摘要：光谱识别技术是光谱定性分析的基础。随着模式识别技术的发展,光谱识别技术已成为医药、环保、石化等行业进行快速检测的重要的手段。神经网络具有非线性映射、自适应学习、鲁棒性和容错性等特点,在信号处理、知识工程、模式识别等领域有着广泛的应用。文章以符合朗伯-比尔定律的光谱信号为研究对象,概述了运用神经网络进行模式识别的基本原理,随后根据光谱识别的具体要求,提出了基于多特征和神经网络的光谱识别方案,并进行了系统设计,建立了基本的模型框架。最后运用实例对该方法进行了说明。

摘要：针对波叠加法计算声场存在的预报精度受等效源分布位置及计算频率影响的问题,研究了使用预报的声压逆向求解结构边界法向振速时存在振速重构误差的问题,推导了声压预报误差与振速重构误差之间的解析关系,研究发现减小振速重构误差能够降低声场预报误差。为提高波叠加法的声场计算精度,提出了一种基于最小化振速重构误差优化确定等效源位置分布的方法,并设计了一种频率阈值准则来确定一定数量等效源所适用的计算频率范围。通过数值仿真和试验对所提方法进行了验证,结果表明所提方法能够有效降低声场预报误差,可用于实际声场计算。

摘要：根据钛宝石激光器的要求设计了性能优良的两种负色散镜(NDM1和NDM2)。NDM1同时引入啁啾效应和G-T效应产生大的群延迟色散量以减少光在负色散镜上的反射次数。NDM2仅引入G-T效应产生较小的群延迟色散以补偿腔内自相位调制带来的部分啁啾。选用离子束溅射法制备了这两种负色散镜。用分光光度计测试了它们的透射率。结果表明,所制备的负色散镜的性能与设计性能非常接近。使用这两种负色散镜进行掺钛蓝宝石激光谐振腔内色散补偿实现了飞秒脉冲锁模,获得了15 fs的超短脉冲。

摘要：为实现空车调配与货物列车开行方案协调优化,结合基本运行图架构与车流径路,构建货运时空服务拓展网络。考虑配空与装卸取送、集编发等环节的时间接续要求,节点与区段不对流空车要求,以重车流全程运送与空车配送等广义总费用最少为目标,建立整数规划弧路模型。针对既有算法设计局限性,结合重车或空车配空的时间接续要求,提出将不同的k短路重车流方案与空车配空方案相关联的改进可行解构造方法,设计混合差分进化求解算法。实例研究表明,考虑空车调配进行重车、空车流组织协调优化,能够减少空车走行费用,及时满足装车需求,有效保证作业车流配合中转车流集结编组及时挂线,提高方案可实施性。

摘要：介绍了热电偶自动检定控温系统的硬件设计。根据热电偶检定炉温度控制过程的特点和要求,提出了模糊单神经元控制算法。实验结果表明:系统整体控温误差不超过±5℃,恒温时≤0.6℃/6 min,测量时≤0.2℃/min,具有较高的控制精度。

摘要：小区开放对道路通行的影响是社会关注的焦点.基于物元理论建立了车辆通行能力模型,选择北京市富力城和海晟名苑两个典型小区为代表.对不同小区以递进形式分别设计3种开放方案,结合物元模型得到富力城、海晟名苑两个小区的级别变量值分别为2.2、1.3,由物元理论可知小区开放对周边道路通行有正面影响.模型通过关联函数将一般评价取值的闭区间拓展到实数轴,并可推广应用到环境质量、工农业资源等领域.

摘要：钠冷快堆通过采用模块式蒸汽发生器的设计方案以提高核电厂的负荷因子。核电厂运行中若发生丧失蒸汽发生器模块事件,核电厂工况将发生变化,应进行适当的调节,调节的目标工况可通过设计与研究给出。本工作对某典型池式钠冷快堆丧失1个蒸汽发生器模块后的最佳工况进行研究,主要研究内容包括对其主热传输系统进行建模,开展主热参数匹配计算,根据相关运行限值来筛选方案并分析关键参数,最终给出较为合适的运行工况。本工作为钠冷快堆在丧失蒸汽发生器模块后的工况设计提供了重要依据。

摘要：总结了污水厂硫系恶臭治理技术方法的研究成果,探讨了脱臭方法的相关机理.结果表明:采用筛选出的并经驯化的高效脱臭菌,根据所处理硫系不同组分,选择不同菌种,形成二级或多级串联滴滤或过滤处理系统,进行生物脱除硫系恶臭气体,可达较理想的处理效果;以均匀沉淀的化学法制备纳米ZnO,并向其中添加稀土元素铈和铁系元素铁,可获得以室温脱硫效能好、精度高、可满足污水厂室温低浓度含硫气体脱硫要求的纳米脱硫剂.纳米ZnO基脱硫剂粒径小、氧空位多在室温脱硫过程中起关键作用.利用污水厂污泥为原料,添加金属活化剂和相应的辅料,以传统碳化或微波碳化法,可制得效能良好、适用性强的污泥吸附脱臭剂.

摘要：研究应用GIS技术设计并实现水库移民安置选址分析功能的模型,阐述模型的设计思想、分析模型的数据流程和得到的结果表现形式的原理和方法。模型采用COM技术,应用GIS空间分析处理手段,结合已知的数字高程模型数据、矢量数据,根据国家标准的建设用地分级准则,设计水库淹没后处理库区移民安置问题的选址分析算法,并对所选地址的坡度、高程、水源和交通的距离等综合条件进行分析,计算获得移民新址数据并对与其相联系的属性数据汇总,实现选址分析功能,进而实现针对具体应用领域的空间分析模型。

摘要：为了实现星敏感器对航天器当前姿态的准确测量,如何提高星图识别算法的实时性和鲁棒性成为星敏感器的关键技术。对星图识别过程中应用的模式提取、训练样本集的建立以及神经网络训练方式的改进等算法进行研究。首先,设计一种基于星图特征的三角形剖分方法,将视场内的恒星以三角形的方式组合起来,提取星图模式,建立完备的训练样本集,使星图特征具有平移和旋转不变性。然后,采用BP神经网络识别星图特征,以权值矩阵代替导航星库,一旦网络训练完成,可以很快获得当前星图信息,实现星敏感器星图识别算法的实时性和鲁棒性;为了优化BP神经网络改进其自身缺点,采用PSO(粒子群算法)训练BP神经网络,获取使BP神经网络趋近全局最优的初始权值和阈值,使其加快收敛至全局最优。由实验结果表明,该星图识别算法识别率达100%。