超微钴粉的液相合成及其对高氯酸铵的催化性能分析

以乙醇做溶剂,水合肼做还原剂,AgNO3为成核剂,由钴的氯化物经化学还原法低温合成了超微钴粉,并通过X射线衍射（XRD）和场发射扫描电子显微镜（FESEM）等方法对产物的物相、颗粒尺寸及形貌进行了表征。通过控制反应温度、分散剂种类及氢氧化钠和氯化钴的质量比等条件来探究超微钴粉的实验条件对产物形貌及相组成的影响。实验结果表明,所制得的钴粉对固体火箭推进剂高氯酸铵（AP）有良好的催化效果,在NaOH与CoCl2的质量比为1∶2,反应温度为50℃时制备的产物催化性能最好,可使高氯酸铵的高温放热峰向低温方向移动212℃。     

美国真的找不着北了？

美国两党终于就提高债务上限达成协议,美债危机似乎应得以化解,然而标普却给美国国债降了级,继而导致全球金融市场剧烈震荡。自1917年主权信用评级制度推出以来,美国国债信用首次从顶级跌落,低于英、法、德等国。透视美债危机,我们可以看到些什么？中国作为世界经济的“老二”,究竟是该挑战“老大”还是该辅佐“老大”？美债危机与欧债危机有何不同？欧洲的出路又在哪儿……看看本刊采访的专家们怎么说。     

基于BP神经网络的电网工程估价模型研究

本文提出了一种基于BP神经网络的电网工程估价模型。文章首先阐述了BP神经网络的基本原理,然后结合电网工程项目的特点,构建了BP神经网络模型,并给出了可行的评价程序。该模型的建立,为预测电网工程的造价水平开辟了新的方法。     

利用计算机视觉识别茶叶的色泽类型

针对茶叶色泽的感官评定存在识别结果的主观性强和一致性差等缺点,提出了一种新的识别方法,在计算机视觉技术定量描述茶叶的颜色特征的基础上,根据相似分类法（SIMCA）模式识别原理分别为碧螺春、龙井和祁红等三种茶叶建立了各自的分类识别模型并进行识别．结果显示：在显著性水平α=5％的条件下,所建立的模型最佳;训练时,各自模型对己类样本的回判率和对非己类样本的拒绝率都达到100％;预测时,各自模型对己类样本的识别率分别为90％、90％和100％,对非己类样本的拒绝率都是100％．试验结果表明,利用计算机视觉技术识别茶叶的色泽类型是可行的．     

高速机动目标长时间相参积累和参数估计算法研究

长时间相参积累是提高雷达探测性能的重要技术之一。在高速高机动目标的长时间积累过程中引起的距离走动、距离弯曲、多普勒频率走动与多普勒频率弯曲效应会带来严重的积累信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)损失, 进而使得噪声背景下雷达难以有效发现探测目标的存在。针对上述问题, 提出了一种针对高速机动目标的参数化长时间积累算法。首先，使用keystone变换(keystone transform, KT)校正了线性距离走动。然后, 使用相参积累型修正三阶相位函数(coherently integrated modified cubic phase function, CIMCPF)与相参积累型修正高阶模糊函数(coherently integrated modified high-order ambiguous function, CIMHAF)算法分别完成了对一阶和二阶加速度的参数估计。得益于CIMCPF与CIMHAF对信号相参特性的利用, 该算法在低信噪比下依然有效。同时, 由于没有对参数网格搜索的过程, 算法的计算复杂度也较低。仿真实验与分析证实了所提算法的优异性能。