基于神经网络的Zr-Al-Ni-Cu非晶体系形成能力的预测

利用神经网络对Zr-Al-Ni-Cu非晶体系的各个元素成分以及过冷液相区ΔTx和约化玻璃转变温度Trg的样本进行了分析，建立Zr-Al-Ni-Cu非晶体系的形成能力预测模型．并利用约化玻璃转变温度Trg与非晶形成能力的关系对Zr-Al-Ni-Cu非晶体系的形成能力进行了预测．     

用双棱镜等位移法测光波波长

本文主要阐述了用“双棱镜等位移法”测光波波长的原理及实验方法。     

用色散及光谱理论测定普朗克常数

本文主要阐述的内容是根据色散及光谱理论．用不同的光学仪器及实验方法对普朗克常数进行测量，并对其测量结果进行了比较和分析     

高维云模型及其在多属性评价中的应用

提出核空间高维云模型并将其应用于多属性评价问题.基于样本取值范围计算云模型的数字特征,生成云模型表达样本属性值与其属于期望值的隶属度之间的关系.在一维云模型的基础上,建立样本的多属性核空间高维云模型.对核空间内的样本,高维云模型的隶属度取值为1;基于样本在核空间高维云模型中的隶属度对样本进行多属性评价;应用核空间高维云模型,对地理信息系统内选定区域进行评价,选出适合作为观察所的位置,并对选取结果进行分类.该模型的多属性评价效果良好.     

基于小波区域扩张聚类算法的炮阵地选取

小波变换的特性之一是变换后的数据边界更加清晰,使数据的聚类变得相对容易．将这种思想引入野战辅助决策的炮阵地选取中．提出小波区域扩张聚类算法相比于传统算法,该算法有效地提高了炮阵地选取的效率。     

基于多目标遗传算法的路径规划

研究三维地形中的路径规划问题.针对三维地形中路径涉及的因素多,将多目标优化的思想引入路径规划.提出一种基于多目标遗传算法的路径规划方法,设计了优化路径的遗传算法实现方案.使用大范围初始化种群的方法,设计了适合于路径规划的遗传算子.实验证明,该算法能综合考虑多种因素,并能同时提供不同特点的多条路径供决策者选择.     

基于属性相似度的云分类器

提出了属性相似度概念解决高维对象分类的权重问题,并结合云理论建立了基于属性相似度的云分类器.采用云理论建立训练集的各属性模型,表达各属性值隶属于其类别中心Ex的程度.分类模型由属性模型集成得到,属性权重根据属性相似度计算.各类别的同一属性间的相似度越大,此属性对分类的作用越小.基于粒子群优化方法对分类模型的中心位置Ex进行优化.将此分类器与普通云分类器应用于iris数据集的分类实验,该分类器的分类效果好于后者.     

高密度储氢材料的研究进展

氢是一种清洁的燃料,氢能被公认为人类未来的理想能源,而氢能的利用最关键的环节就是氢能的储存。氢的储存是氢能现阶段开发和利用的瓶颈。氢的储存方法有高压气态储存、低温液态储存和固态储存等3种,其中高压气态储存或低温液态储存不能满足将来的储氢目标。固态储氢是通过化学或物理吸附将氢气储存于固态材料中,其能量密度高且安全性好,被认为是最有发展前景的一种氢气储存方式。目前该领域的研究取得了一些阶段性的成果,虽然目前发展的各种材料都有不易克服的缺点,但储氢材料的前景还是十分广阔的。高密度储氢材料由轻元素构成,包括铝氢化物、硼氢化物、氨基氢化物、氨硼烷等,理论储氢质量分数均达到5%以上。简述了氢能的优势及储存方法,介绍了镁基储氢材料、络合物储氢材料、Li-B-H系和2种或2种以上储氢材料复合4类有望实用化的储氢材料的研究现状,并指出了储氢材料的发展方向。     

自适应约束惩罚的粒子群聚类算法

提出了基于惩罚约束问题的群体智能聚类算法PCSI,不必穷尽搜索样本集,利用粒子群算法的优化搜索机制在数据集中有指导地随机搜索聚类中心向量,能够以较小的计算代价确定样本集的类别数.有约束优化过程的罚函数为两部分之和:①目标函数,各样本与其类别中心的均方误差;②自适应惩罚项,即数据集的边界作为粒子群移动的约束条件,对约束违反程度进行惩罚.为降低不平衡数据集的影响,按照数据集的方差和模糊高斯函数,将样本到其类别中心的距离进行模糊映射,归一化到[0,1]区间.粒子群优化方法免去了传统方法的求导计算.聚类IRIS数据集和Reuters-21578文档集以验证算法的有效性,对大规模数据聚类有明显优势.     

性格化·动作化·口语化——试论《雷雨》的人物语言

戏剧文学的一个重要特点就是:通过剧中人物的语言来塑艺术形象,揭示人物性格,表现矛盾冲突,展现思想和主题。 曹禺是一位杰出的剧作家。他精于从生活素材中提炼各种形式的矛盾冲突,精于在日常生活中发现人物关系中具有戏剧性的因素;而他更善于通过精彩的戏剧语言使它们获得直观的体现。他的代表作《雷雨》,之所