Na2CO3能扩大炉渣的软熔区间,但对高炉渣的黏度影响不大。     

高铝质陶瓷蓄热材料的研究开发

按蓄热式热交换器使用性能的要求和高铝质耐火材料的特殊性能和优点，选择适当的原料配方、特殊的成型和烧结工艺，研制开发出性能较为优越的陶瓷球蓄热材料。     

基于自监督增强特征的直推式零样本图像分类

图像的视觉特征对实现零样本图像分类有至关重要的作用.尽管目前VGG、GoogLeNet和ResNet等网络提取的深度特征在图像分类领域获得了广泛的应用,但其在零样本图像分类问题上的表现并不理想,仍旧存在较大的提升空间.此外,由于零样本学习场景下训练集与测试集不相交的设定,导致分类网络不可避免地存在领域偏移问题.为此,提出一种基于自监督增强特征的直推式零样本图像分类框架.首先,通过辅助任务构造伪标签,利用自监督学习获得图像的自监督特征并将其与无监督深度特征进行特征融合;然后,将融合特征嵌入语义空间中进行零样本图像分类,并获得未见类的初始预测标签;最后,利用未见类特征和预测标签迭代地优化视觉-语义映射.所提出框架组件可选择,框架组件自监督网络、主干网络和降维网络分别选用CFN、VGG16和PCA构成网络.在CUB、SUN和AwA2数据集上的实验结果表明,所提出网络能够增强特征的判别能力,在零样本图像分类问题上表现良好.