长江流域水库叶绿素及营养盐变化:生物过滤器效应

选取对上游来水滞留时间不同的4个典型水库,利用藻类和营养盐调查资料,分析水库的“生物过滤器”效应.发现:①垂向上各水库Chl.a浓度均出现次表层最大,然后向下逐渐减少的趋势,导致营养盐浓度形成“上层小下层大”的生物滞留特征,4个水库的DIN(NO2-N、NH4-N、NO3-N)、DIP(PO4-P)和DSi(SiO3-...     

一类拟线性椭圆方程正解的存在性

研究一类拟线性椭圆方程边值问题正解的存在性,通过引入Nehari流形并构造纤维映射,证明了此问题至少存在两个正的弱解.     

鄂尔多斯盆地中东部石炭纪本溪组致密砂岩储层含气性测井综合评价

鄂尔多斯盆地中东部石炭纪本溪组致密砂岩粒度较细,泥质含量较高,孔隙度低、渗透率极差,使测井对其含气性的解释难度增大。基于化验分析资料,重点应用核磁共振、阵列声波、阵列感应等成像测井资料,结合常规测井,建立了4类7种方法的本溪组细粒致密砂岩储层含气性测井评价方法研究,利用测井资料综合开展储层含气性的有效识别。研究表明,综合运用常规和成像测井,对本溪组细粒致密砂岩储层含气性综合评价提供了更加有效的途径。开展本溪组细粒致密砂岩储层含气性测井综合评价研究,对煤系致密砂岩气的勘探和开发具有重要的理论意义和应用价值     

找回人体的平衡力

童年过后、老年之前,人跌倒的频率不再那么高.但一项仍在扩大规模的研究表明,人类进化出的最难以掌握的技能之一——平衡能力正在逐渐减弱.现在,人们因跌倒而受伤或死亡的概率在增大,而且大多数跌倒发生在人们处于头脑清醒状态下的站立或行走时.纵观全球,跌倒已经成为仅次于交通事故的第二大意外死亡原因.据统计,自1990年开始,在不...     

稀疏阵列的鲁棒矩阵填充DOA估计算法

稀疏阵列布阵灵活,增大阵列孔径的同时还能减少阵元间耦合,但基于稀疏阵列的传统波达方向估计会导致角度模糊混叠,带来估计精度差和稳健性不足的问题。针对以上问题,提出一种适用于稀疏阵列波达方向估计的加权截断奇异值投影(weighted truncated singular value projection, WT-SVP)的鲁棒矩阵填充算法。在填充迭代过程中根据奇异值的大小分配权重,突出大奇异值包含的阵列信息,减少小奇异值中不必要的噪声信息,从而优化传统奇异值投影算法。该算法可以实现稀疏阵列的孔洞信息恢复,对不连续阵元充分利用,同时WT-SVP填充算法实现了稀疏阵列波达方向估计的高精度、高分辨以及在低信噪比、低快拍时的高鲁棒性。     

植物与矿物绝缘油热故障产气差异性分析

为研究不同种类绝缘油在热故障下油中溶解气体差异,对山茶籽绝缘油、FR3绝缘油、25#矿物绝缘油及油纸绝缘体系进行了90～250℃及300～800℃模拟变压器热故障试验,使用色谱法分析了热故障下油中溶解气体,得到相应气体组分、百分含量同热故障温度的对应关系。实验表明,热故障下山茶籽绝缘油的主要溶解气体为H₂与C₂H₆,FR3绝缘油为C₂H₆;矿物绝缘油低温（<300℃）热故障下为H₂与CH₄,中、高温（≥300℃）热故障下为CH₄与C₂H₄。植物绝缘油与矿物绝缘油热故障特征气体的差异表明,在变压器故障诊断中应根据绝缘油类型建立适用的油中溶解气体分析方法。     

农业大棚应用环境下网络能耗算法的最优化分析

在传感器网络能耗算法基础上,以农业大棚为背景,通过调节传感器的位置与感知半径对一定体积空间内总能耗最优化问题进行分析.利用传感器改变自身半径所消耗的能耗与传感器在不同半径通信时所消耗的能耗之和来计算总能耗,结合不同传感器个数及不同通信半径情况,分析不同大棚体积内节点能耗的最优化问题.通过对不同传感器节点情况下的分析、对比,证明该算法在不同体积农业大棚环境下,很好地解决能耗消耗问题.     

可见光与红外图像彩色融合中的热目标增强方法

研究树林、陆地场景下可见光与红外图像彩色融合中的热目标增强方法.利用拮抗视觉特性在YUV空间融合可见光与红外图像,增强二者的独有特征;在色彩传递阶段,使用3×3大小的十字形窗口定位红外图像的热目标,当窗口的局部均值大于红外图像的整体均值时,确定该像素点处于热目标区,表征红色与亮度(Y)差异的V分量值根据局部均值与整体均值之比进行增强.仿真结果表明,算法用浓烈的红色突出红外图像的热目标,有效地提醒观察者注意感兴趣的目标,同时,可见光图像的场景细节被赋予与白天光照下彩色图像类似的自然色彩,改善了场景的深度感知,提高了形势意识能力.     

基于自由变形技术的海上风电安装船减阻优化

通过提高海上风电安装船的快速性，可大大缩短海上风电项目的投入周期.如何在装载量不变甚至增大的情况下减小其航行阻力，是亟待解决的一个重点问题.基于自由变形(FFD)技术及计算流体力学(CFD)方法，对目标船型艉部型线进行优化，通过建立设计变量与总阻力的BP神经网络(BPNN)模型，清晰地展现出变量的相关关系，得出了阻力性能优良的船体艉部形状及型线设计方案.通过CFD方法对优化船型进行数值仿真，验证了优化流程的正确性及优化结果的可靠性，为风电安装船的全船型线优化提供了经验与技术支持.     

基于聚类离散化的Dep-Miner函数依赖发现方法

针对已有函数依赖发现方法直接应用于连续型数据时，易导致依赖关系挖掘失败的问题，该文基于已有Dep-Miner方法，提出基于等间隔离散化的Dep-Miner(ED-Dep-Miner)和基于聚类离散化的Dep-Miner(CD-Dep-Miner)函数依赖发现方法。通过数据离散化，将指标的连续型数据合理地转变为类别数据。实现基于类别数据的函数依赖发现，提升函数依赖发现能力。同时，对Dep-Miner中的部分定理给出了基于反证法和枚举法的通俗化证明。该文将提出的ED-Dep-Miner和CD-Dep-Miner与不带有任何离散化操作的原始Tane和Dep-Miner进行了实验对比。实验结果表明，该文的ED-Dep-Miner和CD-Dep-Miner方法将原始连续型数据转化为离散型分类，挖掘出了更多潜在的函数依赖关系。同时，CD-Dep-Miner的性能要优于ED-Dep-Miner,解决了等间隔离散化存在的边界值问题。