一种基于二阶统计的盲源分离方法及性能分析

提出了一个基于信息论原理的目标函数 ,该目标函数可以作为衡量输出分量独立性的标测度。最小化该目标函数并利用信号的非平稳特性和两种网络结构形式的等价性 ,得到一种可以进行非平稳信号的盲分离的训练算法 ;计算机仿真结果表明了该算法的有效性。最后对目标函数的性能进行了分析。     

微机原理及应用多媒体CAI软件设计

介绍微机原理及应用多媒体ＣＡＩ软件的组成和特点，并讨论用ＶｉｓｕａｌＣ作为开发平台来设计多媒体ＣＡＩ软件的方法．文中重点描述了软件框架的建立，并对用ＶｉｓｕａｌＣ编程的其它技巧进行了介绍．     

解线性代数方程组的一种行处理方法

给出一种通过向两个超平面进行投影求解代数方程组的方法，它既保证收敛性，又可提高收敛速度。     

可拓学在人工智能中的应用初探

作为一门新的交叉学科，可拓学主要研究人脑“出点子，想办法”处理不相容问题的思维规律及其计算机模拟问题，文中从分类识别，信息开发，策略生成和推理搜索四个方面对可拓学在人工智能中的应用及其发展前景进行了初步探讨。     

WTO与我国建材行业发展的趋势——兼论建材行业人才需求的新变化

本文论述了我国进入世贸组织后,建材行业发展将遇到的机遇与挑战;预测了建材行业的发展趋势及人才需求动向;提出创办材料方面的新专业应充分考虑复合型人才的培养.     

四川合兴场底水气藏排水采气数值模拟研究

针对四川合兴场须二底水气藏目前开采中的主要问题 ,应用双重介质三维二相模型 ,借助于排水采气的单井处理技术 ,进行了排水采气的数值模拟研究。根据 17个排水方案的模拟计算结果 ,分析了双重介质底水气藏的水侵规律 ,推荐了科学合理的排水方案 ,对气井的复活或延长气井和气藏的开采期 ,提高采出程度均具有重要的指导意义     

HPLC Determination of Ascorbic Acid Using Luminol-Cu(Ⅱ) Chemiluminescence-Application to the Analysis of Juice Beverage

The chemiluminescence (CL) of luminol-Cu(Ⅱ) was applied to HPLC determination of ascorbic acid, which was separated by a C18 reverse-phase column with a mobile phase of 0.25 mol/L HAc. The eluted ascorbic acid was mixed with 0.3 mmol/L luminol and 0.05 mol/L CuSO4. The light emission from the reaction of Cu(Ⅱ) oxidized ascorbic acid and luminol was detected by a modified luminometer. The detection limit was 3.6×10-6 mol/L for ascorbic acid at a S/N ratio of 3, and the linear calibration range was 2×10-4- 2×10-3 mol/L. The relative standard deviation for 5 replicate injections of 1×10-3 mol/L ascorbic acid was calculated as 4.3 %. The method was successfully applied to determination of ascorbic acid in juice beverage.     

关于水利工程钢筋混凝土施工技术的探讨

水工混凝土建筑物因所受水荷载及温度变化等条件的不利影响,建成后往往带病运行,运行后又有一个老化过程,因此需要精心地检查、维护和修理才能保证其安全运行.否则,一定期限后就会发生严重事故,许多预防老化病害的措施,在规划设计和施工阶段就应认真考虑并实施.笔者就钢筋混凝土施工中的技术工作进行了探讨.     

Simulation study of SVM-based approach in extracting parameters for electromagnetic detection of buried object

In this paper, a new method for extracting the parameters of buried object is proposed. The center position and dielectric properties of 2-D buried object are estimated by means of a regression technique based on support vector machine (SVM). The proposed method, after a proper training procedure, is able to reconstruct the center position and dielectric properties of a buried object inside a given investigation domain. Numerical simulation results indicate that SVM-based approach shows higher accuracy than the back-propagation neural networks (BPNN) algorithm.