大师与诺奖的关系

<正>"因为从没想过获诺贝尔奖,昨天晚上睡得很踏实。"我会像平常一样走进办公室,继续努力工作,继续平常生活。"这是今年诺贝尔物理学奖获得者英国曼彻斯特大学科学家安德烈·海姆获奖后的感     

最小学习机

针对极端学习机（ELM）不能用于多层前向神经网络学习的问题,通过揭示单层前向神经网络（SLFN）的ELM与岭回归以及中心化的岭回归之间的关系,提出了SLFN的最小学习机。通过证明核化的中心化岭回归与核化的PCA之间的关系,提出以无限可微的核函数为激励函数的多层前向神经网络（MLFN）的最小学习机LLM.SLFN/MLFN的最小学习机能够保持ELM的上述优势。     

2，3-二氢-9，10-二羟基-1，4-蒽醌与DNA相互作用的电化学研究

合成了准刚性环化合物2,3．二氢-9,10-二羟基-1,4-蒽醌（DHHA）,并用核磁共振谱、红外光谱和质谱确定了结构．循环伏安实验表明DHHA在玻碳电极上有一对明显的氧化还原峰,在加入DNA后,其氧化峰电位出现了正移,且峰电流出现了明显的降低,表明二者的作用模式可能为沟槽结合,当DNA浓度处于9．0×10-6mol/L-4．5×10-5mol/L之间时,DNA的浓度与氧化峰的电流强度具有良好的线性关系,所以,在此范围内可以对DNA进行定量检测．计时库仑实验、微分脉冲实验以及紫外．可见光谱实验都进一步证实DHHA与DNA的相互作用,且它们的作用模式可能为沟槽结合．     

拼焊板母材性能参数与其板厚匹配关系研究

基于拼焊板平面应力状态本构关系方程及其综合强度比研究,从理论上分析了综合强度比随母材性能参数与其板厚匹配关系的变化规律。在验证拼焊板胀形有限元仿真模型可靠的基础上,对拼焊板极限胀形高度随母材性能参数与其板厚匹配关系的变化规律进行了仿真,并对不同匹配关系下拼焊板变形非均匀性情况进行了分析。研究结果发现：母材初始板厚与其性能参数的合理匹配能降低拼焊板综合强度比,减小其成形过程中的变形不均匀性,进而提高其冲压成形性能,为合理的拼焊板零件设计提供了一定的理论依据,为提高拼焊板制件的质量提供了有利的条件。     

烧结环冷机分层布料的数值模拟与优化

基于局部非热平衡换热理论,建立多孔介质内气体-颗粒两相非平衡换热的能量双方程模型,并通过计算流体动力学软件(FLUENT)和自编程序的结合,对三维环冷机内的换热过程进行仿真计算,研究环冷机内各层物料粒径对换热的影响.研究结果表明,采用分层布料工艺,将大粒径物料分布于环冷机底层,小粒径物料分布于中层,可以增加约14％的余热利用量,且有助于实现环冷机内温度场分布的均匀性,研究结果对环冷机分层布料以及余热利用具有参考作用.     

Jacobi椭圆函数展开法在两个非线性偏微分方程解中的应用

介绍构造非线性方程精确解的一种直解代数方法——Jacobi椭圆函数展开法,并分析了Jacobi椭圆函数展开法的适用条件,揭示了Jacobi椭圆函数展开法的解题思想和技巧。最后,运用此方法构造出了两个非线性方程的精确解,并给出特殊情况下的波形图。     

电工类实验教学平台的改革与探索

通过对电工类实验教学内容的研究,分析了大学生自主学习的教学模式,根据现有实验教学中的不足,并结合我校实验教学平台的具体实例,提出相应的改进措施.主要方法是保留验证性实验,增设学生自主设计性实验,并配合制定相应的管理体制、教学方法和评价标准,目的在于提高大学生创新设计能力和动手实践能力,从而培养出适应现代化社会高素质综合性人才.     

制造过程不确定质量异常诊断的Stateflow方法

模糊推理Petri网可以对制造过程不确定质量异常诊断进行有效建模, 但其复杂的图形表示及模糊推理逻辑结构使模型难于进行仿真分析. 通过建立模糊推理规则与Stateflow元素之间的映射关系, 将模糊推理Petri网模型转换为便于仿真的Stateflow模型, 模型以质量控制图异常模式数据作为输入, 实现不确定质量异常诊断过程的动态展示. 某工件加工过程不确定质量异常诊断的仿真结果表明, 模型可以输出引发控制图实时异常的异常原因的贡献度, 为异常消除提供决策支持.     

硅基介孔材料负载手性金属催化剂的研究进展

近年来,以有序的介孔硅基材料为载体报道的负载手性金属催化剂受到了广泛的关注,它们的易制备、高活性和可重复利用特点也为其工业化提供了可能.简要综述了硅基介孔材料的负载策略及常见的硅基介孔材料负载手性金属催化剂.     

尺度核函数在最小二乘支持向量机信号逼近中的应用

针对目前常采用高斯核的最小二乘支持向量机(LS-SVM)不能对信号多尺度逼近的问题,提出一种采用尺度核的LS-SVM.首先,在再生核希尔伯特空间的框架下构建了一种点积型的尺度核函数,它满足Mercer条件,并具备平移和扩张的特性,是尺度子空间的一组完备的基.然后,利用拉格朗日乘子法求解LS-SVM逼近的约束规划问题.在结构风险最小化逼近准则下获得了逼近系数.与传统核函数相比,采用尺度核的LS-SVM可以实现多尺度逼近任意信号,且应用时仅需对尺度参数调节选优,简便、实用.实验结果表明:所提算法的逼近性能与小波核性能相当;与传统的高斯核函数相比,其均方根误差提高8.4%.