基于宽度学习的浓密机底流浓度软测量

由于浓密脱水过程中浓密机的底流浓度难以在线检测，本文提出了一种基于宽度学习的软测量建模方法，用以解决底流浓度的在线检测问题.该方法精度高，泛化能力强.首先，在浓密机内部安装压力传感器，建立正常工况下的历史数据集;然后，利用宽度学习系统对软测量模型进行训练，从而实现浓密机底流浓度的在线预测;最后，通过仿真实验验证了该方法的有效性.与传统的机器学习方法相比，宽度学习方法具有更高的预测精度.     

左Clifford双半环的性质与结构

定义了双半环的分配格和带双半环。利用这两个定义以及左Clifford半群的性质,给出了左双环和左Clifford双半环的定义,并得到了双半环是左双环的充分必要条件和双半环是左Clifford双半环的充分必要条件。     

基于模拟机匣的中介轴承微弱故障特征提取技术

中介轴承是航空发动机支承传动系统中的重要零件，其运行状态直接影响航空发动机的工作状态和运行安全。围绕航空发动机中介轴承微弱故障特征信号提取的问题，以振动信号分析和处理为基础，开展航空发动机中介轴承微弱故障特征信号提取实验。仿照某型涡扇发动机机匣结构设计加工了模拟机匣，用来模拟振动信号的复杂传递路径。基于包络谱分析和经验模态分解（Empirical Mode Decomposition）包络谱分析处理振动信号，对比二者对滚动轴承微弱故障特征信号的提取效果。实验结果表明，在中介轴承微弱故障特征信号提取中，模拟机匣可以有效地模拟振动信号的复杂传递路径，EMD包络谱分析法比单一采用包络谱分析的方法能够更加明显有效地提取中介轴承微弱故障信号。     

Exendin-4螺旋结构对生物活性及稳定性的影响

针对Exendin-4的螺旋结构特点, 采用去掉螺旋序列、 用3个连续Ala替换螺旋以及Gln13替换为Tyr13的方式对N端α-螺旋及C端α-螺旋进行改造, 设计出4个结构模拟物. 通过圆二光谱和荧光光谱进行结构分析, 结合模拟物生物活性实验, 分析Exendin-4螺旋结构与生物活性的关系. 结果表明：  Exendin-4的N端螺旋比C端螺旋对生物活性影响更大； 在抗二肽基肽酶（DPPⅣ酶）的稳定性实验中, C端螺旋比N端螺旋具有更好维系Exendin-4稳定性的作用； 螺旋结构中Tyr13可作为提高Exendin-4生物活性的重要优化位点.     

氟掺杂氧化锡薄膜电活性缺陷密度的太赫兹谱探测

从理论上分析了电场应力前后氟掺杂氧化锡（FTO）薄膜的能带结构和传导机理，提取了应力前后FTO薄膜的太赫兹电导率。采用Drude模型对应力前的FTO薄膜太赫兹（THz）电导进行了仿真；采用了Hopping模型对应力后的THz电导进行了仿真，实验与仿真结果一致。结果表明，应力后FTO的电导率提高了3个数量级，源于电场作用下的粒子内作用电导和粒子间作用（陷阱辅助隧穿）电导。通过适合的电导仿真模型，可以清楚地区分出陷阱辅助隧穿电导，从而提取FTO薄膜的陷阱密度。研究结果为利用太赫兹光谱提取半导体薄膜缺陷密度提供了一种便捷的新方法。     

基于功率谱熵特征提取的脑电波大脑年龄预测

 大脑会随着年龄的增加而出现功能衰退，通过决策实验获取年轻人和中老年人的脑电信号，可以定量分析大脑随年龄增长而出现的变化。提出了一种基于熵的脑电波刻画方法，并利用机器学习的方法能够比较准确地预测人的大脑年龄。研究表明，脑电波功率谱熵（PSE）具有良好的时域分辨能力和更准确的区分效果，年轻人在做决策时的脑电波功率谱熵的分布是大于中老年人的，即年轻人所产生的脑电波信息量更大。此外，支持向量机（SVM）的分类效果优于随机森林（RF）方法，最高平均精度达88.02%，比随机森林高出2.66%。通过基尼指数对特征重要性排序，还发现决策过程中左眼电区域、大脑的颞和中央区域的决策反应差异很大，分类器更容易在这些特征区域做出更好的分类。     

具预警状态的单模块可修复系统的指数稳定性

研究了具有预警状态的单模块可修复系统，将其动态变化过程用一组微分方程描述.通过选取适当的状态空间和系统算子的定义域，将方程化为Banach空间中的抽象柯西问题.利用泛函分析和线性算子半群理论证明了系统具有严格占优的单重的0本征值，说明系统的解满足渐近稳定性，并求出其稳态解.随后通过研究系统主算子的谱分布，证明了系统主算子的本质谱界为负.最后讨论了系统主算子在紧扰动下的本质谱界变化情况，结果表明系统的动态解是指数稳定的.     

一种基于稀疏重构的NB-IoT时延估计算法

针对传统的时延估计算法无法解决窄带物联网(narrowband internet of things， NB-IoT)低速率低功耗引起的估计精度低、计算复杂度高等问题，提出一种加入代价函数模型的基于稀疏重构的时延估计算法。利用窄带定位参考信号(narrowband positioning reference signal， NPRS)与传统的正交匹配追踪算法(orthogonal matching pursuit，OMP)进行时延值预估计，然后根据预估计的时延值构建冗余字典，在此基础上利用改进的OMP算法进一步对时延值进行估计。该算法中加入代价函数的思想将多维的时延估计降维成多个一维的时延估计，同时利用稀疏重构来消除各信号之间的干扰。另外，为了消除降维带来的局部最优的问题，合理设置软门限来有效并快速地终止代价函数模型的迭代过程。仿真结果表明，与OMP算法等传统时延估计算法相比，该算法具有更好的检测性能以及更高的时延估计精度。     

基于多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测

癫痫发作具有突发性和反复性,对患者生命安全构成巨大威胁.为了对癫痫发作进行有效地预测,提出了多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测方法.将希尔伯特边际谱、希尔伯特边际谱的变化方向和希尔伯特加权频率组成一个三维特征向量作为多变量希尔伯特频域模型,输入到支持相量机中,实现癫痫的发作预测,最后采用癫痫发作预测特征方法对预测结果进行评估.实验结果表明:采用多变量希尔伯特频域模型分析方法预测δ波和θ波的癫痫发作,癫痫预测范围在30~45 min,患者有足够的时间采取措施应对;癫痫发作周期在5~10 min,缩短患者等待时间,降低焦虑程度;与多种相关方法进行比较,该方法具有较低的错误预报率和较高的预测敏感度.     

基于遗传算法的频谱池ICI 优化算法

为优化基于小波的频谱池系统中的载波间干扰( ICI: Inter-Carrier Interference) ，提出了一种基于遗传算法的载波间干扰优化方案。采用遗传算法获得最佳权重向量，抑制认知用户子载波干扰能量。该算法可在不牺牲认知用户带宽的条件下，优化认知用户载波干扰能量。仿真结果表明，在满足认知用户目标误码率条件下，明显抑制影响授权用户的载波间干扰，使授权用户获得更好的误码率性能。