饮用水管网水质重金属浓度遥测研究

基于EDTA试剂络合有颜色重金属离子变化为更深色的原理,采用长光程光度比色传感器来监测自来水管网的重金属总量浓度。长光程光度比色传感器采用了GSM-GRPS无线通信传输技术来实现数据的遥传,试验结果表明:此设计符合实时监测的要求。     

基于遗传算法的分数阶锂电池模型参数辨识

遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索与优化方法,在求解非线性参数的复杂优化问题上极具潜力.在建立锂离子电池的分数阶等效电路模型之后,通过不断调整其电路模型的参数,使得模型的阶跃响应u_m与锂电池阶跃响应u的和方差的函数值逐渐向0逼近,直到在一定误差精度内,近似认为二者相等.在此基础上,采用遗传算法,在阶跃电流信号激励条件下,对锂离子电池Randle分数阶电路模型完成参数辨识.实验仿真结果显示：分数阶模型参数{R₀,R_p,Q₁,α,Q₂}辨识值分别为{7.33,6.18,3.049,0.76,608.6},误差均值为4.796×10^-5,误差率为1.143×10^-3,拟合度为98.90%.     

基于自然连通度的复杂网络抗毁性分析

以自然连通度为抗毁性谱测度指标,详细分析了度分布、小世界性、度关联性3种典型复杂网络结构属性对复杂网络抗毁性的影响:通过混合择优模型构造不同度分布复杂网络,研究了度分布对抗毁性的影响,研究表明在相同条件下,度分布越不均匀抗毁性越强;从规则环状格子出发,通过保度随机重连和自由随机重连研究了小世界性对抗毁性的影响,研究表明复杂网络拓扑结构的抗毁性与小世界性并不存在必然的相关性;通过保度同配重连和保度异配重连研究了度关联性对抗毁性的影响,研究表明同配网络比异配网络的抗毁性更强。     

职业装色彩对职员幸福感的影响

选取个人偏好受到客观因素影响较小的IT行业员工作为研究对象,进行随机抽样.受试者接受根据马克思·露西雅色彩与性格的综合问卷调查,利用SPSS 13.0软件,建立数学模型;采取X2匹配度分析法和多元逐步回归统计分析法,与量表的常模均值比较;进行因素、对比与相关性等统计分析,探讨职业装的色彩偏好与员工幸福感的关系.为企业员工管理和员工心理辅导提供一定的参考.     

如何当好临床实习医生

临床医学系的学生毕业前必须到各临床教学医院去实习，如何当好实习医生，学会看病，关系重大，甚至影响一生，老的临床医师均有共同的体会，在临床实践中所学的医学知识丰富多彩、生动形象、具实用价值，是学医生涯中关键的时期。搞好临床实习能为将来成为一名优秀的、值得病人信赖的、人民群     

经验模态分解和小波分解滤波特性的比较研究

 为了更好地了解小波分解(WD)和经验模态分解(EMD)2种方法对非平稳信号滤波特性的差异,以及2种方法的实际应用效果和各自的优缺点,提出了运用对高斯白噪声信号分解分量平均功率谱特性的分析来对比2种方法滤波特性差异的研究方法,并运用多项对比实验对所提研究方法的有效性进行验证.实验结果表明,所提研究方法能够有效地解释2种分解各自的滤波特性.对于EMD分解,各分量平均功率谱表现为带宽逐渐减小,中心频率逐渐降低的一组有序排列的带通滤波器.整个分解过程不需人为干预可自动完成,但存在边缘效应问题,如不加以处理可能会严重影响分解质量;对于小波分解,选择不同小波基,有的表现出与EMD分解类似的多尺度滤波特性,有的则不尽相同,甚至是完全不同.所以小波基的选择和分解层数的设置不同,可能会导致分解结果出现较大差异,因此存在对小波基优化选择问题.此外,小波分解过程速度较快,平均用时仅为EMD的1/25.     

无标度网络拓扑结构非均匀性研究

利用网络结构熵定量分析了无标度网络拓扑结构的非均匀性.通过引入度秩函数,解析地给出了无标度网络的网络结构熵.研究发现当标度指数大于2时,无标度网络的网络结构熵仅与标度指数有关,与网络规模及最小度无关.在给定网络规模及最小度条件下,无标度网络的网络结构熵在标度指数等于1.7附近取最小值,即此时网络最不均匀,当标度指数大于1.7时,无标度网络的网络结构熵随标度指数单调递增.     

供应链管理视角的客户服务满意度评价方法

在吸取客户服务评价的优秀经验的基础上,通过分析影响客户满意计算评估的诸多因素,从供应链的角度研究了客户服务评价的原则,探讨了面向供应链终端客户的评价方法和面向供应链伙伴的客户服务评价方法,构造了两套客户满意评价指标体系, 用改进的AHP法确定各因素和因素项的权重, 对评价指标进行无量纲处理形成单因素评价矩阵, 运用模糊决策理论构造评价模型进行综合评价.这种评价方法具有科学性、全面性和客观性,减少了评价的盲目性,增加了评价的可靠性,便于企业在实践中应用.     

M-强对称环

设M是幺半群,作为强对称环的一般推广,引入了M-强对称环的概念,研究了M-强对称环的基本性质,得到了M-强对称环的一些刻画.     

电机匝间短路故障的仿真研究

电机匝间短路故障的仿真研究是以电机匝间的气隙励磁磁通密度信号为研究对象的,通过采集系统进行数据实时采集,再运用小波包分解对数据进行分析,提取故障信息,最后运用BP神经网络对数据进行训练和测试,从而达到对电机匝间短路故障以及故障位置的准确判断.通过运行表明,此方法故障识别率高、方便灵活而且诊断精度高.