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.     

原位生成NbC增强YCF102熔覆层热力学与耐磨性研究

熔覆层性能难以满足特定的工艺要求，已成为限制激光熔覆发展的关键因素之一.鉴于此，在45号钢基体上制备出原位生成NbC增强YCF102熔覆层，并进行了热力学分析.通过XRD，SEM和EDS对其微观形貌及组成成分进行了分析，对其显微硬度及耐磨性进行了研究.结果表明:激光功率的改变对激光熔覆过程中原位反应的反应程度有显著影响，过大或者过小的激光功率均会对原位反应的发生起到抑制作用;YCF102熔覆层中原位生成的NbC颗粒的主要形态为四边形和花瓣形;当激光功率为525W时，原位生成NbC增强YCF102熔覆层具有较高的显微硬度及良好的耐磨性.     

基于MLP&ST模型的空气质量预测

针对目前大多数模型均为对已监测区域的空气质量进行预测，而少有对未监测区域进行预测的问题，综合考虑气象因素、空间相关性和时间依赖性对空气质量的影响，提出了一种联合训练模型MLP&ST （MLP&spatial-temporal），模拟预测北京市未监测区域未来时刻的空气质量指数（air quality index，AQI）。通过实验结果对比确定最佳历史时间步长P值为29；然后将模型与其他空气质量预测模型进行对比。实验结果表明，MLP&ST模型在3种评价指标下（RMSE，MAE，MAPE）皆优于其他对比模型，验证了所提出模型具有良好的预测效果。     

制造商融资决策:银行、商业信用或区块链供应链金融

基于收益共享契约构建银行信用融资、商业信用融资和区块链供应链金融的对比模型，探讨各模式下供应链的最优决策方案，定量分析各融资模式下供应链绩效随不同参数的变化情况.研究表明，当零售商资金成本低于制造商资金成本时，商业信用融资一定优于银行信用融资;存在两个区块链供应链金融平台费率的阈值，只有当平台费率低于低阈值点时，区块链供应链金融才是同时利于制造商和零售商的最优模式.此外，收益共享比率越高，制造商收益越高，则零售商收益越低.     

ECOC多分类算法在慕课数据挖掘中的应用

收集并整合多所高校学生的慕课学习行为数据，设计基于数据复杂度的纠错输出编码（ECOC）多分类算法。该算法利用数据复杂度降低多类之间的分类难度，从而提高算法的预测准确度。实验结果表明，在不同高校的慕课数据集的测试中，所设计基于数据复杂度的ECOC分类算法比传统的ECOC算法具有更高的分类准确度和鲁棒性，实现了学生学习成绩多等级的有效预测，为个性化教学奠定了基础。     

微粒受介电泳效应的动力学建模和仿真

Velocity-Verlet或ODE算法分析微粒的运动特征，涉及的偏微分方程存在求解困难、运算量大和使用效率低的难点.采用COMSOL Multiphysics 5.3a有限元软件，通过AC/DC模块中的边界条件设定可快速求解Laplace方程，为介电泳力的求解提供先决条件.后期根据软件提供的粒子追踪模块，将介电泳力、斯托克斯拖曳力、排斥力和浮力内联进粒子追踪模块的应力参数表中，设定固定的时间步长和范围对介电泳芯片的粒子受力运动问题进行了仿真.结果表明，该方法可以有效模拟微粒受介电泳效应的运动行为，并且与Velocity-Verlet或ODE算法模拟结果相似，能有效降低计算程序的繁琐程度，提高动态模拟的人机可视化效果.     

ZrO2添加量对等离子放电烧结制备WC-6Co组织和性能的影响

以WC-6Co为主体原料，通过添加不同含量的ZrO₂作为烧结助剂，采用SPS烧结技术制备出性能出众的WC-6Co硬质合金，研究了ZrO₂烧结助剂对硬质合金显微组织及力学性能的影响规律.结果表明:随着ZrO₂添加量的增加，试样的显微组织更加致密，相对密度更大，硬度和断裂韧性也有一定程度的增加.并且，当添加ZrO₂的质量分数为3%时，试样的相对密度达到96.7%，维氏硬度增加到20.28kN·mm^-2，断裂韧性增长到12.7MPa·mm^1/2，综合性能最优.研究发现，ZrO₂可以通过促进离子的扩散和颗粒的重排促进烧结，最终使得材料的相对密度和性能均得到提升.     

基于深度学习的多STBC盲识别算法

针对空时分组码(space-time block code, STBC)识别中多种编码类型难区分的问题, 提出了一种基于卷积神经网络的STBC盲识别算法。该算法首先将接收信号采用自相关函数的频域预处理, 输入到卷积神经网络中对信号特征进行提取, 全连接层对特征进行映射, 实现对6种STBC类型的识别。仿真实验结果表明, 在无信道和噪声等先验信息的条件下, 所提算法能够有效区分3种相似度高的STBC3码, 且将STBC可识别的编码类型由目前的4种扩充到6种, 识别准确率能达到96%。该方法的复杂度较低, 不需要利用大量样本数据, 实时性高, 具有较好的工程应用价值。     

模糊微分方程的反周期解

主要利用微分包含的方法得到模糊微分方程的反周期解的存在性结果，并给了一个例子说明主要结果的可行性.     

一种新型复合探雷系统的设计和实现

为了解决传统探雷器易受复杂土壤环境和各种干扰物的影响造成误报率过高的问题,提出了一种基于电磁感应(EMI)和探地雷达技术(GPR)的复合探测系统及其设计方案,通过将两种完全不同探测机理的传感器数据进行融合处理,协同工作,提取地雷目标特征信号,结果表明:可有效提高地雷的探知率并降低误报率,克服采用单一探测技术探雷器难以解决的原理性虚警问题;通过样机试验结果验证了设计方案的有效性。