持久性有机污染物的研究进展

持久性有机污染物（Persistent Organic Pollutants,简称POPs）是一类对人类健康和环境具有严重危害的天然或人工合成的有机污染物。本文在简要介绍POPs的定义、特征、种类和来源的基础上．重点综述了POPs的危害、污染现状和控制技术。     

一种基于脆弱点依赖图的脆弱性评估方法

为弥补目前网络脆弱性评估系统比较简单、评估结果不全面不准确的不足,提出一种基于脆弱点依赖图的网络脆弱性评估方法,并在该评估方法基础上开发出相应的评估系统.该方法吸收了通用弱点评价体系(CVSS)的优势,同时与目标网络的脆弱点依赖图很好地结合起来,可对网络脆弱性做出一个客观评价.在计算过程中,该方法将脆弱性可利用性和脆弱性影响分开计算,并与实际目标网络中的脆弱点依赖图相结合,从而使得计算值更有参考和实用价值.     

Jane Eyre——A Feminist In The 19th Century

In the 19th century the society was controlled by men, and women were just appendants of them, they had not any rights and freedom. But Jane was an exception, she showed some characteristics of early feminist. Jane showed her characteristics of feminism in three aspects: rebellion, equality, and independence. These characteristics were helpful to her success, and feminism is the only way out for women of that time.     

分汊河道分沙的三维数值模型

为分析汊道口门处水流结构对悬移质分沙的影响,采用带旋流修正的k-ε双方程紊流模型,对分汊河道分流口门处的三维水流结构进行精确计算,并在此基础上,采用可考虑相间滑移的混相流模型对不同形态分汊河道的悬移质分沙进行计算。计算结果显示了分汊口门处表底层水流的差异及横向环流的存在等现象,与前人的实验值吻合良好。计算结果表明,分汊口门处的环流强弱和悬移质垂线分布是影响汊道分沙比与分流比关系的主要因素。     

一类不匹配不确定非线性系统的鲁棒控制

研究一类包含不匹配不确定性非线性系统的鲁棒镇定问题,应用李亚普诺夫直接法,提出了一种基于不确定项上界的连续型鲁棒控制器设计方法,该控制器分为两部分,分别地匹配不确定项和不匹配不确定项进行补偿,由于在控制器中引入了两类时变函数,因而与以前的一些仅能保证系统一致最终有界的控制器相比,本文提出的控制器可确保相应闭环系统大范围渐近稳定,此外,用来补偿匹配不确定项的控制器,其每一分量仅与相应通道的不确定项有关,因而要求的控制能量小,所提控制器计算简单,更易实现,仿真结果证明了所提方法的可行性与有效性。     

未知非线性系统的神经网络跟踪控制与仿真研究

应用输入／输出反馈线性化方法和李亚普诺夫方法，研究了一类具有未知非线性函数的非线性动态系统的自适应鲁棒输出跟踪控制问题。首先通过坐标变换和输入变换，将非线性系统变换为部分线性可控系统。接着采用多层前向神经网络来逼近未知非线性函数，网络的权值根据李亚普诺夫原则来在线修正，这样就克服了多神经网络控制系统中存在的稳定性问题。同时，为了减少权值学习时间，应用遗传算法预先离线训练网络权值。最后提出了一个基于神经网络建模的自适应鲁棒控制律，给出了李亚普诺夫意义下的稳定性证明。所提出的控制律可确保相应闭环系统的状态及跟踪误差一致最终有界。所给的Van der pol系统的例子说明了所提控制方案的有效性与鲁棒性。     

遗传算法在神经网络控制中的应用与实现

比较了遗传算法与神经网络的特点，并对将遗传算法用于前向神经网络的可能性进行了研究，同时阐明了遗传算法和神经网络结合的必要性，提出了一种融合遗传算法的神经网络控制方法，该方法采用多层前向神经网络作为遗传搜索表示方式的思维，以神经网络为基础，用遗传算法 习神经网络的权系数，即保留了遗传算法的强全局随机搜索能力，又具有神经网络的鲁棒性和自学习能力，将遗传算法和神经网络相结合，分析了遗传算法基本参数及神经网络结构、隐层和输出层节点非线性函的选择，设计了用遗传算法学习神经网络权系数的软件实现方法，成功地实现了机械手逆运动学求解问题及倒立摆的控制，仿真结果显示了遗传算法快速学习神经络权系数的学习效率与收敛精度，确保了快速达到全局收敛，克服了多层前向神经网络传统的BP学习算法精度低、收敛速度慢、容易陷入局部极小的缺陷，表明了该方法的可行性与有效性。     

未知环境下机器人定位与运动目标侦测

提出了一种基于扫描点匹配的未知环境下机器人定位与运动物体侦测方法.该方法利用同一性检验原则完成扫描点类型判断,有效减小由环境运动物体引起的机器人定位误差,提高了动态环境下机器人同时定位与地图构建的准确性.该方法的引入提高了基于扫描点匹配的 SLAM 方法在实际环境中的应用价值,同时拓展了传统SLAM 的研究和应用范围,使之可以与目标跟踪方法相结合.通过实体机器人实验证明了该方法的有效性.     

基于试井数据的低流度储层增产措施选层方法研究

压力酸化是低流度油气藏进行改造的主要措施,储层物性、措施选层和措施设计是影响增产措施能否获得成功的重要因素。在实际生产中,油田主要依靠经验来进行措施选层,为了避免措施选层的盲目性和主观性,提出了一种基于试井数据的增产措施选层方法。首先,以试井参数流度为标准,将低流度储层分类四种类型;以南堡油田为例,对每一种类型储层的试井曲线特征和储层特点与增产措施效果进行了分析对比,建立了低流度储层增产措施的选层方法。采用该方法在华北油田二连探区乌兰花凹陷和南堡油田优选了10个层,措施后效果均与措施选层结果相吻合。研究表明该方法能够适用于砂岩岩性的低流度油田,具有普遍性和可移植性。     

基于星敏感器的星光折射卫星自主导航方法研究

研究了基于星光折射量测进行自主确定卫星姿态及轨道的方法。这种导航方案利用高精度的CCD星敏感器,结合星光穿越大气的较精确的数学模型,来间接敏感地平,从而实现对卫星的精确定位和定姿。为了说明所提导航方案的有效性,采用推广卡尔曼滤波算法,结合模拟的测量数据对自主定轨进行了仿真。仿真结果表明,定轨精度优于100m。还分析比较了采样周期、星敏感器精度、恒星数目等因素对定轨精度的影响。总结了其变化规律,可用于提高卫星自主定轨精度。