论自指的时间性(一)

自指包括否定性自指和肯定性自指。否定性自指往往导致自指悖论。自指悖论具有巨大的破坏性作用,其原因在于没有时间性,哥德尔不完备性定理和图灵对可判定性问题的证明便是其中的代表。分形几何、逻辑斯蒂方程、DNA转录和自复制程序则肯定了肯定性自指的建设性作用。肯定性自指将时间和生长因素引入到自指中,使之成为能够描述世界生成演化的生成逻辑。自指将时间引入到逻辑中来,具有重要的方法论意义。     

二维Hilbert曲线构造与绘制

Hilbert是一种经典的空间填充曲线，具有严格的自相似性，可以将他划分成一些很小的单元，只是方向不一。且具有良好的空间聚集特性，应用也很广泛，譬如在图像置乱加密，数据压缩，数据索引编码等。Hilbert曲线比其他的填充曲线如Z-Ordering、Gray更能保持原始数据的性能。因此详细了解Hilbert曲线原理并使用一种自己熟悉的计算机语言来绘制Hilbert有很大的意义。因此，该文主要介绍二维Hilbert曲线的构造及原理并用C#编程语言将它实现。     

沉积型微生物燃料电池对 模拟湖泊水中磷的去除

沉积型微生物燃料电池(SMFC)是借助于沉积物中具有电化学活性微生物的催化作用,氧化沉积物中有机物以获得电能的一种装置,它具有用于淡水水体的原位修复的潜力.以湖泊底泥为阳极底物,含磷模拟配水为阴极液,构建了SMFC系统,研究了其产电性能及其对水中总磷去除的影响.结果表明,构建的SMFC系统可成功产电,运行22 d后输出电压达到最大值0.28 V(外电阻为1 000Ω).稳定运行期间,底泥烧失量由4.42%降低至1.91%;底泥氧化还原电位显著提高,由初始的-254 m V上升至-183 m V;溶液p H由初始的6.02上升至7.34;水中总磷浓度由10 mg/L降低至0.13 mg/L,这可能与SMFC使底泥电位、p H升高有关.     

自媒体时代大学生社会主义核心价值观认同教育研究

随着自媒体时代的来临,大学生接触社会和世界的渠道日益增加,互联网逐渐替代传统媒体成为大学生认知世界的主要渠道。各类网络、手机应用软件层出不穷,凭借这些信息载体,东西方文化不断碰撞、糅杂,大学生每天都在接受来自世界各地、各国各族人民的不同价值观的影响。如何引导大学生在自媒体时代正确认识、接纳并传承社会主义核心价值观显得尤为重要。本文试图构建一个符合自媒体时代特征的大学生社会主义核心价值观认同教育框架,为更好地发扬华夏文明,彰显文化自信,培养合格优秀的社会主义建设接班人提出合理对策建议。     

基于有监督核自组织映射的锂电池健康状态预测

高效准确地预测锂电池的健康状态(State of health,SOH)可以保证锂电池的正常运行,提高维护效率及电池本身的稳定性。提出一种基于有监督核自组织映射(Supervised kernel self-organizing map,SKSOM)的建模方法用于锂电池SOH预测。首先,对锂电池的原始放电数据进行预处理及归一化;然后,设计并优化了针对SKSOM的输入特征,在此基础上训练出SOH预测模型;最后,在美国国家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration,NASA)的标准锂电池数据集上进行验证。实验结果表明,该文所用的预测模型能有效挖掘出锂电池的SOH规律,预测性能优于其他已有的SOH预测模型。     

基于去噪自编码器的镜像极限学习机设计

针对极限学习机在高维度、含噪声数据集中需要大量隐含层节点来保证分类性能的问题，设计了镜像极限学习机.该算法使用伪逆法确定输入权值，随机生成输出权值和偏置，在对数据进行分类时，它仅需极少的隐含层节点.为了提升镜像极限学习机的分类性能和抗噪性，将它与去噪自编码器相结合.利用去噪自编码器对输入数据进行特征提取，并将提取到的特征作为镜像极限学习机的输入数据，再进行网络训练.在无噪和含噪声的MNIST，Fashion MNIST，Rectangles和Convex数据集中，将基于去噪自编码器的镜像极限学习机与ELM，PCA-ELM，SAA-2和DAE-ELM作对比实验，结果表明，基于去噪自编码器的镜像极限学习机的综合性能最优，用于分类的网络隐含层节点数最少.