粗糙集结合BP神经网络的数据融合方法研究

在粗糙集和数据融合基本理论的基础上,研究了基于粗糙集理论和BP神经网络相结合的数据融合方法。先利用粗糙集对输入信息进行简化,剔除冗余信息,从而缩减了BP神经网络的规模,提高了融合系统的识别率,进而提高整个融合系统的效率。与传统的神经网络融合系统进行比较,通过实例说明了该方法的有效性。     

热带假丝酵母的二元酸分泌现象及其动力学

在热带假丝酵母（Ｃａｎｄｉｄａ ｔｒｏｐｉｃａｌｉｓ）发酵生产十三碳二元酸体系中,细胞内有二元酸和烷烃的积累,其酸分泌相对于胞内烷烃的转化是快过程。为了解释细胞的生物转化和分泌现象,并为对进一步生产过程的优化作理论准备,该文以静息细胞为实验对象,利用磷酸盐缓冲溶液的ｐＨ 变化精确计算酸分泌量,研究了胞内二元酸的分泌和烷烃转化过程的动力学,基于酸分泌机理,提出了产酸化学结构模型。模型对二元酸分泌量的模拟值与试验值吻合得较好,相对误差小于５％ 。     

Curvelet与子空间方法人脸识别的鲁棒性研究

曲波变换对曲线的有效表达使得它可以成功地应用于人脸识别,研究了曲波变换结合子空间方法用于人脸识别中的方向性和鲁棒性问题.针对人脸的表情变化,曲波的中高频系数获得了优于小波高频系数的性能,与曲波的中高频系数具有方向敏感性的特点相一致.针对光照变化.虽然曲波的低频受到较大影响,但中高频系数表现出与小波系数相当的性能,说明曲波在保持曲线敏感性的同时保有对光照变化的鲁棒性.     

碰摩信号的小波表示及其相空间特征研究

对转子动静碰摩信号的相空间特征进行了分析和检测,分别用连续小波变换、多尺度分解、小波包和能量－尺度对比方法对动静碰摩振动响应的径向分量进行了研究,且在相空间得到了一些故障特征。用连续小波变换分析碰摩信号时,与碰摩点相对应的小波系数分布在较小的尺度上,且随着尺度的减小,小波系数模极大值线逐渐收敛于碰摩点处;用多尺度分解方法得到的第1级和第2级的细节信号中反映了碰摩点的特征,表现为局部极值点;用时间－尺度能量对比方法分析,这些特征表现得更为明显。这些特征都有助于故障的准确诊断。     

小波域内瞬时频率提取方法研究

根据振动信号本身的特征,由小波系数模极大值与小波函数的关系,提出了一种在小波域内提取瞬时频率的方法,这种方法比较适合于频率随时间变化的振动信号,把方法用于由碰摩转子模型生成的振动信号,可得到一条锯齿状的瞬时频率曲线,而用短时Fourier变换对该信号,是不能检测出这样的特征,这证明了该方法在瞬时的提取中是很有效的,对实测碰摩信号获得的瞬时频率也显示了这种方法的有效性,在故障诊断和特征提取中有广阔的应用前景。     

探地雷达信号的反褶积研究

根据探地雷达信号基本子波的特点,设计了一种适宜于探地雷达信号的反褶积算法。该方法将基本子波转化为一个位于子波绝对最大值处的尖脉冲,反褶积后,子波被压缩在绝对值最大处,而不是在子波的开始。它可以有效地去除基本子波的拖尾,压缩基本子波的长度,提高信号的纵向分辨率和信噪比。通过对探地雷达实验数据和高速公路检测数据的计算,表明了该算法是一种非常有效的方法。     

Phase Equilibrium Calculation of Mixtures: Comparison of SAFT, Modified SAFT, and BACK EOS for Supercritical CO_2-C_2H_5OH System

IntroductionStatistical associating fluid theory ( SAFT) [1,2 ] is awidely used equation of state( EOS) for modellingmolecules as chains of covalently bonded spheres.The BACK EOS[3 ] and the subsequent SAFT-BACK EOS[4] model molecules as convex bodiesinco…     

Kirchhoff积分法与快速步进算法（FMM）叠前深度偏移成像方法研究

Kirchhoff积分法速度快、适应性好,是目前石油勘探界使用最为普遍的叠前深度偏移技术,该算法需要快速稳定的旅行时求取方法.快速步进算法(Fast Matching Method)是建立在程函方程基础上的旅行时计算方法,它具有速度快、无条件稳定、可以适应复杂地质模型的特点.将快速步进算法(FMM)进行射线追踪所得到的旅行时,运用于对地震数据进行的Kirchhoff叠前深度偏移中.实验结果表明,Kirchhoff积分法与快速步进算法的结合是成功的,提高了偏移的速度,偏移结果良好.