基于Matlab的GA-BPNN遥感图像分类

在高原山地等地类复杂地区,传统遥感分类方法和标准BP神经网络分类方法存在一定的局限性,提出了基于Matlab的遗传算法优化的BP人工神经网络遥感图像分类方法。以Matlab神经网络和遗传算法工具箱为平台,在对数据源进行主成分分析特征选择的基础上,用量化共轭梯度法改进标准BP算法,采用GA优化BP网络的隐层神经元数目和初始权重,并以香格里拉县ETM+遥感图像为例,在DEM地形数据辅助下,训练网络使其收敛,仿真输出。结果表明,该方法分类总精度为84.52%,Kappa系数为0.8317,比最大似然法分类精度提高了9.08个百分点,验证了GA优化的BP网络遥感图像分类的可行性和有效性。     

Petri网在复杂系统建模中的意义

图灵机模型是计算机的理论模型,它能实现模型相互之间的模拟,但应用于通信系统等异步、并行的复杂系统却很难模拟,从而引入了一种建模工具--Petri网.通过介绍自动机和图灵机的原理.分析Petri网.给出一个具体的基于Petri网建模方式的实例,并对实例模型和现有的建模工具进行比较,从而证明Petri网在复杂系统建模中是处于优势的.     

基于函数逼近的改进SMO算法研究

采用Zoutendijk最大下降方向法,对基于函数逼近的工作集选择方式进行了分析,并进行严格的数学推导.研究指出了目前二次逼近工作集选择策略存在的不足,提出了改进的目标函数,从而进一步完善了基于函数逼近的SMO算法.     

改进的线性判别分析算法及其在人脸识别中的应用

提出了一种改进的线性判别分析(LDA)算法,能有效地解决传统LDA算法的两个局限,即小样本问题及在多类情况下传统的Fisher准则非最优．该算法还能提高某一(几)个指定类别的分类率．这种算法的关键在于使用不损失“有判别力信息”的方法来降维,同时在传统的Fisher准则中引入加权函数,得到与分类率直接相关的改进准则．在ORL人脸数据库上的比较实验结果证实了该算法的有效性．     

分阶段风险投资对技术创新的影响研究

从全国各省市风险投资阶段性特征以及研发投入的空间演化出发,构建分阶段风险投资影响技术创新的面板数据模型,通过实证分析发现:种子期、起步期、扩张期3个阶段风险投资对技术创新的影响具有明显的区域差异,并且起步期和扩张期风险投资对技术创新的促进作用强于种子期;过渡期阶段风险投资和其他3个阶段相比较具有明显的不同,对技术创新的影响主要受各地区的自发性作用。     

以十九大精神为统领 开拓创新 跨越发展——努力探索甘肃生物监测技术新路线

本文阐释了生物监测的概念以及国内外的发展现状,并对甘肃省生物监测能力情况进行了概括总结,在充分分析甘肃省生物监测能力现状的前提下,制定了甘肃省生物监测技术路线,即巩固提高现有细菌学生物监测技术水平、大力培养生物监测技术人员队伍,循序渐进地开展生物群落监测,优先开展水生生物监测,强化突发环境事件生物毒理性监测,逐步扩展大气污染植物监测;再逐渐建立健全全省生物监测网络,以达到通过生物监测手段说清环境质量变化规律的目的,更好地服务于环境管理。     

偏转板伺服阀前置级结构参数优化研究

通过改变偏转板伺服阀劈尖高度和V形槽下端喷口的导流长度等结构参数,建立新的偏转板前置级模型,利用ICEM和FLUENT软件对前置级流场进行静态特性分析;对前置级流量曲线进行二次拟合,建立伺服阀系统数学模型,利用SIMULINK仿真模型进行动态仿真,分析偏转板伺服阀系统的动态特性,从而优化偏转板伺服阀前置级结构参数。结果表明,适当降低偏转板伺服阀劈尖高度,保持劈尖宽度不变,可增大偏转板伺服阀前置级的流量增益和提升伺服阀的响应频率;增加V形槽喷口的导流长度,会减小偏转板伺服阀前置级流量增益和降低伺服阀的响应频率。     

铁化合物对煤加氢液化的催化作用

用微型高压釜，以四氢萘和十氢萘为溶剂，在氢初压６．０ Ｍ Ｐａ，反应温度３９０～ ４５０℃，反应时问０－６０ｍｉｎ下，添加铁化合物为催化剂进行煤炭加氢液化，考察各 种影响因素，并用穆斯堡尔谱测试液化残渣，探索其催化机理。结果表明，液化时 ＦｅＳ２完全转变为磁黄铁矿Ｆｅ１－ｘＳ；Ｆｅ２Ｏ３－Ｓ或Ｆｅ３Ｏ４－Ｓ直接或经过中间物ＦｅＳ２间接转变为磁黄铁矿。Ｆｅ１－ｘＳ生成量增多，液化转化率增大。进一步有力地证 实，Ｆｅ１－ｘＳ是以铁化合物为催化剂进行煤炭液化时的活性物种。     

TiO2光催化涂膜的制备及性能研究

研究以丙烯酸—有机硅乳液为粘结剂，以粘结成膜的方式，将Ti02光催化剂固定化。确定了以TiO2和粘结剂为主的光催化涂覆材料的基础配方。适量聚硅氧烷的加入可以提高光催化涂膜的硬度及改善涂膜与基底的附着状况。对涂膜的光催化性能、耐久性和活性等进行了研究。