稀土复合微合金化对A356.2铝合金组织与性能的影响

通过光学显微镜、扫描电镜和拉伸试验机等分析手段研究了多元稀土元素复合添加对A356.2铝合金微观组织及力学性能的影响,并与添加Al-Ti-B和Al-Sr的A356.2微观组织及力学性能进行了对比.结果 表明,在多种元素复合添加后,A356.2铝合金的细化和变质效果均较添加A1-Sr、Al-Ti-B时要好,含Fe相也从针...     

基于矢量有限元法的谐振腔通用模拟器设计

开发了基于矢量有限元法的谐振腔通用计算模拟器。该模拟器包括前处理、有限元求解和后处理三部分。首先在前处理中进行三维实体建模和网格剖分,然后采用有限元方法生成矩阵并求解该矩阵,在后处理中计算谐振腔的任意本征频率,Q值及电磁场分布。通过分别对几种不同介质包括各向异性介质加载下的谐振腔进行仿真求解,并将计算结果与商业电磁仿真软件HFSS进行对比,验证了模拟器的可行性以及仿真谐振腔的通用性。     

无线城域网通信技术IEEE802.16协议架构及技术特点

介绍了无线城域网通信技术中的IEEE802.16协议规范工作发展情况,重点阐述了IEEE802.16系列标准的协议结构和技术特点,同时结合无线通信技术发展的趋势,阐述了该技术的发展前景。     

中小化工企业职业卫生检测与职业卫生安全问题浅析

对中小化工企业职业卫生检测、职业卫生安全管理工作过程中存在的问题进行了分析,提出了加强化工企业职业卫生工作管理力度的具体措施。     

模具壁厚对铸件凝固状态的影响北大核心CSCD

通过建立简单的模具壁厚与铸件的数学模型,数学模型为金属型模具的A356铝合金铸造,运用模拟分析软件对多种模具壁厚状态下的铸件凝固状态进行分析。结果表明:铸件从初始温度700℃到达液相线温度613℃的时间非常短,且是个定值,与模具壁厚无关;铸件从液相线温度613℃到达固相温度557℃的时间随模具壁厚的增加而减少,且逐渐趋近于某一定值,这一定值与铸件厚度和模具初始温度有关;金属型模具存在一个经济壁厚,超出这一壁厚时铸件凝固状态将不会再发生变化。     

基于多指标模糊综合评价的交通拥堵预测与评估

针对各交通时段对交通拥堵的不同影响、单因素无法准确表征交通拥堵状态的问题,提出了一种采用多指标模糊综合评价的交通拥堵评价预测方法。该方法利用粒子群算法优化支持向量回归机对道路平均速度和交通流量进行预测,得到三个因素指标平均速度◢v、交通流密度D、道路饱和度S的预◣测值。将三个因素指标输入到多指标模糊综合评价模型中,即首先建立交通拥堵状态的因素集和评价集,通过熵值法确定早高峰、晚高峰、其他时段下三个因素指标的权重系数,再通过梯形隶属度函数确定各指标在各时段的隶属度,最终将交通拥堵状态划分为六个级别。通过对美国PeMS数据库中I405高速路的交通数据进行预测评价实验证明,采用该方法预测的交通拥堵状态基本与实际状态吻合,具有较高的预测精度,正确率可达94.79%。     

Web自动通知催报统计系统

从Web自动通知催报统计系统入手，简要地描述了系统的需求，讨论了JSP和JavaBean的结合，分析了原有3层体系结构的缺点，结合应用提出了一个多层体系结构，最后阐述了JavaBean的划分设计原则。     

混合PCA/ICA与JPEG2000结合的高光谱图像压缩

主成分分析(PCA)常常结合JPEG2000压缩标准用来对高光谱图像进行压缩。然而,由PCA得到的主成分仅利用了二阶统计信息。对于高光谱图像应用来说,只采用二阶统计信息是远远不够的,如异常像素的处理常常需要用到更高阶的统计信息。研究了一种混合PCA/ICA与JPEG2000相结合的高光谱图像压缩算法。首先,对原始高光谱图像进行PCA变换,提取出前m个主成分对应的特征向量矩阵WPCA;然后,对其余的特征向量进行ICA变换,得到n个特征向量矩阵WICA;最后,将得到的混合投影矩阵、原始高光谱图像及其均值向量共同嵌入JPEG2000比特流,从而完成对高光谱图像的压缩。在不同码率的情况下,通过空间相关系数(ρ)、信噪比(SNR)、光谱角填图(SAM)等技术指标对混合PCA/ICA+JPEG2000算法的压缩性能进行评估。实验结果表明,混合PCA/ICA+JPEG2000算法不但能有效去除高光谱图像的谱间相关性,而且能够有效提高光谱保真度,保护异常像素信息。     

高光谱图像分类的自适应决策融合方法

目的 目前高光谱图像决策融合方法主要采用以多数票决（majority vote，MV）为代表的硬决策融合和以对数意见池（logarithmic opinion pool，LOGP）为代表的软决策融合策略。由于这些方法均使用统一的权重系数进行决策融合，没有对子分类器各自的分类性能进行评估而优化分配权重系数，势必会影响最终的分类精度。针对该问题，本文对多数票决和对数意见池融合策略进行了改进，提出了面向高光谱图像分类的自适应决策融合方法。方法 根据相关系数矩阵对高光谱图像进行波段分组，对每组波段进行空谱联合特征提取；利用高斯混合模型（Gaussian mixture model，GMM）或支持向量机（support vector machine，SVM）分类器对各组空谱联合特征进行分类；最后，采用本文研究的两种基于权重系数优化分配的自适应融合策略对子分类器的分类结果进行决策融合，使得分类精度低的波段组和异常值对最终分类结果的影响达到最小。结果 对两个公开的高光谱数据集分别采用多种特征和两种分类器组合进行实验验证。实验结果表明，在相同特征和分类器条件下，本文提出的自适应多数票决策融合策略（adjust majority vote，adjustMV）、自适应对数意见池决策融合策略（adjust logarithmic opinion pool，adjustLOGP）比传统的MV决策融合策略、LOGP决策融合策略对两个数据集的分类精度均有大幅度提高。Indian Pines数据集上，adjustMV算法的分类精度比相应的MV算法平均提高了1.2%，adjustLOGP算法的分类精度比相应的LOGP算法平均提高了7.38%；Pavia University数据集上，adjustMV算法的分类精度比相应的MV算法平均提高了2.1%，adjustLOGP算法的分类精度比相应的LOGP算法平均提高了4.5%。结论 本文提出的自适应权重决策融合策略为性能较优的子分类器（即对应于分类精度高的波段组）赋予较大的权重，降低了性能较差的子分类器与噪声波段对决策融合结果的影响，从而大幅度提高分类精度。所研究的决策融合策略的复杂度和计算成本均较低，在噪声环境中具有更强的鲁棒性，同时在一定程度上解决了高光谱图像分类应用中普遍存在的小样本问题。