基于BP神经网络的开关磁阻电动机非线性建模

为提高开关磁阻电动机（SRM）调速系统性能，在测取准确磁特性样本数据基础上，利用神经网络所具有的非线性映射能力，基于Levenberg-Marquardt算法的BP神经网络建立了SRM的非线性模型。该模型训练收敛快，泛化能力强，且网络规模小，便于实时控制，经与样机实测数据比较，验证了该模型的准确性，将所建模型与准线性模型对比，显示出神经网络模型优越。     

翻译控制肿瘤蛋白(TCTP)研究进展

翻译控制肿瘤蛋白（The translationally controlled tumor protein,TCTP）最初发现于肿瘤组织,后来又从其他组织中相继分离出来。TCTP是一类广泛存在于动物、植物及酵母中的、在序列上高度保守且具有很高表达量的蛋白家族。最初认为TCTP是一类生长相关蛋白,近年来研究表明,代TP具有多种生物学功能。     

马尔可夫随机场在可见光图像分割中的应用

在可见光图像生成红外图像的过程中,图像分割至关重要。马尔可夫随机场（MRF）具有局部特性,由此特性建立了纹理特征的MRF模型。利用纹理的MRF模型,将参数的期望最大化用于该模型中的参数估计。最后将图像中的所有像素经该模型计算后得到纹理信息并分割图像。通过实验取得了较好的效果。     

纳米TiO2光催化剂的制备、表征及其光催化活性的研究进展

光催化氧化技术是近几十年发展起来的一项污染治理新技术,具有良好的应用前景．系统介绍了TiO2光催化作用机理,评述了TiO2光催化剂的制备技术,影响其催化活性的因素及表征这些因素的方法,最后讨论了该技术的发展方向．     

羟基氧化铁和活性炭催化异丙醇还原芳香族硝基化合物制备芳胺

将Na OH溶液快速滴加至Fe(NO3)3·9H2O和聚乙二醇(PEG)1 000的混合物中,制备了羟基氧化铁。用X-射线粉末衍射仪(XRD)、傅里叶变换红外光谱仪(FTIR)和激光粒度仪对制备的羟基氧化铁进行了表征。结果表明,羟基氧化铁为非晶态,在制备过程中加入PEG1000能使催化剂的颗粒较均匀、粒径较小。以羟基氧化铁和活性炭催化异丙醇还原10种芳香族硝基化合物得到了相应的芳胺,收率为53%~80%。     

一种面向自动驾驶路况的目标检测算法

为了对常见的行人和车辆进行检测,采用自行标注的数据集,通过基于faster region-based convolutional neural network （RCNN）框架的算法进行调参与优化. 主干网络采用轻量化网络MobileNetv2,在原生锚框的基础上,区域建议网络（RPN）部分增加2个面积尺度,检测部分使用感兴趣区域（ROI）Align结构,减少特征图映射和均分过程中的误差. 实验结果表明：使用faster RCNN目标检测网络,可以有效完成行人和车辆的检测任务,整体效果良好.     

菠菜种质资源耐抽薹性评价与分析

以487份菠菜材料为研究对象,对5个耐抽薹指标进行相关性分析、主成分分析、隶属函数法和聚类分析,综合评价了菠菜的耐抽薹性. 研究结果表明：各指标的频数分布基本符合正态分布. 菠菜在上海地区抽薹和开花启动的时间为10~13 h,越耐抽薹,抽薹开花启动的时间越长. 相关性分析结果表明：抽薹期、开花期、抽薹昼长和开花昼长存在极显著正相关. 主成分分析将5个指标转化为2个主成分因子,累计贡献率达到99.5%. 用隶属函数法将487份材料划分为5个等级,并筛选出12份极耐抽薹材料. 用聚类分析将487份菠菜材料划分为5个类群,其中第Ⅳ类群为极耐抽薹材料,说明隶属函数法和聚类分析均可以有效地评价菠菜的耐抽薹性. 最后筛选出10份极耐抽薹材料US175,CS105,CS120,CS121,CS175,CS232,CS253,CS256,CS257和S14,可应用于菠菜耐抽薹材料创制或新品种选育.     

具有互异节点的非线性耦合复杂网络的同步

针对具有互异节点的非线性耦合复杂网络的同步问题,基于稳定性和矩阵理论,采用补偿控制,通过低维线性矩阵不等式(LMIs)给出了所提出的网络同步的充分条件.并且把结论推广到具有相似节点的非线性复杂网络的同步问题.最后,给出的数值实例表明了所提出的控制方案的有效性.     

SPWM高频数字控制型双Buck全桥逆变器

针对低频数字控制的双Buck逆变器开关频率低、控制周期长、系统功率密度低、输出波形质量不高的特点.基于高性能DSP设计双闭环SPWM高频数字控制算法,搭建双Buck全桥逆变器样机平台,展开逆变器高频恒频数字控制的研究.仿真与实验表明,所设计的高频控制方案合理有效,其得益于DSP内部高效的浮点数学计算单元对复杂算法的快速运算,实现系统100 kHz开关频率的控制.高性能DSP高频开关控制逆变器不仅可缩短控制周期,保证系统高效率高质量波形输出,还可有效降低滤波器件的体积,提高系统整机功率密度.     

基于潜在语义空间维度特性的多层文档聚类

为实现文档在不同概念层次下的自动聚类,研究了潜在语义空间中维度的统计特性,发现对应大奇异值的维度描述了语义元素间的共性,对应小奇异值的维度描述了语义元素间的特性,呈现出潜在语义空间维度与概念粒度之间隐含的对应关系.基于这种认识,通过采用不同维度来实现文档在不同概念粒度下的聚类,并获得了很好的聚类准确率.另外,在基于潜在语义分析的文档聚类算法中,采用文档自检索矩阵的行向量,代替低维文档向量作为聚类对象,获得了更好的聚类准确率.