RTK技术在黄土塬地震勘探测量中的应用

在对RTK技术进行简要介绍的基础上，叙述了这一技术在黄土塬地区地震勘探测量中的应用，及所取得的良好测量资料。     

广义频率响应函数的鲁棒建模新方法

针对基于非线性谱分析的故障诊断技术的需要,研究了非线性系统的广义频率响应函数的鲁棒在线建模方 法。首先将次元分析算法应用于Volterra级数模型的辨识,并通过对此算法的修正,得到了一种改进的Volterra系统的鲁 棒辨识算法。对其鲁棒性能进行的分析表明,改进算法的鲁棒抗噪性能被明显提高。在此基础上,提出了一种广义频率响 应函数的两步鲁棒建模新方法。仿真实验表明,该方法具有良好的鲁棒收敛性能,能够有效解决GFRF的在线建模问题。     

表演驱动的矢量化二维表情动画

为了方便快捷生成生动的卡通表情动画,提出将表情数据重定向到卡通形象上的算法.该算法由用户在卡通形象上标记出与表情数据相对应拓扑结构的控制点,以此控制点集合与表情数据首帧控制点集合做比对;使用得到的比例关系将后续表情数据重定向到卡通形象上,从而形成针对卡通形象的表情数据.实验结果表明,运用文中算法可以制作出较为生动形象的卡通表情动画.     

碳纤维的表面性质——气-固色谱法研究

用气—固色谱法(反气相色谱法)研究了表面处理对碳纤维表面性质的影响。通过观察被测碳纤维表面与正烷烃及极性有机液体探针的相互作用,测定在“零复盖”条件下淋洗过程的保留体积,计算了吸附热力学函数。结果表明,经苯乙烯—马来酸酐共聚物电沉积处理的碳纤维表面与未处理碳纤维相比,表面能的色散分量差别不大。烷烃蒸汽在处理过的碳纤维表面上吸附时有较大的熵变,这表明烷烃分子在这种表面上吸附后构象变化更大,即探针分子活动性降低的程度比未处理表面来得大。极性探针与两种碳纤维表面的相互作用有很明显的差别,处理后的碳纤维表面与电子给体探针有强的相互作用,表明共聚物电沉积使碳纤维表面增加了电子受体基因,因而能有效地改善碳纤维表面与复合材料基体树脂的粘合性能。     

基于VMD和样本熵的电磁式电流互感器故障诊断

针对电磁式电流互感器故障诊断效率低、准确率不高问题,提出一种变分模态分解(VMD)和样本熵相结合的故障诊断方法.将原始故障信号通过VMD分解成一系列本征模函数(IMF)并进行优选,计算其样本熵作为新的互感器特征提取对象的特征值,与常见时频域特征指标组合成新的特征向量输入K近邻分类器进行训练.Matlab仿真实验结果表明,该方法中新的特征指标用于低压电流互感器故障诊断是有效可行的,可为电磁式电流互感器故障诊断提供参考.     

TRIZ理论中物质-场的不同应用

通过对飞机发动机机罩概念设计中的物-场分析，简要概括了在实际的概念设计中应该如何应用和把握物质-场分析的侧重点。     

甲烷部分氧化制合成气催化剂的研究进展

综述了甲烷部分氧化制合成气的研究意义和现状，从金属活性组分，载体效应，载量选择，助剂添加和制备方法等因素对催化剂活性的影响及研究进行了系统。结合本课题组的研究结果及文献报道，分析了Ni基催化剂的失活特性，并提出使用等离子体技术对Ni基催化剂进行改笥处理，以提高其催化稳定性的技术展望。     

A hybrid recommendation algorithm adapted in e-learning environments

With the rapid development of online learning technology, a huge amount of e-learning materials have been generated which are highly heterogeneous and in various media formats. Besides, e-learning environments are highly dynamic with the ever increasing number of learning resources that are naturally distributed over the network. On the other hand, in the online learning scenario, it is very difficult for users without sufficient background knowledge to choose suitable resources for their learning. In this paper, a hybrid recommender system is proposed to recommend learning items in users’ learning processes. The proposed method consists of two steps: (1) discovering content-related item sets using item-based collaborative filtering (CF), and (2) applying the item sets to sequential pattern mining (SPM) algorithm to filter items according to common learning sequences. The two approaches are combined to recommend potentially useful learning items to guide users in their current learning processes. We also apply the proposed approach to a peer-to-peer learning environment for resource pre-fetching where a central directory of learning items is not available. Experiments are conducted in a centralized and a P2P online learning systems for the evaluation of the proposed method and the results show good performance of it.     

扩展双星树的 Wiener-E 指标和 Wiener-O 指标

扩展双星树（T（n）n1,n2）是 n－1长路径的两端点分别联结 n1条悬挂边和 n2条悬挂边所得到的图。论文根据扩展双星树的结构特征,研究了扩展双星树的类Wiener指数,给出了一般计算公式。     

MACD与K线图技术在证券投机中的实证研究

利用MACD趋势指标与K线形态图进行相互验证技术,改进一般的基于MACD的证券买卖准则。实证结果表明,基于改进后的MACD买卖准则进行证券投机,几乎能使投机者捕捉到每一波段行情,从而获取较高收益。