二价稀土卤化物与碱金属卤化物相图的模式识别评估

针对相图模式识别评估,给出了一种新方法来计算预报中间化合物的生成与否和中间化合物的种类以及数量．利用构成二元系相图的纯组分的离子的微观参数（半径和电负性）作为原始变量,经过特征变换和归一化处理,建立判别函数,计算并预报了二价稀土卤化物与碱金属卤化物构成的二元系相图按中间化合物信息进行的结果．     

二元系恒压相图区域交界简明规则

在分析二元系恒压相图中区域类别的基础上，提出了区域交界的简明规则，并就其应用作了说明。     

利用相图计算多元渣系液相线温度

介绍了两种具有三元以上组分的熔渣体系的液相线温度计算方法。一种是利用具有等浓度D截面的A-B-C三角图和内插法来计算。另一种方法则是利用某些四元系中具有共用边的已知连接面的相图来计算。     

利用神经网络推算双液两相平衡体系的相图

利用神经网络对双液系两相平衡关系进行关联与表达,在此基础上进行相图的推算,并将推算结果与实验结果进行了比较,推算结果比较准确.     

获取二元液系气液相平衡组成的新方法

对一系列定组成的二元液系混合物不同温度时的折光率、组成数据，进行多项式拟合，得到不同温度下的折光率－组成关系的数学表达式。利用该数学表达式和内插近似以及自编计算程序，在一定温度范围内的任何温度测定二元液系混合物气液相平衡时的折光率数据，都可以快速、准确、直观地获取其相应的气液相平衡组成。     

Al-V系二元相图的计算、评估及其活度

利用最新版本的Pandat热力学计算软件,采用最新的Ti合金数据库和合理的热力学模型,计算出了Al-V系二元相图.研究发现：从相率和相图的特殊点对其进行了详细的热力学评估,最大误差为1.14%,说明计算相图与试验相图吻合较好;在Al-V二元相图的基础上,提取了Al和V在不同物质的成分和温度下的活度;拟合了恒温下其活度的计算公式,其线性相关度R趋近于1;作出了V的活度-成分-温度关系曲线,有效地解决了"试验测活度难"的问题.     

“二元液系相图”实验的综合改革研究

对物理化学实验中“二元液系相图”实验项目，从改进实验装置、提升实验手段，改善实验教学方法等方面，进行了综合改革研究。研究结果在实验教学中的应用表明，从新旧装置所获得的实验结果，对比显著；基于Windows操作平台的数据处理软件能在一定温度范围内的任意温度下，消除阿贝折光仪的读数漂移，迅速、准确地获取二元液系汽一液相平衡组成，帮助教学双方通过观察图形及时对实验结果进行判断，及时发现问题、分析问题和解决问题。采用改善的教学方法，没有相应物理化学背景知识的一年级工科化学学生，也能取得好的实验结果。     

共振现象的相图及动力学特征

共振是一种物理现象,当强迫力的频率等于物理系统的无阻尼自然(固有)频率时,系统会产生共振．该文研究了受迫振荡的耗散系统的相图变化,解释了动力学特征——共振。     

低气压下苯-乙醇二元液系相图的研究

双液系的相图对工业上的蒸馏以及科学实验有着十分重要的作用,特别是在低气压条件下对二元液系的相图进行了研究,可对标况下的资料作一补充.     

坪山变10kV配网相位不正确分析及处理

10kV配网转电多采用不影响用户供电可靠性的合解环操作方式,本文介绍一例因相位不正确导致无法合解环操作的案例,分析其中产生的原因,提出解决措施。     

利用神经网络预测聚合物玻璃化温度

分析了影响聚合物玻璃化温度的各种因素，采用合成时进料组成中各组分的摩尔分数、组成成分的重量分数以及聚合度等共计６个变量来表达聚合物结构上的差别，通过神经网络的训练建立了描述硬脂酸乙烯酯＋乙酸乙烯酯＋氯乙烯三元共聚物链结构和组成等６变量空间到玻璃化温度空间的映射关系，进而对未知三元聚合物的玻璃化温度进行预测，预测结果与实验结果与比较吻合。     

基于Ti-Nb-Zr三元系合金的相图优化

利用Pandat软件优化和计算了Ti-Nb-Zr三元系相图。采用SGTE(scientific group thermodata Europe)数据库中的表达式描述纯组元的吉布斯能,选取置换溶体模型和双亚点阵模型来描述液相和固溶体相。利用Pandat软件的PanOptimizer模块并结合文献中相平衡和热力学性质的实验数据,重新评估了Ti-Nb和Ti-Zr二元系的热力学参数以改善Ti-Nb-Zr三元系的热力学描述。利用优化得到的热力学参数进行相平衡和热力学性质的计算,计算结果与文献实验结果吻合较好,该结果对Ti-Nb-Zr三元系生物医学材料的开发有重要的指导意义。     

基于BP神经网络的入侵检测系统的特征选择

随着各种入侵和攻击网络工具的出现,入侵检测成为网络管理的关键组成部分。特征选择能够有效地提高机器学习与规则提取算法性能。本文设计了一种基于遗传神经网络的入侵检测系统,采用基于多种改进的遗传算法特征选择方法,实验结果表明不同改进的遗传算法特征选择对BP神经网络的分类正确率有一定的影响。     

二维图像中交叉点的神经网络识别

提出一种识别灰度图像中交叉点的神经网络方法，用自组织特征映射网络和BP网络组成多分类器，识别图像中的二交叉点、三交叉点和四交叉点，在加入8%的干扰时，仍能达到85％左右的识别率。     

Mathematica编程技术在相图绘制中的应用

基于Mathematica系统研发了三元及四元水盐体系相平衡溶度图的计算机辅助绘制程序，介绍了程序的设计思想、编制方法及功能与特色。应用该程序绘制了三元体系RbCl—SbCl3—HOAc(25℃)、四元水盐体系CsCl—PrCl3—42％HAc—H2O(30℃)及CsBr—NdBr3—13％HBr—H2O(25℃)的溶度图。该程序操作便捷，绘制相图准确、美观，且易于编辑排版，同时有助于相化学数据度的建立。     

基于Gabor滤波器组和特征分组神经网络目标识别

就模式识别中特征提取和分类决策两个阶段进行了研究．在特征提取方面，提供了一种用于提取图像不同中心频率和方位特征的Gabor滤波器组的设计方法；在分类决策算法方面，提出了一种基于图像的Gabor滤波特征的特征分组神经网络分类算法，该算法将一个复杂的模式识别问题分解为几个简单问题来处理，降低了问题的复杂度，同时还取得了一定的抗有限带宽噪声的效果．     

基于BP神经网络的降雨量对恒重式路肩挡土墙位移研究

将传统神经网络结构中的神经网络激励函数改进为一反对称函数,运用BP神经网络对实际工程的降雨量对恒重式路肩挡土墙变形位移进行分析,利用监测数据进行训练模拟,并与实际的位移量进行对比,对相似工程地质条件、水文条件下路肩挡土墙设计提供了设计依据及设计参考。     

离散Hopfield神经网络的稳定性分析

利用能量函数推广了一些关于离散Hopfield神经网络稳定性结论，同时给出了稳定点存在的一个充要条件，最后给出了几个有趣的例子，揭示这类网络渐进行为的复杂性。     

多层局部感知卷积神经网络的高光谱图像分类

针对高光谱图像分类中光谱特征的高度非线性问题,提出一种基于多层感知器卷积层和批标准化层的改进卷积神经网络模型,提高模型在光谱域处理的非线性特征提取能力.该算法通过构建七层网络结构,实现多层局部感知结构,逐个像素对光谱信息开展分析,区分不同目标物的光谱信息,将全光谱段集合作为输入,舍去空间信息,利用动量梯度下降训练算法对多层局部感知卷积神经网络训练,实现对不同目标物体光谱特征的提取与分类.实验中,采用两组高光谱遥感影像进行对比分析,以Pavia University数据集为例,在3 600个训练样本情况下,测试集为1 800个样本,本文方法正确率为90.23%,LeNet-5正确率为87.94%,Linear-SVM正确率为90.00%;在21 000个训练样本情况下,测试集为全部样本,本文方法正确率为97.23%,LeNet-5正确率为96.64%,Linear-SVM正确率为92.40%.实验结果表明,在训练集较小的情况下,本文方法优于传统神经网络,能有效提取数据特征,并且在精度上和计算成本上略优于在小样本分类中具有高效和鲁棒性良好的SVM算法.在大规模训练集时,本文方法表现出良好的...